【手続補正書】
【提出日】平成30年2月23日(2018.2.23)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
周辺デバイスに接続されたモバイルコンピューティングデバイスにおいてデータモデルを生成する方法であって、
挙動情報を決定ノードとして表す分類器モデルを取得するステップであって、前記分類器モデルは、前記モバイルコンピューティングデバイスに接続された前記周辺デバイスに関連する特徴を評価する、ステップと、
前記周辺デバイスに関係する前記特徴の挙動を観察するステップと、
前記観察された挙動に基づいて、前記モバイルコンピューティングデバイスの構成に対する挙動ベクトルを生成するステップと、
前記周辺デバイスに関係する、前記モバイルコンピューティングデバイス上の望ましくない挙動を検出するために、前記挙動ベクトルを前記分類器モデルに適用するステップと、
を含む方法。
【請求項２】
前記周辺デバイスに関係する望ましくない挙動は、
前記モバイルコンピューティングデバイス上で起こり、前記周辺デバイスによって引き起こされる望ましくない挙動、
前記周辺デバイス上で起こり、前記モバイルコンピューティングデバイスによって引き起こされる望ましくない挙動、および
前記モバイルコンピューティングデバイスと前記周辺デバイスの両方において起こる活動によって引き起こされる望ましくない挙動、のうちの少なくとも1つを含む、請求項1に記載の方法。
【請求項３】
分類器モデルを取得するステップは、
前記周辺デバイスに関係する能力を識別するステップと、
前記識別された能力に関係する、前記モバイルコンピューティングデバイス上の特徴を判定するステップと、
前記判定された特徴に基づいて前記分類器モデルを生成するステップとを含む、請求項1に記載の方法。
【請求項４】
分類器モデルを取得するステップは、
前記周辺デバイスに関係する、前記モバイルコンピューティングデバイス上での挙動を、ある時間期間にわたって観察するステップと、
前記時間期間にわたって前記モバイルコンピューティングデバイス上で観察された挙動に基づいて、起こることが予期される、前記周辺デバイスに関係する挙動を識別するステップと、
前記予期される挙動に関係する、前記モバイルコンピューティングデバイス上での特徴のセットを判定するステップと、
前記予期される挙動に関係する、前記判定された特徴セットに基づいて前記分類器モデルを生成するステップとを含む、請求項1に記載の方法。
【請求項５】
分類器モデルを取得するステップは、
複数のモバイルコンピューティングデバイスによって与えられた情報のクラウドデータセットからの、サーバにおいて生成されたフル分類器モデルを受信するステップと、
前記モバイルコンピューティングデバイスに関連する特徴を含むリーン分類器モデルを生成するステップと、
前記周辺デバイスに関係する、前記モバイルコンピューティングデバイス上の特徴を判定するステップと、
前記リーン分類器モデルを、前記周辺デバイスに関係する、前記判定された特徴を含むように修正するステップとを含む、請求項1に記載の方法。
【請求項６】
前記周辺デバイスから、前記周辺デバイス上で起こる挙動の観察結果を受信するステップをさらに含み、
前記観察された挙動に基づいて、前記モバイルコンピューティングデバイスの構成についての挙動ベクトルを生成するステップは、前記モバイルコンピューティングデバイス上の前記観察された挙動、および前記周辺デバイスから受信された観察結果のうちの少なくとも1つに基づいて、前記挙動ベクトルを生成するステップを含む、請求項1に記載の方法。
【請求項７】
前記モバイルコンピューティングデバイスと前記周辺デバイスとの間の通信のうちの少なくとも1つに関係する、前記モバイルコンピューティングデバイス上での挙動と、前記周辺デバイスから受信される入力とを観察するステップをさらに含み、
前記観察された挙動に基づいて、前記モバイルコンピューティングデバイスの構成についての挙動ベクトルを生成するステップは、前記モバイルコンピューティングデバイスと前記周辺デバイスとの間の通信に関係する前記観察された挙動、および前記周辺デバイスから受信された前記入力のうちの少なくとも1つに基づいて、前記挙動ベクトルを生成するステップを含む、請求項1に記載の方法。
【請求項８】
モバイルコンピューティングデバイスであって、
挙動情報を決定ノードとして表す分類器モデルを取得するための手段であって、前記分類器モデルは、前記モバイルコンピューティングデバイスに接続された周辺デバイスに関連する特徴を評価する、手段と、
前記周辺デバイスに関係する前記特徴の挙動を観察するための手段と、
前記観察された挙動に基づいて、前記モバイルコンピューティングデバイスの構成に対する挙動ベクトルを生成するための手段と、
前記周辺デバイスに関係する、前記モバイルコンピューティングデバイス上の望ましくない挙動を検出するために、前記挙動ベクトルを前記分類器モデルに適用するための手段と、
を備えるモバイルコンピューティングデバイス。
【請求項９】
前記周辺デバイスに関係する望ましくない挙動は、
前記モバイルコンピューティングデバイス上で起こり、前記周辺デバイスによって引き起こされる望ましくない挙動、
前記周辺デバイス上で起こり、前記モバイルコンピューティングデバイスによって引き起こされる望ましくない挙動、および
前記モバイルコンピューティングデバイスと前記周辺デバイスの両方において起こる活動によって引き起こされる望ましくない挙動、のうちの少なくとも1つを含む、請求項8に記載のモバイルコンピューティングデバイス。
【請求項１０】
分類器モデルを取得するための手段は、
前記周辺デバイスに関係する能力を識別するための手段と、
前記識別された能力に関係する、前記モバイルコンピューティングデバイス上の特徴を判定するための手段と、
前記判定された特徴に基づいて前記分類器モデルを生成するための手段とを備える、請求項8に記載のモバイルコンピューティングデバイス。
【請求項１１】
分類器モデルを取得するための手段は、
前記周辺デバイスに関係する、前記モバイルコンピューティングデバイス上での挙動を、ある時間期間にわたって観察するための手段と、
前記時間期間にわたって前記モバイルコンピューティングデバイス上で観察された挙動に基づいて、起こることが予期される、前記周辺デバイスに関係する挙動を識別するための手段と、
前記予期される挙動に関係する、前記モバイルコンピューティングデバイス上での特徴のセットを判定するための手段と、
前記予期される挙動に関係する、前記判定された特徴セットに基づいて前記分類器モデルを生成するための手段とを備える、請求項8に記載のモバイルコンピューティングデバイス。
【請求項１２】
分類器モデルを取得するための手段は、
複数のモバイルコンピューティングデバイスによって与えられた情報のクラウドデータセットからの、サーバにおいて生成されたフル分類器モデルを受信するための手段と、
前記モバイルコンピューティングデバイスに関連する特徴を含むリーン分類器モデルを生成するための手段と、
前記周辺デバイスに関係する、前記モバイルコンピューティングデバイス上の特徴を判定するための手段と、
前記リーン分類器モデルを、前記周辺デバイスに関係する、前記判定された特徴を含むように修正するための手段とを備える、請求項8に記載のモバイルコンピューティングデバイス。
【請求項１３】
前記周辺デバイスから、前記周辺デバイス上で起こる挙動の観察結果を受信するための手段をさらに備え、
前記観察された挙動に基づいて、前記モバイルコンピューティングデバイスの構成についての挙動ベクトルを生成するための手段は、前記モバイルコンピューティングデバイス上の前記観察された挙動、および前記周辺デバイスから受信された観察結果のうちの少なくとも1つに基づいて、前記挙動ベクトルを生成するための手段を備える、請求項8に記載のモバイルコンピューティングデバイス。
【請求項１４】
前記モバイルコンピューティングデバイスと前記周辺デバイスとの間の通信のうちの少なくとも1つに関係する、前記モバイルコンピューティングデバイス上での挙動と、前記周辺デバイスから受信される入力とを観察するための手段をさらに備え、
前記観察された挙動に基づいて、前記モバイルコンピューティングデバイスの構成についての挙動ベクトルを生成するための手段は、前記モバイルコンピューティングデバイスと前記周辺デバイスとの間の通信に関係する前記観察された挙動、および前記周辺デバイスから受信された前記入力のうちの少なくとも1つに基づいて、前記挙動ベクトルを生成するための手段を備える、請求項8に記載のモバイルコンピューティングデバイス。
【請求項１５】
請求項1乃至7の何れか1項に記載の方法を実施するためにコンピュータ実行可能であるプログラム命令を含む、コンピュータプログラム。