(57)【要約】  オブジェクト固有の画像ドメインにおけるデータ損失防止のために構造化テキスト及びパターン照合が実施され得る。いくつかの実施形態によれば、方法は、コンピューティングデバイスによって、画像を受信することと、画像内の１つ以上のオブジェクトを１つ以上のオブジェクトの属性に基づいて識別することと、１つ以上のオブジェクトのうちの第１のオブジェクトのオブジェクトタイプを判定することと、を含み得る。本方法は、コンピューティングデバイスによって、第１のオブジェクトのオブジェクトタイプに基づく認識のために、第１のオブジェクトの１つ以上の特定領域を識別することと、第１のオブジェクトの１つ以上の特定領域内のテキストを認識することと、を含み得る。いくつかの実施形態では、本方法は、次に、コンピューティングデバイスによって、第１のオブジェクトの１つ以上の特定領域内で認識されたテキストをセキュリティエンジンに提供することを含み得、このセキュリティエンジンは、テキストが機密情報を含むか否かを評価するように構成され得る。
2020504402.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータ実装方法であって、
コンピューティングデバイスによって、画像を受信することと、
前記コンピューティングデバイスによって、前記画像内の１つ以上のオブジェクトを、前記１つ以上のオブジェクトの属性に基づいて識別することと、
前記コンピューティングデバイスによって、前記１つ以上のオブジェクトのうちの第１のオブジェクトのオブジェクトタイプを判定することと、
前記コンピューティングデバイスによって、前記第１のオブジェクトの前記オブジェクトタイプに基づく認識のために、前記第１のオブジェクトの１つ以上の特定領域を識別することと、
前記コンピューティングデバイスによって、前記第１のオブジェクトの前記１つ以上の特定領域内のテキストを認識することと、
前記コンピューティングデバイスによって、前記第１のオブジェクトの前記１つ以上の特定領域内で認識された前記テキストをセキュリティエンジンに提供することと、を含み、前記セキュリティエンジンが、前記テキストが機密情報を含むか否かを評価するように構成されている、コンピュータ実装方法。
【請求項２】
前記セキュリティエンジンが、前記第１のオブジェクトの前記１つ以上の特定領域内の前記テキストが機密情報を含まないと判定したことに応答して、前記コンピューティングデバイスによって、機密情報を含まないものとして前記第１のオブジェクトを分類することを更に含む、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項３】
前記コンピューティングデバイスによって、前記第１のオブジェクトの前記１つ以上の特定領域内にテキストが存在するか否かを判定することと、
前記１つ以上の特定領域内にテキストが存在しないと判定したことに応答して、機密情報を含まないものとして前記オブジェクトを分類することと、を更に含む、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項４】
前記１つ以上の特定領域の各特定領域の場所が、前記オブジェクトタイプの既知のレイアウトに基づいて決定される、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項５】
前記コンピューティングデバイスによって、前記第１のオブジェクト上の前記特定領域の場所に基づいて、前記第１のオブジェクトの前記１つ以上の特定領域の各特定領域内で認識された前記テキストにメタデータをタグ付けすることを更に含み、前記メタデータが、前記第１のオブジェクトの前記オブジェクトタイプを有するオブジェクト上の前記特定領域の前記場所において見出されると予想されるデータタイプを示す、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項６】
前記セキュリティエンジンが、前記テキストにタグ付けされた前記メタデータに基づいて、前記テキストが機密情報を含むか否かを判定するように更に構成されている、請求項５に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項７】
前記コンピューティングデバイスによって、前記１つ以上のオブジェクトのうちの第２のオブジェクトのオブジェクトタイプを判定することと、
前記コンピューティングデバイスによって、前記第２のオブジェクトの前記オブジェクトタイプに基づく認識のために、前記第２のオブジェクトの１つ以上の特定領域を識別することと、
前記コンピューティングデバイスによって、前記第２のオブジェクトの前記１つ以上の特定領域内のテキストを認識することと、
前記コンピューティングデバイスによって、前記第２のオブジェクトの前記１つ以上の特定領域内の前記テキストを前記セキュリティエンジンに提供することと、を更に含む、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項８】
前記画像が、前記第１のオブジェクトの前記オブジェクトタイプ及び前記第２のオブジェクトの前記オブジェクトタイプに基づいて、機密情報を含むと判定することを更に含む、請求項７に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項９】
前記画像が、前記第１のオブジェクトの前記オブジェクトタイプが第１の特定のタイプであり、前記第２のオブジェクトの前記オブジェクトタイプが第２の異なる特定のオブジェクトタイプであることに応答して、機密情報を含むと判定される、請求項８に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１０】
前記セキュリティエンジンが、前記第１のオブジェクトの前記１つ以上の特定領域内の前記テキストを定義された機密情報のデータベースに照合することによって、前記テキストが機密情報を含むか否かを評価する、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１１】
前記第１のオブジェクトの前記１つ以上の特定領域内で認識された前記テキストが機密情報を含むものとして評価されたことに応答して、前記画像が電子的に転送されるのを自動的にブロックすることを更に含む、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１２】
前記第１のオブジェクトの前記１つ以上の特定領域内で認識された前記テキストが機密情報を含むものとして評価されたことに応答して、電子メッセージを管理者に自動的に送信することを更に含む、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１３】
前記第１のオブジェクトの前記１つ以上の特定領域内のテキスト認識を容易にするために、前記第１のオブジェクトの判定された回転又は視点を使用して、前記１つ以上の特定領域の回転又は視点を調整することを含む、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１４】
前記属性が、前記第１のオブジェクトの寸法を含む、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１５】
前記第１のオブジェクトの前記オブジェクトタイプが、小切手を含む、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、一般にコンピュータセキュリティに関し、より具体的には、画像内のオブジェクトが機密情報を含み得るか否かを自動的に評価することに関する。
【背景技術】
【０００２】
独自仕様データ及び／又は秘密データの漏洩は、企業、政府、及び大学などの組織に対する継続的な問題である。組織のコンピュータへの現代のユビキタスな遠隔ネットワークアクセスは、生産性を向上させ便利ではあるが、同時に、競合他社又は犯罪者などの不正な当事者によるアクセスからデータを保護するための益々増大する課題を生み出している。企業データの漏洩は、悪意のある従業員による意図的な活動、並びに堅牢なセキュリティ手順に追従しない従業員の意図的ではないが不注意な行為の両方によって発生する可能性がある。
【０００３】
組織は、機密文書及び情報のアクセス及び流れに対する可視性を欠いている。管理者は、データアクセス及び使用を追跡するためのツールを欠いている。企業データのアクセス及び流れを追跡し、漏洩を防止することは、これまで以上に困難である。それにもかかわらず、組織は、企業レベルの情報管理ポリシーに従って、秘密データのアクセス及び使用を正しく限定したいと考えている。
【０００４】
企業データのアクセス及び流れを追跡するためのいくつかの技術は、テキストの文字列を、定義された情報又は情報のタイプのデータベースと比較する。しかしながら、これらの技術は、情報が１つ以上の銀行小切手、クレジットカード、又は運転免許証の画像などの画像に含まれている状況には及ばない。
【０００５】
従来の光学式文字認識（optical character recognition、ＯＣＲ）技術は、データ損失防止（data loss prevention、ＤＬＰ）システムの要求を満たすのに十分迅速に、正確に、及び／又は効率的に、画像が機密情報を含むか否かを含む画像の内容を正確に判定することができない。例えば、いくつかの従来の画像解析は、相当なコンピューティングリソースを必要とし、その結果として、特に企業アプリケーションに関しては、受け入れられないコンピューティングリソースコスト及び待ち時間が生じている。更に、従来のシステムは、複雑な画像を捕捉し、処理し、そして解析するそれらの能力において限定されている。
【０００６】
これらの問題に対処することが望ましいと考えられる。
【発明の概要】
【０００７】
コンピューティングデバイスは、画像を受信することができ、画像内の１つ以上のオブジェクトは、１つ以上のオブジェクトの属性に基づいて識別されてもよい。
【０００８】
１つ以上のオブジェクトのうちの第１のオブジェクトのオブジェクトタイプは、コンピューティングデバイスによって判定されてもよい。１つ以上のオブジェクトのうちの第２のオブジェクトのオブジェクトタイプも判定されてもよい。いくつかの実施形態では、属性は、第１のオブジェクトの寸法を含み得る。いくつかの実施形態では、第１のオブジェクトのオブジェクトタイプは小切手を含むことができ、いくつかの例では、小切手はＭＩＣＲ（Magnetic Ink Character Recognition、磁気インク文字認識）文字を含む属性に基づいて識別され得る。いくつかの実施形態では、第１のオブジェクトのオブジェクトタイプは、写真付き身分証明書を含んでもよく、いくつかの例では、写真付き身分証明書は、オブジェクト上の所定の場所における顔の画像を含む属性に基づいて識別されてもよい。
【０００９】
第１のオブジェクトの１つ以上の特定領域は、コンピューティングデバイスによる第１のオブジェクトのオブジェクトタイプに基づく認識のために、識別され得る。第２のオブジェクトの１つ以上の特定領域はまた、第２のオブジェクトのオブジェクトタイプに基づく認識のために、識別され得る。１つ以上の特定領域の各特定領域の場所は、オブジェクトタイプの既知のレイアウトに基づいて決定されてもよい。いくつかの実施形態では、第１のオブジェクトの１つ以上の特定領域内のテキスト認識を容易にするために、第１のオブジェクトの判定された回転又は視点を使用して、１つ以上の特定領域の回転又は視点を調整することができる。
【００１０】
第１のオブジェクトの１つ以上の特定領域内のテキストは、コンピューティングデバイスによって認識されてもよい。第２のオブジェクトの１つ以上の特定領域内のテキストもまた認識されてもよい。第１のオブジェクトの１つ以上の特定領域の各特定領域内で認識されたテキストは、第１のオブジェクト上の特定領域の場所に基づいて、メタデータをタグ付けされてもよい。メタデータは、第１のオブジェクトのオブジェクトタイプを有するオブジェクト上の特定領域の場所において見出されると予想されるデータタイプを示すことができる。いくつかの実施形態では、セキュリティエンジンは、テキストにタグ付けされたメタデータに基づいて、テキストが機密情報を含むか否かを判定するように更に構成されてもよい。
【００１１】
第１のオブジェクトの１つ以上の特定領域内で認識されたテキストは、コンピューティングデバイスによってセキュリティエンジンに提供されてもよい。第２のオブジェクトの１つ以上の特定領域内のテキストもまた、セキュリティエンジンに提供されてもよい。セキュリティエンジンは、テキストが、機密情報を含むか否かを評価するように構成されてもよい。いくつかの実施形態では、セキュリティエンジンは、第１のオブジェクトの１つ以上の特定領域内のテキストを定義された機密情報のデータベースに照合することによって、テキストが機密情報を含むか否かを評価することができる。
【００１２】
いくつかの実施形態では、画像は、第１のオブジェクトのオブジェクトタイプ及び第２のオブジェクトのオブジェクトタイプに基づいて、機密情報を含むと判定されてもよい。いくつかの実施形態では、第１のオブジェクトのオブジェクトタイプが第１の特定のタイプであり、第２のオブジェクトのオブジェクトタイプが第２の異なる特定のオブジェクトタイプであることに応答して、画像が機密情報を含むと判定することができる。
【００１３】
いくつかの実施形態では、第１のオブジェクトは、セキュリティエンジンが、第１のオブジェクトの１つ以上の特定領域内のテキストが機密情報を含まないと判定したことに応答して、コンピューティングデバイスによって機密情報を含まないものとして分類されてもよい。
【００１４】
いくつかの実施形態では、テキストが、第１のオブジェクトの１つ以上の特定領域内に存在するか否かを判定することができ、オブジェクトは、１つ以上の特定領域内にテキストが存在しないと判定することに応答して、機密情報を含まないものとして分類されてもよい。
【００１５】
いくつかの実施形態では、第１のオブジェクトの１つ以上の特定領域内で認識されたテキストが機密情報を含むものとして評価されたことに応答して、画像が電子的に転送されるのを自動的にブロックすることができる。いくつかの実施形態では、第１のオブジェクトの１つ以上の特定領域内で認識されたテキストが機密情報を含むものとして評価されたことに応答して、電子メッセージは、管理者に自動的に送信されてもよい。
【００１６】
この「発明の概要」及び後述の「発明を実施するための形態」において説明される特徴及び利点は、すべてを包含したものではなく、特に、本特許の図面、明細書、及び特許請求の範囲を考慮すれば、関連分野の当業者には、数多くの追加の特徴及び利点が明らかとなろう。更に、本明細書で使用する言語は読みやすさ及び指示上の目的で主に選択されたものであり、本発明の主題を線引きする又は制限するために選択されたものではない場合があり、そうした本発明の主題を決定するには特許請求の範囲に頼ることが必要であることに留意すべきである。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】いくつかの実施形態による、画像セキュリティ管理システムを実装することができる例示的なネットワークアーキテクチャのブロック図である。
【００１８】
【図２】いくつかの実施形態による、画像セキュリティ管理システムを実装するのに好適なコンピュータシステムのブロック図である。
【００１９】
【図３】いくつかの実施形態による、画像セキュリティ管理システムのブロック図である。
【００２０】
【図４】いくつかの実施形態による、オブジェクト固有の画像ドメインにおけるデータ損失防止のための構造化テキスト及びパターン照合を実施するための例示的な方法のフローチャートである。
【００２１】
【図５】いくつかの実施形態による、機密情報について解析され得る例示的なオブジェクトの図である。
【図６】いくつかの実施形態による、機密情報について解析され得る例示的なオブジェクトの図である。
【図７】いくつかの実施形態による、機密情報について解析され得る例示的なオブジェクトの図である。
【００２２】
図面は、単に例示目的のために、様々な実施形態を描写する。当業者は、本明細書に説明される原理から逸脱することなく、本明細書に例示される構造及び方法の代替の実施形態を採用し得ることが、以下の考察から容易に認識されるであろう。
【発明を実施するための形態】
【００２３】
本明細書では、オブジェクト固有の画像ドメインにおけるデータ損失防止のための構造化テキスト及びパターン照合を実施することができる、画像セキュリティ管理システム１０１を説明する。例えば、画像セキュリティ管理システム１０１は、画像が定義されたセキュリティポリシーに違反している機密情報を含むか否かを判定することができる。
【００２４】
本明細書に記載されている技術は、テキストベースのデータ損失防止（ＤＬＰ）システム（例えば、画像セキュリティ管理システム１０１及びデータアクセス管理システム１０９）内の既存のルールを画像に拡張することを可能にし得る。ＤＬＰシステムは、テキストが、機密情報（例えば、秘密情報又は個人を特定できる情報）を含むか否かを判定する、特定のルール又はセキュリティポリシーを含んでもよい。本明細書に記載されているようなＤＬＰシステムは、非常に短い時間で数千又は数百万個の画像をスキャンし得るため、待ち時間が少なくてコストが低く、またフォールスネガティブ率が低いことが特に重要である。
【００２５】
本明細書に記載されている技術は、光学式文字認識（本明細書ではＯＣＲとも呼ばれる）を使用して、画像全体をスキャンすることなどの、画像をスキャンする現在の方法の限定を克服する。例えば、本明細書の他の箇所で更に詳細に説明されるように、画像全体において光学式文字認識を実施することは、計算上コストが高く、例えば、企業レベルのＤＬＰシステムでは、許容不可能な待ち時間をもたらす。更に、光学式文字認識は、画像品質が不十分であるとき（例えば、回転、視点、向き、照明、鮮明さなどに起因して）テキストを認識することが困難である。
【００２６】
本明細書に記載されている技術は、画像が機密情報を含むか否かを評価するために、コンピュータビジョン技術、オブジェクト固有の検出、テキストベースの照合、及びＤＬＰルールを使用することができる。例えば、この技術は、テキスト認識の前にオブジェクトの理解に到達するために、オブジェクトの特定関心領域をテキストに翻訳するために使用することができる堅牢なコンピュータビジョンオブジェクト検出器を使用することを含んでもよい。この技術は、機密情報のない画像のパス、困難な画像（例えば、低画質、障害物、複数のオブジェクトなど）内の機密情報の識別、及び非常に大量のデータのわずかな待ち時間での処理において非常に効率的であるため、特に有益である。
【００２７】
図面を参照すると、参照番号は、それらの参照番号が、説明されている図面に示されているか否かにかかわらず、図面のいずれにおいても見られる構成要素を指すために使用される場合がある。更に、参照番号が、複数の類似の構成要素のうちの１つを指す文字を含む場合（例えば、構成要素０００ａ、０００ｂ、及び０００ｎ）、参照番号は、同様の構成要素のうちの１つ又はすべてを指すために文字なしで使用される場合がある。
【００２８】
本明細書に記載されている例示的なオブジェクト（例えば、銀行小切手及び運転免許証）、属性などは、例示的な例として提供され、本明細書に記載されている技術は、他の好適なオブジェクト（及び対応する属性）に適用され得ることに留意されたい。例えば、本明細書に記載されている技術を使用することができるオブジェクトの他の例としては、パスポート、社会保障カード、銀行取引明細書、税文書、融資文書、又は、秘密又は個人を特定できる情報を含み、予測可能な若しくは繰り返し発生するレイアウト及び／又は属性を有する他のオブジェクトを含むことができる。
【００２９】
図１は、画像セキュリティ管理システム１０１を実装することができる例示的なネットワークアーキテクチャ１００のブロック図である。図示のネットワークアーキテクチャ１００は、複数のクライアント１０３ａ、１０３ｂ、及び１０３ｃ、並びに複数のサーバ１０５ａ及び１０５ｂを含む。図１では、データアクセス管理システム１０９は、サーバ１０５ａ上に存在するものとして例示され、画像セキュリティ管理システム１０１ａ、１０１ｂ、１０１ｃ、及び／又は１０１ｄは、クライアント１０３ａ、１０３ｂ、１０３ｃ、及びサーバ１０５ａのうちの１つ以上をそれぞれ存在するものとして例示されている。これは一例にすぎず、様々な実施形態において、このシステム１０１の様々な機能が、クライアント１０３、サーバ１０５上でインスタンス化され得るか、又は複数のクライアント１０３間及び／若しくはサーバ１０５間に分散され得ることを理解されたい。
【００３０】
クライアント１０３及びサーバ１０５は、図２に例示され、以降で説明されるものなどのコンピュータシステム２１０を使用して実装することができる。クライアント１０３及びサーバ１０５は、図２に関連して以降で説明されるように、例えば、ネットワークインターフェース２４８又はモデム２４７を介して、ネットワーク１０７に通信可能に連結される。クライアント１０３は、例えば、ウェブブラウザ又は他のクライアントソフトウェア（図示せず）などを使用して、サーバ１０５上のアプリケーション及び／又はデータにアクセスすることができる。クライアント１０３は、ネットワーク１０７及び実行アプリケーションに接続することができるコンピュータシステム２１０である、サーバ、デスクトップ又はラップトップコンピュータ、タブレットコンピュータ、スマートフォン、ウェアラブルデバイスなどのコンピューティングデバイスの形態であってもよい。
【００３１】
図１には３つのクライアント１０３及び２つのサーバ１０５が一例として例示されているが、実際にはもっと多くの（又はもっと少ない）数のクライアント１０３及び／又はサーバ１０５を配備することができる。一実施形態では、ネットワーク１０７はインターネットの形態である。他の実施形態において、他のネットワーク１０７又はネットワークベースの環境を使用することができる。
【００３２】
図１に例示されている例示的なネットワークアーキテクチャ１００は、コンピュータネットワーク１０７と、例えば、クライアント１０３ａ、及びサーバ１０５ａ上で動作可能なデータアクセス管理システム１０９上で動作可能な画像セキュリティ管理システム１０１と、を示す。クライアント１０３は、例えば、本明細書の他の箇所に記載されるようなコンピュータシステム２１０を表すことができる。サーバ１０５ａ及び１０５ｂは、例えば、本明細書に記載されている技術を実装するために、第１及び／又は第三者のサーバを表すことができる。画像セキュリティ管理システム１０１は、画像が機密情報を含むか否かを判定し、本明細書に記載されている他の動作を実施し、いくつかの例では、それを表すデータを画像セキュリティ管理システム１０１に提供するために、クライアント１０３上で動作可能なアプリケーション又はコードを表し得る。
【００３３】
画像セキュリティ管理システム１０１は、クライアント１０３及び／又はネットワークアーキテクチャ１００の他のエンティティからデータを受信又は取得し、そして処理するように動作可能なコンピュータロジックを含み得る。画像セキュリティ管理システム１０１は、例えば、定義されたポリシーに従って、画像が機密情報を含むか否かを評価するために、クライアント１０３からのデータを使用することができる。例えば、本明細書の他の箇所で説明されるように、画像セキュリティ管理システム１０１は、コンピュータビジョンを使用して画像内のオブジェクトを識別し、オブジェクトの既知のレイアウトに基づいてオブジェクトの特定領域からテキストを抽出し、いくつかの実施形態では、抽出されたテキストを使用して画像内に機密情報があるか否かを判定することができる。
【００３４】
データアクセス管理システム１０９は、クライアント１０３及び／又はネットワークアーキテクチャ１００の他のエンティティからデータを受信又は取得し、そして処理するように動作可能なコンピュータロジックを含むことができる。データアクセス管理システム１０９は、例えば、機密情報としての資格を有するポリシー、ルール、又は特定のデータなどを定義及び管理するために、クライアント１０３からのデータを使用することができる。例えば、データアクセス管理システム１０９は、管理者がクライアント１０３間のデータのアクセス及び流れを管理し、いくつかの例では、機密情報の流れを追跡し、定義されたポリシーに違反している機密情報を含むデータのアクセス又は転送を管理者あるいは他の利害関係者に通知することを可能にする。
【００３５】
これら及び他の実施形態が本明細書を通して記載されているが、本明細書に記載されている技術についての他の実施形態及び使用が可能であり、かつ企図されていることを理解されたい。
【００３６】
図２は、画像セキュリティ管理システム１０１を実装するのに好適なコンピュータシステム２１０のブロック図である。クライアント１０３及びサーバ１０５はすべて、そのようなコンピュータシステム２１０の形態で実装され得る。例示されるように、コンピュータシステム２１０の１つの構成要素は、バス２１２である。バス２１２は、コンピュータシステム２１０の他の構成要素、例えば、少なくとも１つのプロセッサ２１４、システムメモリ２１７（例えば、ランダムアクセスメモリ（random access memory、ＲＡＭ）、読み取り専用メモリ（read-only memory、ＲＯＭ）、フラッシュメモリ）、入力／出力（input/output、Ｉ／Ｏ）コントローラ２１８、スピーカ２２０等のオーディオ出力デバイスに通信可能に連結されるオーディオ出力インターフェース２２２、ディスプレイ画面２２４等のビデオ出力デバイスに通信可能に連結されるディスプレイアダプタ２２６、ユニバーサルシリアルバス（Universal Serial Bus、ＵＳＢ）ポート２２８、シリアルポート２３０、パラレルポート（図示せず）などといった１つ以上のインターフェース、キーボード２３２に通信可能に連結されるキーボードコントローラ２３３、１つ以上のハードディスク（複数可）２４４（若しくは他の形態（複数可）の記憶媒体）に通信可能に連結される記憶インターフェース２３４、ファイバチャネル（Fibre Channel、ＦＣ）ネットワーク２９０と接続するように構成されるホストバスアダプタ（host bus adapter、ＨＢＡ）インターフェースカード２３５Ａ、ＳＣＳＩバス２３９に接続するように構成されるＨＢＡインターフェースカード２３５Ｂ、光ディスク２４２を受容するように構成される光ディスクドライブ２４０、例えば、ＵＳＢレポート２２８を介してバス２１２に連結されるマウス２４６（若しくは他のポインティングデバイス）、例えば、シリアルポート２３０を介してバス２１２に連結されるモデム２４７、並びに、例えば、直接バス２１２に連結される１つ以上の有線及び／又は無線ネットワークインターフェース（複数可）２４８に通信可能に連結する。
【００３７】
他の構成要素（図示せず）は、類似の様態で接続され得る（例えば、ドキュメントスキャナ、デジタルカメラ、プリンタなど）。逆に、図２に例示される構成要素のすべてが、存在する必要があるわけではない（例えば、スマートフォン及びタブレットは、典型的に、光ディスクドライブ２４０、外部キーボード２３２、又は外部ポインティングデバイス２４６を有しないが、様々な外部構成要素が、例えば、ＵＳＢポート２２８を介して、モバイルコンピューティングデバイスに連結され得る）。異なる実施形態において、種々の構成要素が、図２に示されるものとは異なる方法で相互接続することができる。
【００３８】
バス２１２は、プロセッサ２１４と、上で記載されるようにＲＯＭ及び／又はフラッシュメモリ、並びにＲＡＭを含み得るシステムメモリ２１７との間のデータ通信を可能にする。ＲＡＭは、典型的には、オペレーティングシステム及びアプリケーションプログラムがロードされるメインメモリである。ＲＯＭ及び／又はフラッシュメモリは、他のコードとともに、特定の基本的なハードウェアオペレーションを制御するベーシックインプット・アウトプットシステム（Basic Input-Output system、ＢＩＯＳ）を含み得る。アプリケーションプログラム（例えば、いくつかの例では、画像セキュリティ管理システム１０１、データアクセス管理システム１０９など）は、ローカルコンピュータ可読媒体（例えば、ハードディスク２４４、光ディスク２４２、フラッシュメモリ）に記憶され得、システムメモリ２１７にロードされ得、プロセッサ２１４により実行され得る。アプリケーションプログラムは、例えばネットワークインターフェース２４８を介して、遠隔の場所（すなわち、遠隔に配置されたコンピュータシステム２１０）からシステムメモリ２１７にロードすることもできる。図２では、画像セキュリティ管理システム１０１は、システムメモリ２１７内に存在するように図示されている。画像セキュリティ管理システム１０１の仕組みは、図３とともに以下でより詳細に説明される。
【００３９】
記憶インターフェース２３４は、１つ以上のハードディスク２４４（及び／又はその他の標準記憶媒体）に連結される。ハードディスク（複数可）２４４は、コンピュータシステム２１０の一部であってもよく、又は物理的に別個であり、他のインターフェースシステムを介してアクセスされてもよい。
【００４０】
ネットワークインターフェース２４８及び／又はモデム２４７は、例えばインターネットなどのネットワーク１０７に、直接的又は間接的に、通信可能に連結され得る。そのような連結は、有線又は無線であり得る。
【００４１】
図３は、いくつかの実施形態による、画像セキュリティ管理システム１０１の構成要素を例示する。上に記載されるように、画像セキュリティ管理システム１０１の機能は、サーバ１０５、クライアント１０３上に存在し得るか、又は画像セキュリティ管理システム１０１の機能がネットワーク１０７上でサービスとして提供されるクラウドベースのコンピューティング環境内を含む、複数のコンピュータシステム２１０間に分配され得る。画像セキュリティ管理システム１０１は、図３において単一のエンティティとして例示されているが、例示される画像セキュリティ管理システム１０１は、所望に応じて単一若しくは複数のモジュールとしてインスタンス化され得る機能の集合体を表すことを理解されたい（画像セキュリティ管理システム１０１の特定の複数のモジュールのインスタンス化が、図３に例示される）。画像セキュリティ管理システム１０１のモジュールは、コンピュータシステム２１０のプロセッサ２１４がモジュールを処理し、コンピュータシステム２１０が関連付けられた機能を実行するように、（例えば、オブジェクトコード又は実行可能な画像として）任意のコンピュータシステム２１０のシステムメモリ２１７（例えば、ＲＡＭ、ＲＯＭ、フラッシュメモリ）内にインスタンス化され得ることを理解されたい。本明細書で使用されるとき、「コンピュータシステム」、「コンピュータ」、「クライアント」、「クライアントコンピュータ」、「サーバ」、「サーバコンピュータ」及び「コンピューティングデバイス」という用語は、記載される機能を実行するように構成及び／又はプログラミングされた１つ以上のコンピュータを意味する。更に、画像セキュリティ管理システム１０１の機能を実装するためのプログラムコードは、コンピュータ可読記憶媒体上に記憶され得る。この文脈において、磁気又は光学記憶媒体などの任意の形態の有形のコンピュータ可読記憶媒体を使用することができる。本明細書で使用されるとき、「コンピュータ可読記憶媒体」という用語は、内在する物理的な媒体とは別個の電気信号を意味しない。
【００４２】
異なる実施形態では、画像セキュリティ管理システム１０１は、データアクセス管理システム１０９に登録されてもよい。加えて、画像セキュリティ管理システム１０１は、コンピューティングデバイス上で実行されているアプリケーションによって提供される機能の形態とすることができ、より包括的なセキュリティアプリケーションとすることができるが、そうである必要はない。画像セキュリティ管理システム１０１は、図３では単一のエンティティとして例示されているが、画像セキュリティ管理システム１０１は、所望に応じて単一又は複数のモジュールとしてインスタンス化され得る機能の集合体を表すことを理解されたい。
【００４３】
いくつかの実施形態では、受信モジュール３０９、オブジェクト識別モジュール３１１、オブジェクト解析モジュール３１３、テキスト認識モジュール３１５、分類モジュール３１７、セキュリティエンジン３１９、及び／又はセキュリティアクションモジュール３２１は、ソフトウェア、ハードウェア、又はこれらの組み合わせとして実装され得る。いくつかの実施形態では、受信モジュール３０９、オブジェクト識別モジュール３１１、オブジェクト解析モジュール３１３、テキスト認識モジュール３１５、分類モジュール３１７、セキュリティエンジン３１９、及び／又はセキュリティアクションモジュール３２１は、バス２１２及び／又はプロセッサ２１４（単数又は複数）によって、互いに及び／又はコンピュータシステム２１０の他の構成要素に通信可能に連結され得る。いくつかの実施形態では、構成要素３０９、３１１、３１３、３１５、３１７、３１９、３２１のうちの１つ以上は、プロセッサ（単数又は複数）２１４によって実施可能な命令の組である。更なる実施形態では、構成要素３０９、３１１、３１３、３１５、３１７、３１９、及び３２１のうちの１つ以上は、メモリ（単数又は複数）２１７内に記憶可能であり、プロセッサ（単数又は複数）２１４によってアクセス可能かつ実施可能である。前述の実施形態のいずれかでも、これらの構成要素３０９、３１１、３１３、３１５、３１７、３１９、及び３２１は、プロセッサ（単数又は複数）２１４及びコンピュータシステム２１０の他の構成要素と協働及び通信するように適合されてもよい。
【００４４】
いくつかの実施形態では、受信モジュール３０９、オブジェクト識別モジュール３１１、オブジェクト解析モジュール３１３、テキスト認識モジュール３１５、分類モジュール３１７、セキュリティエンジン３１９、及び／又はセキュリティアクションモジュール３２１は、例えば、図４〜図７を参照して、本明細書全体を通して更に詳細に説明されている動作を実施するように動作可能なコンピュータロジックを含んでもよい。例えば、受信モジュール３０９は、画像を受信するようにプログラムされ得、オブジェクト識別モジュール３１１は、オブジェクトの属性に基づいて、画像内のオブジェクトを識別するようにプログラムされ得、オブジェクト解析モジュール３１３は、オブジェクトのオブジェクトタイプを決定し、オブジェクトタイプに基づく認識のために、オブジェクトの特定領域を識別するようにプログラムされ得、テキスト認識モジュール３１５は、特定領域内のテキストを認識し、そのテキストをセキュリティエンジン３１９に提供するようにプログラムされ得、分類モジュール３１７（及び／又は、いくつかの例では、セキュリティエンジン３１９）は、機密情報を含まないものとしてオブジェクトを分類するようにプログラムされ得（例えば、セキュリティエンジン３１９からの入力に基づいて、特定領域内にテキストが存在せず、画像内に１つ以上の特定のオブジェクトタイプが存在するなど）、セキュリティエンジン３１９は、テキストが安全な情報を含むか否かを評価するように構成され得、セキュリティアクションモジュール３２１は、画像の転送若しくはアクセスを自動的にブロックすること、又は電子警報を管理者のコンピューティングデバイスに送信することなどの、（例えば、定義されたセキュリティルールに違反する）機密情報を有する１つ以上のオブジェクトを含む画像に応答して、アクションを実施するようにプログラムされ得る。
【００４５】
図４は、いくつかの実施形態による、オブジェクト固有の画像ドメインにおけるデータ損失防止のための構造化テキスト及びパターン照合を実施するための例示的な方法のフローチャートである。
【００４６】
４０２において、受信モジュール３０９は画像を受信する。受信モジュール３０９は、例えば、データベースがスキャンされるとき、ユーザが画像にアクセスするとき、又は画像を転送しようとするときなどに、画像を受信することができる。いくつかの実施形態では、受信モジュール３０９、又は受信モジュール３０９に連結された別のセキュリティスキャンモジュール（図示せず）は、ローカル又は遠隔のデータストアに対してスキャンを実行するように構成されてもよい。例えば、画像セキュリティ管理システム１０１は、ローカル、仮想、又は遠隔マシン上のデータストア（例えば、データベース、ハードドライブなど）をクロールして、マシンのデータストレージ上の文書のすべて又はサブセットをスキャンすることができる。例えば、画像セキュリティ管理システム１０１は、能動的に、定期的に、又は何らかの推進力に応答して、画像ファイルについてデータベースをスキャンし、本明細書に記載されている技術に従って画像ファイルを解析するように構成され得る。
【００４７】
いくつかの実施形態では、受信モジュール３０９は、クライアント１０３によるデータとの相互作用を監視することができる。例えば、画像は、クライアント１０３上のアプリケーションによるデータの取得、開口、処理、又は共有などのアクションに応答して受信されてもよい。監視は、受信モジュール３０９によって、又は別個の監視モジュール若しくはアプリケーション（図示せず）によって実装され得る。いくつかの例では、監視することは、データアクセス機能を実施するシステムコールを傍受又はそうでなければフックし、それらを所望の監視機能を実行するコードで包むことによって実装することができる。例えば、ネットワーク通信を実装するコールは、潜在的な機密データのデータアクセス及び送信を検出及び監視するために傍受され得る。同様に、ファイルシステムにアクセスするためのコール（例えば、オープン、読み取り、書き込み、シーク）を傍受して、データのローカルコピーとのクライアントレベルの相互作用を検出及び監視することができる。これらの例が提供されているが、データ（例えば、画像）を受信及び／又は監視するための他の実装機構を他の実施形態で使用することができる。
【００４８】
４０４において、オブジェクト識別モジュール３１１は、１つ以上のオブジェクトの属性に基づいて、画像内の１つ以上のオブジェクトを識別する。４０６において、オブジェクト解析モジュール３１３は、オブジェクトのうちの１つ以上のオブジェクトタイプを決定する。いくつかの実施形態では、オブジェクト識別モジュール３１１は、異なるタイプのオブジェクトに関連付けられている画像の特定の属性など、画像内のオブジェクトの存在及び／又は識別を識別するためにコンピュータビジョン技術を使用する。例えば、オブジェクト識別モジュール３１１は、色彩、形状、文字、パターンなどの属性に基づいて、画像内のオブジェクトを認識することができる。例えば、図５を参照して更に詳細に説明されているように、オブジェクトは、小切手の寸法（例えば、特定のアスペクト比を有する長方形）などの属性、磁気インク文字認識（Magnetic Ink Character Recognition、ＭＩＣＲ）フォント、文字、又はグリフ、小切手の中央下の水平線の存在、又は小切手のその他の属性を使用して認識され得る銀行小切手を含むことができる。別の例では、オブジェクトは、図６及び図７を参照して更に詳細に説明されるように、オブジェクトの所与の場所における顔の画像（例えば、顔認識に基づいて）、特定の色彩、記号、バーコード（例えば、一次元、二次元など）、又は写真付き身分証明書に共通のレイアウトなどの属性を使用して認識され得る、写真付き身分証明書（例えば、運転免許証）を含むことができる。例えば、画像セキュリティ管理システム１０１は、顔認識アルゴリズムを使用して写真付き身分証明書の顔を認識し、本明細書に記載されている技術を使用して、それがそのカードである個人の名前を判定するように構成され得る。異なるオブジェクトタイプを識別するために使用される特定の属性は、所望に応じて、オブジェクトタイプと実施形態との間で変化し得ることを理解されたい。
【００４９】
いくつかの実施形態では、オブジェクト識別モジュール３１１は、単一の画像内で複数のオブジェクトを識別してもよく、その場合、オブジェクト解析モジュール３１３は、オブジェクトを別々に、又はグループとして解析してもよい。例えば、オブジェクト解析モジュール３１３は、最初に、画像内のオブジェクトのオブジェクトタイプを決定し、次いで、画像内の第２のオブジェクトのオブジェクトタイプを決定してもよい。
【００５０】
４０６での動作は、４０４での動作と組み合わされてもよい。例えば、オブジェクトは、そのタイプのオブジェクトに共通の特定の属性、例えば、オブジェクトの下部にあるＭＩＣＲ文字（例えば、小切手用）、カード状のオブジェクト（例えば、運転免許証）の左側又は右側に沿った顔の画像などを使用して識別することができる。
【００５１】
オブジェクトタイプは、任意のレベルの粒度で決定することができる。例えば、いくつかの実施形態では、オブジェクトタイプは、低レベルの粒度（例えば、任意の写真付き身分証明書）、中間レベルの粒度（例えば、具体的には運転免許証）、又は高レベルの粒度（例えば、テキサス州からの運転免許証のみ）で判定することができる。粒度のレベルは、セキュリティポリシーによって設定されている選択可能なパラメータであり得、オブジェクトを識別することができる特定性、適用されるセキュリティレベル、並びに画像セキュリティ管理システム１０１によって使用される待ち時間及びコンピューティングリソースの量に影響し得る。例えば、オブジェクト解析モジュール３１３は、顔の画像の存在に基づいて、画像が写真付き身分証明書を含むと判定し、及び／又はオブジェクト解析モジュール３１３は、テキサス州の運転免許証に共通の特定のレイアウト及び／又は色彩の配合（又は他の属性）に基づいて、画像がテキサス州の運転免許証を含むと判定することができる。高レベルの粒度でオブジェクトタイプを判定するためにテキスト認識を使用することができるが、テキスト／文字認識を画像／オブジェクトに適用する前に、オブジェクトタイプを決定することができることに留意されたい。
【００５２】
いくつかの実施形態では、オブジェクト解析モジュール３１３は、オブジェクトがオブジェクトのオブジェクトタイプに基づいて、機密情報を含むと判定することができる。例えば、オブジェクトが小切手であり、任意の小切手が、定義されたセキュリティポリシー下で機密情報を構成すると判定されてもよい。したがって、画像セキュリティ管理システム１０１は、テキストどおりの認識又は他の追加の解析を実施することなく、画像が機密情報を含むと判定することができる。いくつかの実施形態では、管理者は、特定のオブジェクトタイプの２つのオブジェクトが、同じ画像（又は同じ文書あるいは電子メール内の別々の画像）に含まれている場合、その画像は、セキュリティポリシーに違反している機密情報を含むことを提示するセキュリティポリシーを定義することができる。例えば、オブジェクト解析モジュール３１３が、その画像が第１のオブジェクトタイプのオブジェクト（例えば、社会保障カード）及び第２のオブジェクトタイプの第２のオブジェクト（例えば、運転免許証）を含むと判定した場合、その画像は機密情報を含むと判定することができる。例えば、第１のオブジェクトのオブジェクトタイプが第１の特定のタイプであり、第２のオブジェクトのオブジェクトが第２の特定のオブジェクトタイプであることに応答して、画像が機密情報を含むと判定することができる。
【００５３】
４０８において、オブジェクト解析モジュール３１３は、オブジェクトのオブジェクトタイプに基づく認識のために、画像内の各オブジェクトの１つ以上の特定領域を識別してもよい。どのタイプのオブジェクトが画像内にあるかを知ると、オブジェクトの属性（特徴、レイアウトなど）に関する知識を使用して、そのレイアウトに基づいて関心のあるフィールド（例えば、オブジェクトの特定領域）を抽出することができる。各特定領域の場所は、特定のオブジェクトタイプを有するオブジェクトの既知のレイアウトに基づいて決定することができる。例えば、画像が小切手を含むと判定されると、次に、例えば図５を参照して更に詳細に説明されるように、小切手のレイアウトを使用して、特定の関心領域（例えば、名前と住所の場所、ルーティング番号、口座番号など）を抽出することができる。
【００５４】
いくつかの実施形態では、特定領域は、特定領域及び／又はその中に見出されることが予想される内容を記述しているメタデータに関連付けられてもよい。特定領域のメタデータは、（以下に記載されるように）特定領域内で認識されたテキストに関連付けられてもよく、例えば、メタデータは、そのオブジェクトタイプを有するオブジェクト上の特定領域の場所において見出されると予想されるデータタイプを示すことができる。例えば、オブジェクト解析モジュール３１３（又は、いくつかの例では、テキスト認識モジュール３１５）は、オブジェクト上の特定領域の場所に基づいて、オブジェクトの１つ以上の特定領域のそれぞれの特定領域内で認識されたテキストにメタデータをタグ付けすることができる。例えば、小切手の左上の特定領域は、その特定領域が名前及び住所を含むことを示すメタデータを含んでもよい。
【００５５】
したがって、いくつかの実施形態では、テキスト認識の前であっても、画像セキュリティ管理システム１０１は、テキストが、それらの特定領域内のテキストが認識される前でさえも、ルーティング番号又は小切手番号（又は他の情報）を含み得ることを知ることができる。これは、例えば、テキスト認識モジュール３１５が、特定の記号又はテキスト（例えば、本明細書の他の箇所に記載されるようなＭＩＣＲ文字）を探すべきであることを知ることを可能にすることによって、テキスト認識の精度及び／又は効率を更に改善することができる。
【００５６】
いくつかの実施形態では、オブジェクト解析モジュール３１３は、テキスト／文字認識を改善するために、オブジェクトの画像又は特定領域を調整してもよい。例えば、画像内のオブジェクトは、オブジェクト／画像の回転、視点、向き、照明、鮮明さ、彩色などに起因して、テキスト認識に十分に適していない可能性がある。したがって、オブジェクト解析モジュール３１３（又は、画像セキュリティ管理システム１０１の別の構成要素）は、テキスト認識に備えて画像、オブジェクト、及び／又は特定領域（単数又は複数）を調整することができるが、これは必要ではない場合がある。例えば、オブジェクト解析モジュール３１３は、オブジェクトの１つ以上の特定領域内のテキスト認識を容易にするために、オブジェクトの決定された回転又は視点を使用して、１つ以上の特定領域（又はオブジェクトあるいは画像）の回転又は視点（あるいは例えば鮮明さ、向きなど他の画像属性）を調整することができる。例えば、この機能は、図７を参照して更に詳細に説明されている。
【００５７】
４１０において、テキスト認識モジュール３１５は、オブジェクトの１つ以上の特定領域内のテキストを認識することができる。テキスト認識モジュール３１５は、画像をテキストに変換する。例えば、いくつかの実施形態では、テキスト認識モジュール３１５は、標的とされた光学式文字認識を実施することができる。いくつかの実施形態では、テキスト認識モジュール３１５は、（例えば、オブジェクトタイプ、メタデータラベルなどに基づいて）特定領域内の予想される文字を認識するために画像解析を実行することができ、例えば、テキスト認識モジュールは、小切手の下部にＭＩＣＲ文字又はグリフを見出すことを期待してもよく、そのため、テキスト認識モジュール３１５は、ＯＣＲエンジンを通じて、画像又は特定領域を実行することなく、これらの特殊文字又はグリフを具体的に検索することができる。これらの予想される文字、フォント、ロゴ、特徴などを検索することによって、テキスト認識モジュール３１５は、セキュリティポリシーの制約に応じて、機密情報の存在をより効率的に判定することができる。
【００５８】
いくつかの実施形態では、テキスト認識モジュール３１５は、標的とされた光学式文字認識を使用することができる。換言すれば、テキスト認識モジュール３１５は、光学式文字認識をより正確に及び／又は効率的に実施するために、オブジェクトタイプ及び／又は特定領域の予想される文字、属性、又は特徴を使用することができる。例えば、画像セキュリティ管理システム１０１は、オブジェクトのレイアウトを知っており、テキスト認識のための特定領域のみを提供するので、テキスト認識モジュール３１５は、テキストについて画像全体又はオブジェクト全体をスキャンするために、時間及びコンピューティングリソースを費やさなくてもよい。加えて、いくつかの実施形態では、テキスト認識モジュール３１５は、テキスト認識を改善するために、識別されたオブジェクト及び／又は具体的な特定領域について予想される情報を使用することができる。例えば、オブジェクト及び特定領域が識別されると、テキスト認識モジュール３１５は、その解析を予想される文字、フォント、特徴などに限定することができる。例えば、テキスト認識モジュール３１５は、運転免許証の上部にある州の名前とともにロゴ又はフォントを見出すことを期待してもよい。この例では、多くの州がＯＣＲの下で認識されない特定のフォント又はロゴを有しているため、これは通常のＯＣＲよりも特に有益である。これらの技術に従ってテキストの潜在的な範囲を限定することによって、テキスト認識モジュール３１５は、ＯＣＲに関連するエラーなしに、はるかに迅速かつ正確にテキストを（例えば、州で）認識することができる。例えば、アラバマ州の最初と最後のＡは様式化されているため、ＯＣＲはアラバマ州の免許証の「ｌａｂａｍ」のみを認識することができる。
【００５９】
いくつかの実施形態では、テキスト認識モジュール３１５は、テキストがオブジェクトの１つ以上の特定領域内に存在するか否かを判定し、１つ以上の特定領域内にテキストが存在しないと判定したことに応答して、セキュリティポリシーに違反する機密情報を含まないものとしてオブジェクトを分類することができる。例えば、いくつかの実施形態では、テキスト認識モジュール３１５は、テキストが特定領域内に存在するか否かを判定するだけでよく、オブジェクトは、機密情報を含むものとして（例えば、テキスト認識モジュール３１５又は分類モジュール３１７によって）分類されてもよい。同様に、特定領域（単数又は複数）内にテキストが存在しない場合、機密情報が存在しないと判定され、オブジェクトは、追加の解析を実施することなく（例えば、セキュリティエンジン３１９によって）機密情報を含まないものとして分類され、それによって、コンピュータリソースの待ち時間及び消費を更に低減する。例えば、セキュリティポリシーは、ルーティング及び銀行の口座番号が示されているそれらの小切手のみが、セキュリティポリシーに違反している機密情報を含むことを示すことができる。したがって、この例では、テキスト認識モジュール３１５が、小切手の下部にテキストが存在しないと判定すると（例えば、ルーティング及び口座番号が編集された場合のように）、次に、オブジェクトは、機密情報を含まないものとして分類され、オブジェクトに対して、又は小切手が画像内の唯一のオブジェクトである場合には画像に対して更なる処理は実施されない。
【００６０】
同様に、いくつかの実施形態では、画像セキュリティ管理システム１０１が、画像の一部（例えば、オブジェクト、特定領域、テキスト部分など）がセキュリティポリシーに違反している機密情報を含むと判定した場合、画像セキュリティシステム１０１（例えば、分類モジュール３１７又はセキュリティエンジン３１９）は、機密情報を含むものとして画像を分類し、画像内の残りの特定領域やオブジェクトの処理を中止することができ（例えば、オブジェクトの識別、特定領域の識別、テキストの認識、機密情報についてのテキストのチェック）、それによって、計算効率が更に改善される。
【００６１】
４１２において、テキスト認識モジュール３１５は、オブジェクトの１つ以上の特定領域内で認識されたテキストを、テキストが機密情報を含むか否かを評価するように構成され得るセキュリティエンジン３１９に提供することができる。
【００６２】
いくつかの実施形態では、セキュリティエンジン３１９は、テキストが機密情報を含むか否かを評価するように構成されてもよく、いくつかの実施形態では、機密情報を含む又は含まないものとしてテキスト、特定領域、オブジェクト、及び／又は画像を分類するように構成されてもよい。いくつかの実施形態では、セキュリティエンジン３１９は、例えば、（例えば、情報データベースに格納され、又はルールにより定義された）特定情報又は情報のタイプに対して照合するためのテキスト文字列を使用して、（例えば、組み込み済みのパターンの正規表現照合に基づく）テキストパターン照合を使用し、機密情報が存在することを示すインシデント又は警報を引き起こす可能性がある。例えば、セキュリティエンジン３１９は、社会保障番号などのルールを作成することができる場合には正規表現を使用してデータ識別子を有することができる。テキスト文字列又は文書（例えば、電子メール）は、社会保障番号のように見える番号についてスキャンすることができ、その番号、テキスト文字列、又は文書は、機密情報を含むか、又は潜在的に含むものとしてフラグが立てられ得る。
【００６３】
いくつかの実施形態では、セキュリティエンジンは、オブジェクトの１つ以上の特定領域内のテキストを定義された機密情報のデータベースに照合することによって、テキストが機密情報を含むか否かを評価することができる。例えば、いくつかの実施形態では、セキュリティエンジン３１９は、例えば、構造化データに対して正確なデータ照合を使用してもよい。正確なデータ照合は、正規表現照合と同様であるが、より深い解析を可能にする。正確なデータ照合では、管理者は一組のデータを表形式で定義することができる。例えば、表は、セキュリティエンジン３１９が検索し得る秘密（例えば、機密）データを含んでもよい。例えば、正確なデータ照合データベース内の表は、タイプによって索引付けされたデータを定義することができ、構造化又は非構造化データについて検索することができる。行が個人（又は他のデータオブジェクト）に対応し、列が属性に対応する、正確なデータ照合表の一例が以下に含まれる。
【表１】
2020504402.tif 000003
【００６４】
正確なデータ照合を使用して検索されたデータ／テキストは、文書、電子メール、又は任意の形態の自由流動テキストであってもよい。例えば、個々に属している属性の特定の組み合わせが、定義されたセキュリティポリシーに従って、単一の文書、オブジェクト、又は画像内に見出される場合、インシデントが作成される可能性がある（例えば、画像が、機密情報を含むものとして分類されているテキスト、特定領域、オブジェクト、画像、又は文書あるいはファイル）。例えば、ポリシーには、文書、画像などに、個人の姓名及び口座番号又は社会保障番号の両方を含む場合、機密情報を含むと記載している場合がある。
【００６５】
いくつかの実施形態では、セキュリティエンジン３１９は、（例えば、テキストが取られた特定領域を示す）テキスト内のタグ付けされたメタデータに基づいて、テキストが機密情報を含むか否かを判定するように構成され得る。例えば、セキュリティエンジン３１９は、名前のデータベースに対して名前を含むと予想された特定領域から取られた名前、及び／又はクレジットカード番号のデータベースに対してクレジットカード番号を含むと予想された特定領域から取られたクレジットカード番号を照合することができる。別の実施形態では、セキュリティエンジン３１９は、オブジェクトが機密情報を含むテキストに関連付けられたメタデータ／ラベルに基づいて判定することができ、例えば、同じオブジェクト上の名前としてタグ付けされたテキスト及びクレジットカード番号としてタグ付けされたテキストの存在は、これらのタグに基づいて、セキュリティエンジン３１９に、テキストを照合することなく（例えば、セキュリティポリシーに違反している）機密情報を含むものとしてオブジェクトを分類させることができる。
【００６６】
したがって、セキュリティエンジン３１９は、例えばセキュリティポリシーに基づいて、機密情報を含むか、又は含まないものとして、特定領域、オブジェクト、及び／又は画像を分類することができる。
【００６７】
いくつかの実施形態では、機密情報（例えば、機密情報を含む画像）の不正アクセス、転送などに応答して、セキュリティアクションモジュール３２１は、機密情報を含む転送、アクセスなどの画像／オブジェクトに基づいてアクションを取ることができる。例えば、セキュリティアクションモジュール３２１は、機密情報を含むものとして評価されているオブジェクトの１つ以上の特定領域内で認識されたテキストに応答して、画像が電子的に転送されるのを自動的にブロックしてもよい。それに加えて又はその代わりに、セキュリティアクションモジュール３２１は、機密情報を含むものとして評価されているオブジェクトの１つ以上の特定領域内で認識されたテキストに応答して、電子メッセージ（例えば、電子メール、プッシュ通知、ショートテキストメッセージなど）を管理者のコンピューティングデバイスに自動的に送信することができる。
【００６８】
図５は、いくつかの実施形態による、機密情報について解析されている画像内に含まれ得る例示的な小切手５０２の図である。小切手５０２を含む画像が与えられると、オブジェクト識別モジュール３１１及びオブジェクト解析モジュール３１３は、（例えば、寸法、形状、レイアウト、グラフィック要素の存在、フォント、又はＭＩＣＲ文字に基づいて）小切手を検出するためにコンピュータビジョン技術を使用することができる。オブジェクト解析モジュール３１３は、特定領域５０４、５０６、及び５０８が、小切手上のどこに場所決めされているかを含む、小切手のレイアウトを知っている（５０４、５０６、及び５０８は、単に例示的な特定領域として提供されている）。
【００６９】
次いで、テキスト認識モジュール３１５は、特定領域５０４、５０６、及び５０８からテキストを抽出してもよい。例えば、特定領域５０４内に含まれる画像は、５１０に示すように、名前及び住所を示すテキスト文字列に翻訳されてもよく、特定領域５０６内に含まれる画像は、テキスト文字列の「支払先」に翻訳されてもよく（例えば、オブジェクトを小切手として識別するために有用であり得る）、特定領域５０８内に含まれる画像は、５１２に示すように、ルーティング、銀行口座、及び小切手番号を含むテキスト文字列に翻訳されてもよい。
【００７０】
いくつかの実施形態では、画像セキュリティ管理システム１０１は、５１４に示すＭＩＣＲ番号フォント、５１６に示すＭＩＣＲグリフ、及び／又は（例えば、本明細書の他の場所に記載されているように、その領域のメタデータ内の特定領域／ラベルの場所、又はその領域で見出されたテキストに基づいて）特定領域５０８内で見出されると予想された情報を使用することができ、小切手を識別し、小切手が、ルーティング番号、口座番号、及び／又は小切手番号の形態で機密情報を含むと判定する。例えば、テキスト認識モジュール３１５は、特定領域５０８内のＭＩＣＲ番号５１４を認識し、ＭＩＣＲグリフ５１６を使用して、ルーティング番号、口座番号、及び小切手番号を認識及び／又は区別することができる。
【００７１】
本明細書に記載されている技術に従って、小切手５０２上の機密情報を認識するために実施されているプロセスは、小切手を遠隔で預けるために使用され得る既存のモバイルバンキングアプリケーションに使用されるものとは異なる。具体的には、モバイルバンクアプリケーションは、協調的なユーザからの単一の小切手のみを認識するように設計されている。例えば、モバイルバンキングアプリケーションは、（例えば、画像の枠で又はモバイルバンキングアプリケーション内の位置合わせ印で）画像内でほぼ完全に位置合わせされており、かつ画像内の背景情報なしに、１つの小切手上のテキスト（例えば、ルーティング番号）を解析することができる。加えて、モバイルバンキングアプリケーションは、一度に１つの画像／小切手をスキャンするためにのみ必要とされるため、比較的非効率的な場合がある。
【００７２】
本明細書に記載されている技術は、例えば、協力的でないユーザが画像を撮っている、アクセスしている、又は使用しているために、たとえ画像が（例えば、回転、視点、画像内に存在するオブジェクトの数、画像内に存在する小切手の数、障害物、小切手が画像内に完全に含まれていない、他のオブジェクトも画像内に存在するなどのため）困難であっても、画像内の１つ又は複数の小切手を堅牢かつ効率的に検出するために使用され得る。例えば、画像セキュリティ管理システム１０１は、１つ以上のＭＩＣＲ文字の存在に基づいて小切手を検出し、文字をテキスト文字列として抽出し、次いで、機密情報についてテキスト文字列を確認することができる。
【００７３】
例えば、本明細書に記載されている技術は、困難な状況におけるオブジェクトを認識することができ、非常に効率的である。ＤＬＰシステムは、協力的でないユーザによって撮影された画像内の機密情報を見出すことができ、一定の時間に多くの（例えば、数百、数千、数百万個）の画像をスキャンすることができる。いくつかの例では、スキャンされた画像の大部分は機密情報を含んでいない可能性があるため、セキュリティポリシーに違反していない画像は、できる限り迅速に、フォールスネガティブがほとんど又はまったくない状態でパスされるべきである。例えば、画像セキュリティ管理システム１０１は、セキュリティポリシーに違反している機密情報を有するように、画像が解析される確実性の閾値において、比較的保守的であるように構成され得るが、画像セキュリティ管理システム１０１はまた、待ち時間及び計算リソースの需要を低減するために、できるだけ迅速に解析のできるだけ早い段階で、画像がパスする（例えば、機密情報を含まないものとして分類するなど）ように構成され得る。
【００７４】
図６は、いくつかの実施形態による、機密情報について解析され得る、２つのオブジェクト、即ち運転免許証６０４及びクレジットカード６０６を含む画像６０２の図である。本明細書に記載されている技術は、写真付き身分証明書（例えば、運転免許証、パスポートなど）を検出するために使用されてもよい。例えば、画像セキュリティ管理システム１０１は、顔、具体的なグラフィック（例えば、様々な州で使用されているロゴ、色彩、グラフィック、レイアウト、バーコード、ＱＲコード（登録商標）など）の固有の特徴、及び運転免許証に固有のその他の特徴の存在を検出することによって、画像中の１つ以上の運転免許証の存在を識別することができる。オブジェクトが識別されると、名、姓、住所、ＩＤ番号、州などの潜在的な機密情報をテキスト文字列でセキュリティエンジン３１９に返すことができる。この機密情報は、例えば、様々な州の運転免許証の既知のレイアウトなど、オブジェクト固有の知識を使用して得ることができる。
【００７５】
同様に、画像セキュリティ管理システム１０１は、それに加えて又はその代わりに（例えば、クレジットカード番号、カード発行者ロゴ、ＥＭＶ（Ｅｕｒｏｐａｙ、ＭａｓｔｅｒＣａｒｄ、Ｖｉｓａ）チップ６０８などのクレジットカードの特徴に基づいて）画像内のクレジットカード６０６を識別することができる。
【００７６】
いくつかの実施形態では、画像セキュリティ管理システム１０１は、顔認識ソフトウェア又はアルゴリズムを使用して顔についてオブジェクトをスキャンするように構成されてもよい。例えば、画像セキュリティ管理システム１０１は、オブジェクト内の顔を識別し、上述の技術を使用してオブジェクトの名前を含む特定領域を識別し、次いで、オブジェクト上の顔によって表される人物の名前を判定するために特定領域内のテキストを翻訳することができる。したがって、画像セキュリティ管理システム１０１は、顔を名前と照合するように構成されてもよい。
【００７７】
いくつかの実施形態では、セキュリティポリシーは、機密情報を含むものとして特定のオブジェクトタイプのうちの２つ以上のオブジェクトを含む画像を分類するように定義されてもよい。例えば、セキュリティポリシーには、写真付き身分証明書とクレジットカードの両方の画像を含む画像が機密情報を含むと記載している場合がある。したがって、画像セキュリティ管理システム１０１は、必ずしもテキスト認識を実施することなく、画像を解析して画像がこれらの特定のオブジェクトタイプを含むか否かを判定することができる。別の例示的な実施形態では、セキュリティポリシーは、特定の個人の写真付き身分証明書の画像と、その同じ個人のクレジットカードとを含む任意の画像が、機密情報を含むと記載している場合がある。したがって、図示の例では、画像セキュリティ管理システム１０１は、運転免許証６０４及びクレジットカード６０６のオブジェクトタイプを識別するだけでなく、本明細書に記載されている技術に従って、オブジェクト６０４及び６０６の両方が同じ個人（例えば、Ｊｏｈｎ  Ａｄａｍｓ）のものであると判定するために、テキストを抽出し、かつ確認し続けてもよい。
【００７８】
図７は、いくつかの実施形態による、機密情報について解析することができる２つのオブジェクト−第１の運転免許証７０４及び第２の運転免許証７０６を含む画像７０２の図である。図７に示すように、オブジェクト７０４及び７０６は画像内で回転され、オブジェクト７０４は部分的に不明瞭である。したがって、画像セキュリティ管理システム１０１は、本明細書に記載されているように、オブジェクト及び／又は特定領域を回転することができる。同様に、画像セキュリティ管理システム１０１は、各オブジェクトが、機密情報を含むか否かを独立して判定することができる。例えば、画像セキュリティ管理システム１０１が、オブジェクト７０４が機密情報を含まないと判定した場合、本明細書に記載されている技術に従って、オブジェクト７０６が機密情報を含むか否かを判定し続けることができる。
【００７９】
いくつかの実施形態では、オブジェクト識別モジュール３１１は、オブジェクトタイプ（単数又は複数）の特定のサブグループの特定のレイアウトを識別するのに十分高いレベルの粒度でオブジェクトを識別することができる。例えば、２１歳未満のテキサス州の運転免許証７０４は、ニューヨーク州の運転免許証７０６とは異なるレイアウトを有することがあるので、オブジェクト識別モジュール３１１は、運転免許証がどの州からのものであるかを判定し、それによってオブジェクト解析モジュール３１３は、解析のための特定領域の場所／レイアウトを正しく判定することができる。したがって、オブジェクト及びそのレイアウトの以前の理解を使用して、効率を改善し、光学式文字認識に固有の限定を克服することができる。
【００８０】
当業者によって理解されるであろうように、本発明は、本発明の趣旨又は本質的な特性から逸脱することなく、他の特定の形態で具現化され得る。同様に、部分、モジュール、エージェント、マネージャ、構成要素、機能、手順、行為、階層、特徴、属性、方法論、データ構造及びその他の態様の具体的な名称及び区分は、必須のものでも重要なものでもなく、本発明又はその特徴を実装するメカニズムは、別の名称、区分、及び／又は形式を有し得る。上記の記載は、説明を目的として特定の実施形態を参照して記載してきた。しかしながら、上述の例示の考察は、包括的であること、又は開示される正確な形態に限定することを意図するものではない。上述の教示を考慮して、多くの修正及び変形が可能である。実施形態は、関連する原理及びその実際的な適用を最適に説明するよう選択及び記述されており、これにより、他の当業者が、想到される特定の使用に好適であり得るような様々な改変を行うか行わないかにかかわらず、様々な実施形態を最適に利用できる。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【国際調査報告】
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