CN105989261A - 用于保护电子设备的方法和计算机系统 - Google Patents

用于保护电子设备的方法和计算机系统 Download PDF

Info

Publication number
CN105989261A
CN105989261A CN201610157626.2A CN201610157626A CN105989261A CN 105989261 A CN105989261 A CN 105989261A CN 201610157626 A CN201610157626 A CN 201610157626A CN 105989261 A CN105989261 A CN 105989261A
Authority
CN
China
Prior art keywords
entity
equipment
described equipment
incarnation
cognitive
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201610157626.2A
Other languages
English (en)
Other versions
CN105989261B (zh
Inventor
G.A.切基
J.R.科兹洛斯基
C.A.皮科弗
I.里什
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
International Business Machines Corp
Original Assignee
International Business Machines Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by International Business Machines Corp filed Critical International Business Machines Corp
Publication of CN105989261A publication Critical patent/CN105989261A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN105989261B publication Critical patent/CN105989261B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F21/00Security arrangements for protecting computers, components thereof, programs or data against unauthorised activity
    • G06F21/30Authentication, i.e. establishing the identity or authorisation of security principals
    • G06F21/31User authentication
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F21/00Security arrangements for protecting computers, components thereof, programs or data against unauthorised activity
    • G06F21/30Authentication, i.e. establishing the identity or authorisation of security principals
    • G06F21/31User authentication
    • G06F21/32User authentication using biometric data, e.g. fingerprints, iris scans or voiceprints
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F40/00Handling natural language data
    • G06F40/20Natural language analysis
    • G06F40/205Parsing
    • G06F40/216Parsing using statistical methods
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F40/00Handling natural language data
    • G06F40/30Semantic analysis

Abstract

实施例针对一种用于保护电子设备的计算机系统。所述系统包括至少一个处理器,其被配置为接收来自寻求访问所述设备的实体的至少一个通信。所述至少一个处理器被进一步配置为生成来自寻求访问所述设备的实体的至少一个通信的图。所述至少一个处理器被进一步配置为确定寻求访问所述设备的实体的认知特性和被授权访问所述设备的实体的认知身份之间的差异。所述至少一个处理器被进一步配置为至少部分基于所述差异大于阈值的确定,部署所述设备的安全措施。

Description

用于保护电子设备的方法和计算机系统
技术领域
本公开总地涉及保护电子设备,并且更具体地,涉及基于由所述设备的用户进行的通信的图分析保护电子设备。
背景技术
电子设备(例如,诸如智能电话、平板计算机、膝上型计算机等的文本或语音输入设备)的安全常常依赖于诸如用户密码和生物测定学(例如,指纹、面部辨识等)的传统安全措施。这些安全措施可能受到危害,并且作为结果,所述电子设备可能被暴露给安全漏洞。
发明内容
实施例针对一种具有计算机可读存储介质的计算机程序产品,所述计算机可读存储介质具有以其实施的程序指令,其中所述计算机可读存储介质不是瞬时信号本身。所述程序指令可由至少一个处理器电路读取以使得所述至少一个处理器电路执行保护设备的方法。所述方法包括由所述至少一个处理器电路接收来自寻求访问所述设备的实体的至少一个通信。所述方法还包括由所述至少一个处理器电路生成来自寻求访问所述设备的实体的至少一个通信的图。所述方法还包括确定寻求访问所述设备的实体的认知特性和被授权访问所述设备的实体的认知身份之间的差异。所述方法还包括至少部分基于所述差异大于阈值的确定,部署所述设备的安全措施。
实施例进一步针对一种用于保护电子设备的计算机实现的方法。所述方法包括由计算机的至少一个处理器接收来自寻求访问所述设备的实体的至少一个通信。所述方法进一步包括由计算机的至少一个处理器生成来自寻求访问所述设备的实体的至少一个通信的图。所述方法进一步包括确定寻求访问所述设备的实体的认知特性和被授权访问所述设备的实体的认知身份之间的差异。所述方法进一步包括至少部分基于所述差异大于阈值的确定,部署所述设备的安全措施。
实施例进一步针对一种用于保护电子设备的计算机系统。所述系统包括被配置为接收来自寻求访问所述设备的实体的至少一个通信的至少一个处理器。所述至少一个处理器被进一步配置为生成来自寻求访问所述设备的实体的至少一个通信的图。所述至少一个处理器被进一步配置为确定寻求访问所述设备的实体的认知特性和被授权访问所述设备的实体的认知身份之间的差异。所述至少一个处理器被进一步配置为至少部分基于所述差异大于阈值的确定,部署所述设备的安全措施。
附图说明
具体地指出并且在说明书末尾的权利要求中明确地要求保护被视为实施例的主题。根据结合附图进行的下列详细描述,实施例的前述和其他特征以及优点是显而易见的,其中:
图1描绘根据本公开的实施例的用于保护电子设备的系统;
图2描绘根据本公开的实施例的通信的图;
图3描绘根据本公开的实施例的通信的图;
图4描绘根据本公开的实施例的用于保护电子设备的处理流程;
图5描绘根据本公开的实施例的云计算节点;
图6描绘根据本公开的实施例的云计算环境;以及
图7描绘根据本公开的实施例的抽象模型层。
具体实施方式
本公开的实施例提供系统和方法,其对试图访问设备的实体(例如,设备用户)进行的通信执行图文本分析,以便识别试图访问设备的实体的当前认知特性、以及试图访问设备的实体的当前认知特性和被授权访问设备的实体(例如,被授权用户)的认知身份之间的差别。在这里使用术语实体来指代任何存在或真实的事物,包括个体、群组和组织。如这里使用的,术语认知指代脑组织的神经生理学行为。这些行为可以使得肌肉可测量地运动。这些运动可以产生身体的姿势,例如语音装置的姿势,以便实施诸如语音声音的环境的变化。在这里使用术语通信以包括源于脑组织的任何可测量的行为,包括神经生理学、肌肉运动、姿势、或包括语音声音的环境的改变。如果当前认知特性和认知身份之间的差别大于阈值,则所述系统和方法触发安全措施。也就是说,所述系统和方法在所确定的差别不超过阈值时确定使用电子设备的设备用户是被授权使用电子设备的用户,并且如果所述差别超过阈值,则确定设备用户不是被授权的用户。
具体地,在一些实施例中,所述系统和方法创建对于电子设备的文本和语音到文本输入的用户特有的拓扑模型。这些模型是紧凑的、容易计算的并且指示设备用户的身份,从而在难以欺骗的简档中表示用户的认知特性。这些认知简档随后被用于支持可被挫败的电子设备上的现有安全措施,因此确保被侵入的设备连续对它的用户施加某些安全测试,并且这些连续的监视测试难以被连续欺骗。
图1示出用于在设备上部署安全措施的系统100。在一些实施例中,系统100包括模块、子模块和数据存储器,诸如通信获得模块102、图构造模块104、图文本分析模块106、安全措施部署模块108、集群存储库110、图存储库112和认知身份存储库114。图1还示出电子设备116和设备用户118。
电子设备116是能够接收或收集由设备用户118进行的通信(例如,文本、说出的单词、电子邮件)的设备。例如,电子设备包括诸如智能电话、智能表、平板计算机、膝上型计算机等的移动设备以及诸如桌面型计算机、主机等的静止设备。电子设备116可以包括接收由设备用户118进行的音频通信的一个或多个麦克风。电子设备103可以包括从设备用户118接收文本通信的一个或多个部件,诸如虚拟或物理键盘或小键盘。
在一些实施例中,电子设备116可以采用一个或多个安全措施,包括指纹扫描器、密码/密钥锁、面部辨识技术、声音辨识技术等,其防止对电子设备116的未被授权的访问。如这里将描述的,由系统100分析在电子设备116处接收到的通信以增强或触发安全措施。
设备用户118是试图通过满足安全措施或通过绕过安全措施使用电子设备116的人。也就是说,设备用户118可以是设备的被授权的或未被授权的用户。设备用户118可以包括试图使用电子设备116的单个人或一组人。包括设备用户118的一组人可以包括例如共享电子设备的家庭的成员、社交网络中的若干人、教室中的若干人、在工作场所的团队的成员等。
通信获得模块102通过从电子设备116接收或取得通信来获得在电子设备116处接收的文本和/或音频通信。通信获得模块102还可以使用一个或多个现在已知的或以后开发的语音到文本技术来将任何音频通信转换为文本通信。通信不仅包括设备用户132直接输入到电子设备116的通信,还包括从各种其他源经由电子设备116接收的通信。这些源包括例如电子邮件、即时消息、社交媒体内容(例如,推特(tweets)、脸书(Facebook)内容等)、电话呼叫、传真、多媒体聊天等。
图构造模块104从通信获得模块102接收设备用户的通信的文本。图构造模块104随后对于设备用户118从接收的数据构建图。更具体地,在一些实施例中,图构造模块104从接收的文本提取语法特征并且将提取的特征转换为向量。这些语法向量可以具有用于语法类别的二进制分量,诸如动词、名词、代词、形容词、词根等。例如,在一些实施例中,向量[0,1,0,0…]表示名词单词。
图构造模块104还可以使用一个或多个现在已知的或以后开发的技术(例如,潜在语义分析(Latent Semantic Analysis)和WordNet)从接收的文本生成语义向量。文本中的每一个通信的语义内容可以由向量表示,所述向量的分量通过在大的文件数据库上的单词同现频率的奇异值分解来确定。
由图构造模块104生成的图可以采用如下形式:其中节点N表示记号(token)(例如,单词或词组),边E表示设备用户的通信中的时间优先(temporal precedence),并且每一个节点具有特征向量该特征向量在一些实施例中被定义为语法和语义向量以及额外的非文本特征向量(例如,用于人的身份的预定向量)的直和(direct sum)。也就是说,在一些实施例中,特征向量由如下等式定义:其中是特征向量,是语法向量,是语义向量,并且是非文本向量。
图2中示出可由图构造模块104生成的示例图200。如所示,图200是包括通信(例如,单词或词组)的有序集合的有向图,每一个通信具有特征向量。如果多于一次地进行相同通信,则在该图中可以形成回路。当设备用户118表示一个人时,图构造模块104构建包括所述人的通信的一个图。当设备用户118表示一组人时,图构造模块104构建包括该组中的全部人的通信的一个图,或用于该组中的每一个人的一个图。如下文将进一步描述的,在一些实施例中,在电子设备116中运行的化身(avatar)可以与设备用户118合作。在这些实施例中,图构造模块104可以构建包括由设备用户118表示的一个或多个人的通信以及由化身进行的通信的一个图。
图3示出用于一组人(例如,被描绘为黑色、灰色和白色节点的三个人)的图300。具体地,例如,用于一人的节点被描绘为黑色,用于另一人的节点被描绘为白色,并且用于再一人的节点被描绘为灰色。可以对于组中的全部人构建图300,或可以通过组合用于各个人的图来构造图300。在一些实施例中,图300的节点可以与人的身份相关联。在一些实施例中,在对存储在图存储库112中的通信的图执行图文本分析之后,图文本分析模块106可以出于隐私的原因将那些图丢弃或隐匿化。在不同上下文内对用户的认知特性进行分类时,例如在与其他特定个人进行电话通话的时候,多组用户的分析可以是有用的。
当在设备用户118进行更多通信时从通信获得模块102接收来自设备用户118的更多文本的时候,图构造模块104更新所述图。图构造模块104在图存储库112中存储用于设备用户118的所生成的一个或多个图。
图文本分析模块106对由图构造模块104生成的图执行图文本分析。作为图文本分析的具体示例,在一些实施例中,图文本分析模块106基于各种拓扑特征分析由图构造模块104生成的用于人的图G。各种特征包括图骨架(即,没有特征向量的图:GSk={N,E})的图论拓扑测度,诸如度分布、小尺寸图案(motif)的密度、集群、中心性等。类似地,通过包括用于所述图的每一个节点的特征向量可以提取额外的值。一个这种实例是广义Potts模型(例如,)的磁化,使得考虑时间相近性(例如,两个节点之间的边的数目)和特征相似性。合并所述通信的语法、语义和动态分量的这些特征随后被组合为表示样本的多维特征向量该特征向量最后被用于训练标准分类器:以区分属于不同条件C的样本,使得对于每一个样本,所述分类器基于所提取的特征估计它的条件身份:
在一些实施例中,当设备用户118是一组人时,图文本分析模块106可以基于各种因素对用于组中的不同人的节点给出不同权重。例如,用于主要用户的节点获得比用于次要用户的节点更大的权重。在一些实施例中,当设备用户118是单个人时,图文本分析模块106基于各种因素向不同的节点分配不同的权重。例如,由节点表示的通信发生得越是过去,图文本分析模块106分配的节点的权重越低。
集群存储库110存储表示不同的预定义的认知特性的图的不同的集群。不同的认知特性的示例包括兴趣、知识、目标、希望、情感特性(例如,愤怒、挫败、烦恼、高兴、满足、冷静、焦虑等)。在一些实施例中,基于被授权的人或被授权的多组人先前已经进行的通信准备图和集群。
图文本分析模块106将用于设备用户118的图与存储在集群存储库110中的先前生成的图的集群相比较,以便确定设备用户118的当前认知特性。具体地,在多维文本特征空间中绘制先前生成的图的特征向量以在该空间中形成集群。图文本分析模块106在所述空间中绘制用于设备用户118的图的特征向量,以便基于例如所述图的图绘(plot)和所述集群的图绘之间的距离确定所述图是否属于所述集群。如果所述图的图绘落在特定集群的特征空间中,则由所述集群表示的对应的讨论特性被确定为设备用户118的认知特性。当由图构造模块104更新用于设备用户118的通信的图时,设备用户118的认知特性可以改变。在一些实施例中,图文本分析模块106还对于每一个集群确定图和集群之间的相关性的等级(例如,图属于集群的可能性、在特征空间中图的图绘和集群的图绘之间的距离等)。图文本分析模块106向安全措施部署模块108通知设备用户118的认知特性以及指示对应于所述认知特性的图和集群之间的相关性的等级的数据。
认知身份存储库114存储被授权使用电子设备116的人或多组人的预定义的认知身份和简档。在一些实施例中,认知身份是被授权的人或一组人的认知特性的历史,并且认知身份用作所述人或一组人的唯一身份。在一些实施例中,认知特性的历史还包括指示用于所述人或一组人的图与表示所述历史中的认知特性的集群之间的相关性的等级的数据。
安全措施部署模块108将由图文本分析模块106确定的认知特性与所针对的被授权的人或所针对的一组人的认知身份相比较,以便确定设备用户118是否被授权使用电子设备116。更具体地,在一些实施例中,安全措施部署模块108与电子设备116通信并且接收或取得电子设备116的标识符。使用电子设备116的标识符,安全措施部署模块108识别被授权使用电子设备116的用户或一组用户,并且从认知身份存储库114选择所述用户或一组用户的认知身份。可替换地或结合地,安全措施部署模块108可以使用在电子设备处被认证(例如,通过键入密钥/密码、通过提供指纹、通过示出面部等)的用户标识符,以从认知身份存储库114选择认知身份。
通过将由图文本分析模块106确定的认知特性与所选择的认知身份相比较,安全措施部署模块108确定认知特性是否与所选择的认知身份偏离或背离超过预定义的容限或阈值(即,认知特性和所选择的认知身份之间的差别是否超过阈值)。如上所述,认知身份包括被授权的人或一组人的历史认知特性。如果设备用户118的认知特性与历史认知特性背离或偏离大于阈值,则安全措施部署模块108在电子设备处部署一个或多个安全措施。更具体地,例如,安全措施部署模块108确定到表示设备用户118的认知特性的集群的平均距离和到表示被授权的人或组的认知特性的集群的平均距离是否相差大于阈值。作为另一示例,安全措施部署模块108确定用于设备用户118的图属于所述集群的(运行)平均可能性与用于一个或多个被授权的用户的图属于所述集群的平均可能性是否相差了阈值可能性。作为再一示例,安全措施部署模块108确定用于设备用户118的认知特性的序列与用作一个或多个被授权的用户的认知身份的认知特性的序列是否不同。
如果设备用户118的认知特性与所选择的认知身份背离或偏离超过阈值,则安全措施部署模块108在电子设备116处部署一个或多个安全措施。安全措施部署模块108可以部署的安全措施包括通过电子设备116向设备用户118示出警告消息、限制设备用户使用电子设备116的能力、向一个或多个被认证的用户使用的一个或多个其他设备发送一个或多个警示消息、将设备用户118锁定到电子设备116之外等。这样,可以改进可在计算机系统(例如,在下文中参考图5进一步描述的计算机系统12)中实现的系统100的功能。
在一些实施例中,系统100还可以注意到与电子设备116的任何非常规交互(例如,当电子设备116是智能电话或电话亭时)是对于与用户接口120(例如,基于图像用户界面(GUI)的键盘、触摸屏等)的先前的交互不寻常的、诸如与用户接口120的交互的速率或压力的触觉交互或活动。因此,除了设备用户118的语音通信以外,可以在确定设备用户118是否是被授权的用户时对这些触觉交互和通信进行图分析和考虑。为了帮助信息收集,本公开的一些实施例提供接收关于电子设备116的一个或多个活动的多个设备活动数据的多个软件模块(未示出)、在电子设备116上执行的用于经由用户接口120呈现用于指示电子设备116的过去的活动的第一设备活动数据的提示的软件、在电子设备116上执行的用于经由用户接口120接收对所述提示的响应的软件、以及在电子设备116上执行的用于验证所述响应的准确性并且在所述响应对应于所述第一设备活动数据时解锁电子设备116的软件。
在一些实施例中,由系统100部署的安全措施可以与移动计算设备(例如,电子设备116)的用途有关。在这些实施例的一些中,移动计算设备可以用于布防或撤防建筑安全系统,并且其可以包括从授权环境传输电子安全凭证文件到移动计算设备。可以使用上面描述的图文本分析来促成由移动计算设备以安全的方式布防和撤防建筑安全系统。更具体地,由移动计算设备读取电子安全凭证文件以提取认证数据。然后,可以分析与设备相关联的用户的其他最近通信。包括图文本分析的结果的认证数据从移动计算设备被传送并且在建筑安全系统处被接收。在建筑安全系统内,认证数据被用于验证移动计算设备的用户被授权与建筑安全系统通信。仅在电子安全凭证文件已经用于验证移动计算设备的用户被授权与建筑安全系统通信的情况下,才使得移动计算设备能够与建筑安全系统通信。
在一些实施例中,在电子设备116中实现系统100的至少一部分。也就是说,例如,电子设备116可以执行上面描述的文本获得、图构造、图文本分析和/或安全措施触发。在其他实施例中,电子设备116是仅远程连接到系统100的设备(例如,智能电话),其执行文本获得、图构造、图文本分析和/或安全措施触发。
图4图示用于基于通信的图的图文本分析保护电子设备的处理流程。在一些实施例中,系统100执行图4中示出的处理流程。在方框410处,系统100从设备用户接收通信。在一些实施例中,在电子设备116处从设备用户收集通信。在一些实施例中,系统100可以监视设备用户与电子设备116的触觉交互以确定设备用户的触觉交互是否对于被授权的用户是不寻常的。
在方框420处,系统100生成设备用户的通信的图。在一些实施例中,设备用户包括与在电子设备中运行的化身合作的人。生成设备用户的通信的图包括生成所述人和化身的通信的图。
在方框430处,系统100对图执行图文本分析以确定设备用户的认知特性、以及所述认知特性和被授权的用户的认知身份之间的差别。基于由被授权的用户先前进行并且在电子设备处和在被授权的用户使用的一个或多个其他电子设备处先前接收的通信预定义被授权的用户的认知身份。在一些实施例中,被授权的用户包括被授权使用电子设备的一组人。
在方框440处,系统100响应于确定所述差别大于阈值来在电子设备上部署至少一个安全措施。安全措施包括下列项目中的至少一个:通过电子设备向设备用户示出一个或多个警告消息、限制设备用户使用电子设备的能力、发送一个或多个警示消息到一个或多个其他设备以向被授权的用户通知电子设备的可能的安全漏洞、以及将设备用户锁定到电子设备之外。
在一些实施例中,作为安全措施,系统100使用在电子设备中运行的化身来响应关于设备用户的当前认知特性和认知特性中的任何改变的询问。基于由被授权的用户先前进行的通信来构造所述化身。在一些实施例中,化身与在例如社交网络服务器中运行的被授权的用户的其他化身交互。在一些实施例中,可以被部署的安全措施包括触发所述其他化身以发送询问到电子设备以供所述化身响应,以便验证认知特性中的改变是真正的安全威胁。
应当理解,尽管本公开包括关于云计算的详细描述,但其中记载的教导的实现方式却不限于云计算环境。而是,能够结合现在已知或以后开发的任何其它类型的计算环境而实现本公开的实施例。
云计算是一种服务交付模式,用于对共享的可配置计算资源(例如网络、网络带宽、服务器、处理、内存、存储、应用、虚拟机和服务)池进行方便、按需的网络访问,可配置计算资源是能够以最小的管理成本或与服务提供者的最少的交互快速部署和释放的资源。这种云模式可以包括至少五个特征、至少三个服务模型和至少四个部署模型。
特征如下:
按需自助式服务:云的消费者在无需与服务提供者进行人为交互的情况下能够单方面自动地按需部署诸如服务器时间和网络存储等的计算能力。
广泛的网络接入:能力可以经由网络得到并且通过标准机制接入,所述标准机制促进了通过不同种类的瘦客户机平台或厚客户机平台(例如移动电话、膝上型电脑和个人数字助理(PDA))对云的使用。
资源池:提供者的计算资源被归入池以使用多租户(multi-tenant)模式服务于多个消费者,其中按需将不同的实体资源和虚拟资源动态地分配和再分配。一般情况下,消费者不能控制或知晓所提供的资源的确切位置,但可以在较高抽象程度上指定位置(例如国家、特性或数据中心),因此具有位置无关性。
迅速弹性:能够迅速、有弹性地(在某些情况下自动地)部署计算能力,以快速扩展并且迅速释放来快速缩小。在消费者看来,用于部署的可用能力往往显得是无限的,并能在任意时候获取任意数量的能力。
测量的服务:云系统通过利用适于服务类型(例如存储、处理、带宽和活跃用户帐号)的某种抽象程度的计量能力,自动地控制和优化资源效用。可以监测、控制和报告资源使用情况,为所使用的服务的提供者和消费者双方提供透明度。
服务模型如下:
软件即服务(SaaS):向消费者提供的能力是使用提供者在云基础架构上运行的应用。可以通过诸如网络浏览器的瘦客户机接口(例如基于网络的电子邮件)从各种客户机设备访问应用。可能除了有限的特定于用户的应用配置设置外,消费者不管理或控制包括网络、服务器、操作系统、存储、或甚至单个应用能力的底层云基础架构。
平台即服务(PaaS):向消费者提供的能力是在云基础架构上部署消费者创建或获得的应用,这些应用利用提供者支持的程序设计语言和工具创建。消费者不管理或控制包括网络、服务器、操作系统或存储的底层云基础架构,但对部署的应用具有控制权,对应用托管环境配置可能具有控制权。
基础架构即服务(IaaS):向消费者提供的能力是消费者能够在其中部署并运行可包括操作系统和应用的任意软件的处理、存储、网络和其他基础计算资源。消费者不管理或控制底层的云基础架构,但是对操作系统、存储和部署的应用具有控制权,对选择的网络组件(例如主机防火墙)可能具有有限的控制权。
部署模型如下:
私有云:云基础架构单独为某个组织运行。云基础架构可以由该组织或第三方管理并且可以存在于该组织内部或外部。
共同体云:云基础架构被若干组织共享并支持有共同利害关系(例如任务使命、安全要求、政策和合规考虑)的特定共同体。共同体云可以由共同体内的多个组织或第三方管理并且可以存在于该共同体内部或外部。
公共云:云基础架构向公众或大型产业群提供并由出售云服务的组织拥有。
混合云:云基础架构由两个或更多云(私有云、共同体云或公共云)组成,这些云依然是独特的实体,但是通过使数据和应用能够移植的标准化技术或私有技术(例如用于云之间的负载平衡的云突发)绑定在一起。
云计算环境是面向服务的,特点集中在无状态性、低耦合性、模块性和语义的互操作性。云计算的核心是包含互连节点网络的基础架构。
现在参考图5,示出了云计算节点的例子的示意图。云计算节点10仅仅是适合的云计算节点的一个示例,意图不是对这里描述的实施例的使用范围或功能带来任何限制。无论如何,云计算节点710能够被实现和/或执行以上所述的任何功能。
在云计算节点10中具有计算机系统/服务器712,其可与众多其它通用或专用计算系统环境或配置一起操作。可适于与计算机系统/服务器12一起使用的众所周知的计算系统、环境和/或配置的例子包括但不限于:个人计算机系统、服务器计算机系统、瘦客户机、厚客户机、手持或膝上设备、多处理器系统、基于微处理器的系统、机顶盒、可编程消费电子产品、网络PC、小型计算机系统﹑大型计算机系统和包括上述任意系统或设备的分布式云计算环境,等等。
计算机系统/服务器12可以在由计算机系统执行的计算机系统可执行指令(诸如程序模块)的一般语境下描述。通常,程序模块可以包括执行特定的任务或者实现特定的抽象数据类型的例程、程序、目标程序、组件、逻辑、数据结构等。计算机系统/服务器12可以在通过通信网络链接的远程处理设备执行任务的分布式云计算环境中实施。在分布式云计算环境中,程序模块可以位于包括存储贮存设备的本地或远程计算系统存储介质上。
如图5所示,云计算节点10中的计算机系统/服务器12以通用计算设备的形式表现。计算机系统/服务器12的组件可以包括但不限于:一个或者多个处理器或者处理单元16、系统存储器28、连接各种系统组件(包括系统存储器28)到处理单元16的总线18。
总线18表示几类总线结构中的任何总线结构的一种或多种,包括存储器总线或者存储器控制器、外围总线、加速图形端口、处理器或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局部总线。举例来说,并且非限制性地,这些体系结构包括工业标准体系结构(ISA)总线、微通道体系结构(MAC)总线、增强型ISA(EISA)总线、视频电子标准协会(VESA)局部总线以及外围组件互连(PCI)总线。
计算机系统/服务器12典型地包括多种计算机系统可读介质。这些介质可以是能够被计算机系统/服务器12访问的任意可获得的介质,并且其包括易失性和非易失性介质,可移动的和不可移动的介质。
系统存储器28可以包括易失性存储器形式的计算机系统可读介质,例如随机存取存储器(RAM)30和/或高速缓存存储器32。计算机系统/服务器12可以进一步包括其它可移动/不可移动的、易失性/非易失性计算机系统存储介质。仅作为举例,存储系统34可以被提供用于读写不可移动的、非易失性磁介质(未显示,通常称为“硬盘驱动器”)。尽管未示出,可以提供用于对可移动非易失性磁盘(例如“软盘”)读写的磁盘驱动器、以及用于对可移动非易失性光盘(例如CD-ROM、DVD-ROM或者其它光介质)读写的光盘驱动器。在这些情况下,每个驱动器可以通过一个或者多个数据介质接口与总线18相连。如下面将进一步示出并且描述的,存储器28可以包括至少一个程序产品,该程序产品具有一组(例如至少一个)程序模块,这些程序模块被配置以执行本公开的实施例的功能。
具有一组(至少一个)程序模块42的程序/实用工具40可以存储在存储器28中,这样的程序模块42包括但不限于操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据。操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据中的每一个或其某种组合可能包括网络环境的实现。程序模块42通常执行如这里所述的本公开的实施例的功能和/或方法。
计算机系统/服务器12也可以与一个或多个外部设备14(例如键盘、指向设备、显示器24等)通信,还可与一个或者多个使得用户能与该计算机系统/服务器12交互的设备通信,和/或与使得该计算机系统/服务器12能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如网卡,调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口22进行。并且,计算机系统/服务器12还可以通过网络适配器20与一个或者多个网络(例如局域网(LAN)、一般的广域网(WAN)和/或公共网络(例如因特网))通信。如图所示,网络适配器20通过总线18与计算机系统/服务器12的其它组件通信。应当明白,尽管未示出,其它硬件和/或软件组件可以与计算机系统/服务器12结合使用。示例包括但不限于:微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部盘驱动器阵列、RAID系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。
现在参考图6,显示了示例性的云计算环境50。如图所示,云计算环境50包括云消费者使用的本地计算设备可以与其相通信的一个或者多个云计算节点10,本地计算设备例如是个人数字助理(PDA)或移动电话54A、台式电脑54B、膝上型计算机54C和/或汽车计算机系统54N。云计算节点10可以相互通信。可以在诸如如上所述的私有云、共同体云、公共云或混合云或者它们的组合的一个或者多个网络中将云计算节点10进行物理或虚拟分组(未显示)。这允许云计算环境50提供基础架构即服务、平台即服务和/或软件即服务,而云的消费者无需在本地计算设备上维护资源。应当理解,图5显示的类型的计算设备54A-N仅仅是示意性的,计算节点10以及云计算环境50可以经由任意类型的网络和/或网络可寻址的连接(例如使用网络浏览器)与任意类型的计算机化设备通信。
现在参考图7,显示了云计算环境50(图6)提供的一组功能抽象层。首先应当理解,图7所示的组件、层以及功能都仅仅是示意性的,本公开的实施例不限于此。如所示,提供下列层和对应功能:
硬件和软件层60包括硬件和软件组件。硬件组件的例子包括:主机,例如系统;基于RISC(精简指令集计算机)体系结构的服务器,例如IBM系统;IBM系统;IBM系统;存储设备;网络和网络组件。软件组件的例子包括:网络应用服务器软件,例如IBM应用服务器软件;数据库软件,例如IBM数据库软件。(IBM,zSeries,pSeries,xSeries,BladeCenter,WebSphere以及DB2是国际商业机器公司在全世界各地注册的商标)。
虚拟层62提供抽象层,从该层可以提供下列虚拟实体的例子:虚拟服务器、虚拟存储、虚拟网络(包括虚拟私有网络)、虚拟应用和操作系统,以及虚拟客户端。
在一个示例中,管理层64可以提供下述功能:资源供应提供用于在云计算环境中执行任务的计算资源和其它资源的动态获取。计量和定价提供在云计算环境内使用资源时的成本跟踪、以及对于这些资源消耗的帐单或发票。在一个例子中,这些资源可以包括应用软件许可。安全为云的消费者和任务提供身份验证,为数据和其它资源提供保护。用户门户为消费者和系统管理员提供对云计算环境的访问。服务水平管理提供云计算资源的分配和管理,以满足必需的服务水平。服务水平协议(SLA)计划和履行提供根据SLA预测其未来需求的云计算资源的预先安排和供应。
工作负载层66提供可以使用云计算环境的功能的示例。可以从该层提供的工作负载和功能的示例包括:地图绘制与导航;软件开发及生命周期管理;虚拟教室的教学提供;数据分析处理;交易处理;以及图文本分析和讨论主持(moderating)。
本公开可以是系统、方法和/或计算机程序产品。计算机程序产品可以包括计算机可读存储介质,其上载有用于使处理器实现本公开的各个方面的计算机可读程序指令。
计算机可读存储介质可以是可以保持和存储由指令执行设备使用的指令的有形设备。计算机可读存储介质例如可以是――但不限于――电存储设备、磁存储设备、光存储设备、电磁存储设备、半导体存储设备或者上述的任意合适的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括:便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、静态随机存取存储器(SRAM)、便携式压缩盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能盘(DVD)、记忆棒、软盘、机械编码设备、例如其上存储有指令的打孔卡或凹槽内凸起结构、以及上述的任意合适的组合。这里所使用的计算机可读存储介质不被解释为瞬时信号本身,诸如无线电波或者其他自由传播的电磁波、通过波导或其他传输媒介传播的电磁波(例如,通过光纤电缆的光脉冲)、或者通过电线传输的电信号。
这里所描述的计算机可读程序指令可以从计算机可读存储介质下载到各个计算/处理设备,或者通过网络、例如因特网、局域网、广域网和/或无线网下载到外部计算机或外部存储设备。网络可以包括铜传输电缆、光纤传输、无线传输、路由器、防火墙、交换机、网关计算机和/或边缘服务器。每个计算/处理设备中的网络适配卡或者网络接口从网络接收计算机可读程序指令,并转发该计算机可读程序指令,以供存储在各个计算/处理设备中的计算机可读存储介质中。
用于执行本公开操作的计算机程序指令可以是汇编指令、指令集架构(ISA)指令、机器指令、机器相关指令、微代码、固件指令、特性设置数据、或者以一种或多种编程语言的任意组合编写的源代码或目标代码,所述编程语言包括面向对象的编程语言—诸如Smalltalk、C++等,以及常规的过程式编程语言—诸如“C”语言或类似的编程语言。计算机可读程序指令可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中,远程计算机可以通过任意种类的网络—包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机,或者,可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。在一些实施例中,通过利用计算机可读程序指令的特性信息来个性化定制电子电路,例如可编程逻辑电路、现场可编程门阵列(FPGA)或可编程逻辑阵列(PLA),该电子电路可以执行计算机可读程序指令,从而实现本公开的各个方面。
这里参照根据本公开实施例的方法、装置(系统)和计算机程序产品的流程图和/或框图描述了本公开的各个方面。应当理解,流程图和/或框图的每个方框以及流程图和/或框图中各方框的组合,都可以由计算机可读程序指令实现。
这些计算机可读程序指令可以提供给通用计算机、专用计算机或其它可编程数据处理装置的处理器,从而生产出一种机器,使得这些指令在通过计算机或其它可编程数据处理装置的处理器执行时,产生了实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/行为的装置。也可以把这些计算机可读程序指令存储在计算机可读存储介质中,这些指令使得计算机、可编程数据处理装置和/或其他设备以特定方式工作,从而,存储有指令的计算机可读介质则包括一个制造品,其包括实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/行为的各个方面的指令。
也可以把计算机可读程序指令加载到计算机、其它可编程数据处理装置、或其它设备上,使得在计算机、其它可编程数据处理装置或其它设备上执行一系列操作步骤,以产生计算机实现的过程,从而使得在计算机、其它可编程数据处理装置、或其它设备上执行的指令实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/行为。
附图中的流程图和框图显示了根据本公开的多个实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上,流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或指令的一部分,所述模块、程序段或指令的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。在有些作为替换的实现中,方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如,两个连续的方框实际上可以基本并行地执行,它们有时也可以按相反的顺序执行,这依所涉及的功能而定。也要注意的是,框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合,可以用执行规定的功能或行为的专用的基于硬件的系统来实现,或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。本公开的各种实施例的描述出于示例的目的已经被呈现,但不意图是穷尽性的或限于所公开的实施例。许多修改和变化对本领域普通技术人员将是显而易见的,而不背离所描述的实施例的范围和精神。这里使用的术语被选择以最好地解释实施例的原理、实践应用或在市场上发现的技术的技术改进,或以使得本领域其他普通技术人员能够理解这里公开的实施例。

Claims (14)

1.一种用于保护电子设备的计算机实现的方法,包括:
由计算机的至少一个处理器接收来自寻求访问所述设备的实体的至少一个通信;
确定寻求访问所述设备的实体的认知特性和被授权访问所述设备的实体的认知身份之间的差异;以及
至少部分基于所述差异大于阈值的确定,部署所述设备的安全措施。
2.如权利要求1所述的方法,还包括:
由计算机的至少一个处理器生成来自寻求访问所述设备的实体的至少一个通信的图;
由计算机的至少一个处理器对所述图执行图分析以确定:
寻求访问所述设备的实体的认知特性;以及
所述认知特性和所述认知身份之间的差异。
3.如权利要求1所述的方法,其中:
至少部分基于来自被授权访问所述设备的实体的至少一个通信预定义所述认知身份;以及
进一步以上下文特定的方式预定义所述认知身份,其中所述上下文是被授权访问账户的实体正在与之对话的实体的身份。
4.如权利要求1所述的方法,还包括:
使用在所述设备中运行的化身来响应关于寻求访问所述设备的实体的当前认知特性的询问,并且还响应所述认知特性中的任何改变,其中所述化身至少部分基于来自被授权访问所述设备的实体的至少一个通信被构造;
其中所述化身与被授权访问所述设备的实体的其他化身交互;
其中所述其他化身在社交网络服务器中运行;
其中所述安全措施包括触发所述其他化身发送询问到所述电子设备;以及
其中所述化身响应来自所述其他化身的询问。
5.如权利要求1所述的方法,其中寻求访问所述设备的实体包括与在所述设备中运行的化身合作的人,其中生成来自寻求访问所述设备的实体的至少一个通信的图包括生成所述人的和所述化身的至少一个通信的图。
6.如权利要求1所述的方法,其中被授权使用所述设备的实体包括被授权使用所述设备的一组人。
7.如权利要求1所述的方法,其中所述方法还包括使用所述电子设备来监视寻求对访问所述设备的授权的实体的触觉交互,以确定所述触觉交互是否与被授权访问所述设备的实体的特征冲突。
8.如权利要求1所述的方法,其中所述安全措施包括下列项目中的至少一个:
显示至少一个警告消息;
限制所述设备的功能;
发送至少一个警示消息到被授权访问所述设备的实体,以向被授权访问所述设备的实体通知可能的被尝试的安全漏洞;以及
锁定所述设备以防止访问它的进一步尝试。
9.一种用于保护电子设备的计算机系统,所述系统包括:
至少一个处理器,被配置为接收来自寻求访问所述设备的实体的至少一个通信;
所述至少一个处理器被进一步配置为确定寻求访问所述设备的实体的认知特性和被授权访问所述设备的实体的认知身份之间的差异;以及
所述至少一个处理器被进一步配置为至少部分基于所述差异大于阈值的确定,部署所述设备的安全措施。
10.如权利要求9所述的系统,还包括:
所述至少一个处理器被进一步配置为生成来自寻求访问所述设备的实体的至少一个通信的图;
所述至少一个处理器被进一步配置为对所述图执行图分析以确定:
寻求访问所述设备的实体的认知特性;以及
所述认知特性和所述认知身份之间的差异。
11.如权利要求9所述的系统,其中:
至少部分基于来自被授权访问所述设备的实体的至少一个通信预定义所述认知身份;以及
进一步以上下文特定的方式预定义所述认知身份,其中所述上下文是被授权访问账户的实体正在与之对话的实体的身份。
12.如权利要求9所述的系统,还包括:
所述至少一个处理器被进一步配置为使用在所述设备中运行的化身来响应关于寻求访问所述设备的实体的当前认知特性的询问,并且被进一步配置为响应所述认知特性中的任何改变,其中所述化身至少部分基于来自被授权访问所述设备的实体的至少一个通信被构造;
其中所述化身与被授权访问所述设备的实体的其他化身交互;
其中所述其他化身在社交网络服务器中运行;
其中所述安全措施包括触发所述其他化身发送询问到所述电子设备;以及
其中所述化身响应来自所述其他化身的询问。
13.如权利要求9所述的系统:
其中寻求访问所述设备的实体包括与在所述设备中运行的化身合作的人;以及
其中生成来自寻求访问所述设备的实体的至少一个通信的图包括生成所述人的和所述化身的至少一个通信的图。
14.如权利要求9所述的系统,其中所述安全措施包括下列项目中的至少一个:
显示至少一个警告消息;
限制所述设备的功能;
发送至少一个警示消息到被授权访问所述设备的实体,以向被授权访问所述设备的实体通知可能的被尝试的安全漏洞;以及
锁定所述设备以防止访问它的进一步尝试。
CN201610157626.2A 2015-03-18 2016-03-18 用于保护电子设备的方法和计算机系统 Active CN105989261B (zh)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US14/661,252 2015-03-18
US14/661,252 US10049198B2 (en) 2015-03-18 2015-03-18 Securing a device using graphical analysis

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN105989261A true CN105989261A (zh) 2016-10-05
CN105989261B CN105989261B (zh) 2019-03-19

Family

ID=56924819

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201610157626.2A Active CN105989261B (zh) 2015-03-18 2016-03-18 用于保护电子设备的方法和计算机系统

Country Status (2)

Country Link
US (1) US10049198B2 (zh)
CN (1) CN105989261B (zh)

Families Citing this family (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10592647B2 (en) * 2017-09-25 2020-03-17 International Business Machines Corporation Authentication using cognitive analysis
US10713441B2 (en) * 2018-03-23 2020-07-14 Servicenow, Inc. Hybrid learning system for natural language intent extraction from a dialog utterance
US11487945B2 (en) 2019-07-02 2022-11-01 Servicenow, Inc. Predictive similarity scoring subsystem in a natural language understanding (NLU) framework
US11468238B2 (en) 2019-11-06 2022-10-11 ServiceNow Inc. Data processing systems and methods
US11455357B2 (en) 2019-11-06 2022-09-27 Servicenow, Inc. Data processing systems and methods
US11481417B2 (en) 2019-11-06 2022-10-25 Servicenow, Inc. Generation and utilization of vector indexes for data processing systems and methods

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101833619A (zh) * 2010-04-29 2010-09-15 西安交通大学 基于键鼠交叉认证的身份判定方法
CN102904798A (zh) * 2012-09-27 2013-01-30 腾讯科技(深圳)有限公司 一种数据交互方法及装置
CN102986164A (zh) * 2011-07-12 2013-03-20 松下电器产业株式会社 个人认证装置以及个人认证方法
CN103843004A (zh) * 2011-09-16 2014-06-04 迈可菲公司 装置定制白名单
US20150067822A1 (en) * 2013-09-05 2015-03-05 Barclays Bank Plc Biometric Verification Using Predicted Signatures

Family Cites Families (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP1352388B1 (de) * 2000-12-14 2005-04-27 Siemens Aktiengesellschaft Verfahren und anordnung zur spracherkennung für ein kleingerät
US8494854B2 (en) 2008-06-23 2013-07-23 John Nicholas and Kristin Gross CAPTCHA using challenges optimized for distinguishing between humans and machines
US20100144440A1 (en) 2008-12-04 2010-06-10 Nokia Corporation Methods, apparatuses, and computer program products in social services
US8910251B2 (en) 2009-03-06 2014-12-09 Facebook, Inc. Using social information for authenticating a user session
CA2760770A1 (en) 2009-05-04 2010-11-11 Visa International Service Association Demographic analysis using time-based consumer transaction histories
US8402548B1 (en) 2010-09-03 2013-03-19 Facebook, Inc. Providing user confidence information to third-party systems
US20140317744A1 (en) * 2010-11-29 2014-10-23 Biocatch Ltd. Device, system, and method of user segmentation
US9104854B2 (en) 2011-08-17 2015-08-11 Qualcomm Incorporated Method and apparatus using a CAPTCHA having visual information related to the CAPTCHA's source
TW201248530A (en) 2011-10-07 2012-12-01 Wei-Chih Lin Advertising CAPTCHA system and method
US20130097246A1 (en) 2011-10-12 2013-04-18 Cult, Inc. Multilocal implicit social networking
WO2013102152A1 (en) 2011-12-29 2013-07-04 Robert Bosch Gmbh Secure mechanisms to enable mobile device communication with a security panel
US20130244613A1 (en) 2012-03-14 2013-09-19 Wesley W. Whitmyer, Jr. Mobile Device Security System and Method
US9251809B2 (en) * 2012-05-21 2016-02-02 Bruce Reiner Method and apparatus of speech analysis for real-time measurement of stress, fatigue, and uncertainty
US20140089321A1 (en) * 2012-09-27 2014-03-27 Cozi Group Inc. Method and system to recommend recipes
US20140282930A1 (en) 2013-03-15 2014-09-18 International Business Machines Corporation Social Media Based Identity Verification
US9223955B2 (en) * 2014-01-30 2015-12-29 Microsoft Corporation User-authentication gestures

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101833619A (zh) * 2010-04-29 2010-09-15 西安交通大学 基于键鼠交叉认证的身份判定方法
CN102986164A (zh) * 2011-07-12 2013-03-20 松下电器产业株式会社 个人认证装置以及个人认证方法
CN103843004A (zh) * 2011-09-16 2014-06-04 迈可菲公司 装置定制白名单
CN102904798A (zh) * 2012-09-27 2013-01-30 腾讯科技(深圳)有限公司 一种数据交互方法及装置
US20150067822A1 (en) * 2013-09-05 2015-03-05 Barclays Bank Plc Biometric Verification Using Predicted Signatures

Also Published As

Publication number Publication date
US10049198B2 (en) 2018-08-14
US20160275278A1 (en) 2016-09-22
CN105989261B (zh) 2019-03-19

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN105989261A (zh) 用于保护电子设备的方法和计算机系统
US10970322B2 (en) Training an artificial intelligence to generate an answer to a query based on an answer table pattern
US10049199B2 (en) Securing a device using graphical analysis
CN105897551A (zh) 用于表现电子聊天会话中的参与者的情绪的方法和系统
AU2014315235B2 (en) World-driven access control
US20190354590A1 (en) System, method, and recording medium for corpus pattern paraphrasing
CN104796270A (zh) 在云应用的问题诊断中推荐可疑组件的方法及装置
US10325091B2 (en) Generation of secure passwords in real-time using personal data
CN107015895A (zh) 对分布式应用的合规的以数据为中心的监测
US11429833B2 (en) Cognitive communication assistant services
US20200117758A1 (en) Dynamically enhancing query results
US10673859B2 (en) Permission management
CN107408115A (zh) web站点访问控制
US11875113B2 (en) Semantic matching of job titles with limited contexts
CN111400504A (zh) 企业关键人的识别方法和装置
JP7255041B2 (ja) グループベース通信システムに通信バリアを実装するための方法、装置、およびコンピュータプログラム製品
US20200184965A1 (en) Cognitive triggering of human interaction strategies to facilitate collaboration, productivity, and learning
US20200112568A1 (en) Cognittive user credential authorization advisor
US9747277B2 (en) Predicting individual or crowd behavior based on graphical text analysis of point recordings of audible expressions
US10282411B2 (en) System, method, and recording medium for natural language learning
Barn et al. On the role of value sensitive concerns in software engineering practice
US11521338B2 (en) Computer automated generation of work-flow diagram from technology specific literature
Bourimi et al. Integrating multi-source user data to enhance privacy in social interaction
CN107992758B (zh) 一种安全机制动态管理方法及装置
US20220284319A1 (en) Intelligent guidance using machine learning for user navigation of multiple web pages

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant