JP2008021144A - ネットワーク取引不正行為検出方法 - Google Patents
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Abstract
【課題】ネットオークション、ネットショッピング、個人取引等のネットワーク上の取引における不正行為を自動的に検出することのできるネットワーク取引不正行為検出方法を提供する。
【解決手段】ネットワーク上の取引にかかるログデータを取得するログデータ取得工程と、取得したログデータに対し、予め不正行為のパターンを条件としてもつ数理モデルを適用し、不正行為の可能性の高い取引案件を抽出するデータマイニング工程と、抽出した取引案件に対し、パトローラにパトロールを行わせるパトロール工程とを備える。
【選択図】図１
【解決手段】ネットワーク上の取引にかかるログデータを取得するログデータ取得工程と、取得したログデータに対し、予め不正行為のパターンを条件としてもつ数理モデルを適用し、不正行為の可能性の高い取引案件を抽出するデータマイニング工程と、抽出した取引案件に対し、パトローラにパトロールを行わせるパトロール工程とを備える。
【選択図】図１
Description
本発明は、インターネット等のネットワークを介して取引を行うネットオークション、ネットショッピング、個人取引等におけるネットワーク取引不正行為検出方法に関する。
昨今、インターネット上のネットオークションシステム等が盛んに利用されるに至っているが、電子上の取引であるが故に相手の顔も見えず現物の商品を直に確認することもできない状態で取引をするものであることから、現物の商品がないにもかかわらず出品を行って代金のみを取得するといった不正行為が跡を絶たない。
従来、このような不正行為はネットオークションシステム等を運営する側の担当者が取引ログ等を目視でチェックし、不正の可能性のある取引について、アラートを発したり、出品内容を非公開にしたり、ユーザＩＤを無効にしたりといった対策をとっていた。
なお、出願人は出願時点までに本発明に関連する公開された先行技術文献を発見することができなかった。よって、先行技術文献情報を開示していない。
上述したように、従来のネットオークションシステム等における不正行為の防止は主に手動で行われていたため、膨大なネットワーク取引を網羅することは困難であり、十分な不正行為の防止が行えないという問題があった。
本発明は上記の従来の問題点に鑑み提案されたものであり、その目的とするところは、ネットオークション、ネットショッピング、個人取引等のネットワーク上の取引における不正行為を自動的に検出することのできるネットワーク取引不正行為検出方法を提供することにある。
上記の課題を解決するため、本発明にあっては、請求項１に記載されるように、ネットワーク上の取引にかかるログデータを取得するログデータ取得工程と、取得したログデータに対し、予め不正行為のパターンを条件としてもつ数理モデルを適用し、不正行為の可能性の高い取引案件を抽出するデータマイニング工程と、抽出した取引案件に対し、パトローラにパトロールを行わせるパトロール工程とを備えるネットワーク取引不正行為検出方法を要旨としている。
また、請求項２に記載されるように、請求項１に記載のネットワーク取引不正行為検出方法において、事故報告データの入力を受け付ける事故報告データ受付工程と、上記パトロール工程の結果データを取得するパトロール結果データ取得工程と、入力を受け付けた事故報告データおよび取得したパトロール結果データから新たな数理モデルを生成する数理モデル生成工程とを備えるようにすることができる。
また、請求項３に記載されるように、請求項１に記載のネットワーク取引不正行為検出方法において、上記パトロール工程では取引の状況に応じて取引管理システムのステータス更新を行うようにすることができる。
また、請求項４に記載されるように、ネットワーク上の取引にかかるログデータを取得するログデータ取得手段と、取得したログデータに対し、予め不正行為のパターンを条件としてもつ数理モデルを適用し、不正行為の可能性の高い取引案件を抽出するデータマイニング手段と、抽出した取引案件に対し、パトローラにパトロールを行わせるパトロール手段とを備えるネットワーク取引不正行為検出装置として構成することができる。
本発明のネットワーク取引不正行為検出方法にあっては、ネットオークション、ネットショッピング、個人取引等のネットワーク上の取引における不正行為を自動的に検出することができ、膨大なネットワーク取引を監視して取引の安全を図ることができる。
以下、本発明の好適な実施形態につき説明する。なお、ネットオークションを例として説明するが、その他、ネットショッピングや個人取引等のネットワークを利用した取引一般に適用することができる。
図１は本発明を適用したネットオークションシステムの構成例を示す図である。
図１において、インターネット等のネットワーク１にはＰＣ（Personal Computer）、携帯電話等の複数の端末２が接続され、ネットワーク１にはネットオークションを管理・運営するオークション処理サーバ３が接続されている。
図２はオークション処理サーバ３の構成例を示す図である。
図２において、オークション処理サーバ３は、オークションの出品内容、入札・落札状況等を保持するオークション情報ＤＢ（Data Base）３０１と、会員のユーザ情報を保持するユーザ情報ＤＢ３０２と、出品する商品のカテゴリを体系化して保持する分類ＤＢ３０３と、商品等の画像を保持する画像ＤＢ３０４と、オークション取引に対する当事者（出品者、落札者等）の評価を保持する評価ＤＢ３０５と、会員への課金（出品者への課金等）情報を保持する課金ＤＢ３０６とを備えている。
また、オークション処理サーバ３は、機能部として、ユーザの操作する端末２（図１）からのネットワーク１を介したアクセスに対し、オークション情報ＤＢ３０１の保持内容をページとして提示するページサーバ３１１と、このページサーバ３１１の提示するページを介して出品、入札、質問、回答等を受け付け、オークション情報ＤＢ３０１の保持内容を編集する編集サーバ３１２とを備えている。
また、オークション処理サーバ３は、出品時に商品のカテゴリを選択させるリストを分類ＤＢ３０３から取得して提示するリストサーバ３１３と、各種の検索を実行する検索サーバ３１４と、出品内容に付随する画像を画像ＤＢ３０４に格納して管理する画像サーバ３１５と、オークション取引に対する当事者の評価を受け付けて評価ＤＢ３０５に格納して管理する評価サーバ３１６と、何らかのステータスの変更があった際に特定の者にメールで通知するためのメールサーバ３１７と、会員への課金を管理する課金サーバ３１８とを備えている。
図１に戻り、オークション処理サーバ３には、オークション処理サーバ３から取引のログデータを取得し、データマイニングの手法を適用することで不正の可能性の高い取引を抽出するデータマイニング処理サーバ４が接続されている。データマイニング処理サーバ４は、オークション処理サーバ３から取得したログデータを保持するログＤＢ４１と、不正行為を抽出するための数理モデルを保持する数理モデルＤＢ４２と、ログＤＢ４１に保持されたログデータに対して数理モデルＤＢ４２に保持された数理モデルを適用することで不正行為を不正案件データとして抽出するデータマイニング処理部４３とを備えている。
図３はデータマイニング処理サーバ４のログＤＢ４１に保持されるログデータの例を示す図であり、「出品日時」「オークションＩＤ」「ユーザＩＤ」「商品カテゴリ」「出品数量」「ユーザ情報（評価、課金等）」等の項目を含んでいる。
図４はデータマイニング処理サーバ４の数理モデルＤＢ４２に保持される数理モデルの例を示す図であり、上位の条件から判断して、下位の条件があれば順次に判断していき、末端まで条件に合致した場合に不正行為と判断するものである。ここでは、
（１）「ウォッチリスト １０件以上」の場合
（２）「入札件数 ０件 ｏｒ １０件以上」かつ「出品が月初」の場合
（３）「入札件数 ０件 ｏｒ １０件以上」かつ「カテゴリ＝テレビ」の場合
（４）「入札件数 ０件 ｏｒ １０件以上」かつ「ユーザＩＤ年齢 ４０歳以上」の場合
に不正行為と判断するようにした例である。
（１）「ウォッチリスト １０件以上」の場合
（２）「入札件数 ０件 ｏｒ １０件以上」かつ「出品が月初」の場合
（３）「入札件数 ０件 ｏｒ １０件以上」かつ「カテゴリ＝テレビ」の場合
（４）「入札件数 ０件 ｏｒ １０件以上」かつ「ユーザＩＤ年齢 ４０歳以上」の場合
に不正行為と判断するようにした例である。
図１に戻り、データマイニング処理サーバ４には、データマイニング処理サーバ４から不正行為と判断された取引にかかる不正案件データを取得し、システム運用側の監視担当者であるパトローラに対してパトロール（監視）支援を行うパトロール支援サーバ５が接続されている。パトロール支援サーバ５は、データマイニング処理サーバ４から取得した不正行為と判断された取引にかかる不正案件データを保持するパトロールＤＢ５１と、パトロールＤＢ５１に保持された不正案件データに対し検索機能により効率的に表示を行うとともに、不正行為と判断された取引のステータスを更新し、オークション処理サーバ３に対してアラートを発したり、出品内容を非公開にしたり、出品内容を削除したり、ユーザＩＤを無効にしたりといった操作を行わせるパトロールＧＵＩ（Graphical User Interface）部５２とを備えている。なお、アラートの表示は図２におけるオークション情報ＤＢ３０１への書き込みにより行われ、出品内容の非公開はオークション情報ＤＢ３０１の該当する出品の公開／非公開フラグの更新により行われ、出品内容の削除はオークション情報ＤＢ３０１の該当する出品データの削除により行われ、ユーザＩＤの無効はユーザ情報ＤＢ３０２の有効／無効フラグの更新により行われる。
図５はパトロール支援サーバ５のパトロールＧＵＩ部５２により提供されるパトロールＧＵＩの画面例を示す図であり、パトロールＤＢ５１（図１）に保持されたデータの中から所望の条件に合致するものを検索するユーザインタフェース５ａと、検索された取引案件を表示するユーザインタフェース５ｃと、ユーザインタフェース５ｃに表示された案件のうち先頭のチェックボックスにチェックされたものにつき処理実行を指示するユーザインタフェース５ｂとを備えている。
図６は処理実行ボタンが押された場合に表示されるパトロールＧＵＩの画面例を示す図であり、各案件のステータスの変更を行うためのユーザインタフェース５ｄと、個別の案件を表示するユーザインタフェース５ｅとを備えている。
図１に戻り、データマイニング処理サーバ４およびパトロール支援サーバ５には、事故報告データを受け付け、パトロール支援サーバ５のパトロールＤＢ５１からパトロール結果データを取得し、両者を比較することでパトロールの精度を評価し、データマイニング処理サーバ４の数理モデルを作成（新規作成・修正）する数理モデル作成支援サーバ６が接続されている。数理モデル作成支援サーバ６は、事故報告データの入力を受け付ける事故報告データ受付部６１と、パトロール支援サーバ５のパトロールＤＢ５１からパトロール結果データを取得するパトロール結果データ取得部６２と、事故報告データおよびパトロール結果データを保持する事故報告等ＤＢ６３と、事故報告データとパトロール結果データを比較する比較部６４と、比較部６４の比較結果に応じて管理者の指示のもと新たな数理モデルを生成してデータマイニング処理サーバ４の数理モデルＤＢ４２に保持させる数理モデル生成部６５とを備えている。
図７は事故報告データの例を示す図であり、「オークションＩＤ」「事故発生日付」「事故内容」等の項目を含んでいる。例えば、事故報告データのオークションＩＤをパトロール結果データのオークションＩＤと比較することで、実際に事故が起きているにもかかわらず不正行為の可能性が高いと判断されなかった案件を抽出し、事故内容からより適切な条件を抽出して数理モデルに反映することで、検出精度を向上させることができる。反対に、実際に事故が起きていないにもかかわらず不正行為の可能性が高いと判断された案件を抽出し、事故内容からより適切な条件を抽出して数理モデルに反映することで、検出精度を向上させることができる。
図８は上述したネットオークションシステムの処理例を示すシーケンス図である。
図８において、オークション処理サーバ３では取引や評価が行われるたびにログデータをデータマイニング処理サーバ４に出力する（ステップＳ１〜Ｓ４）。なお、その都度にログデータを出力することなく、適当なタイミングでまとめて出力するようにしてもよい。
次いで、データマイニング処理サーバ４では適当なタイミングで数理モデルを適用し（ステップＳ５）、不正案件データをパトロール支援サーバ５に出力する（ステップＳ６）。
次いで、パトロール支援サーバ５では適当なタイミングで不正案件データについてパトロールを行い（ステップＳ７）、必要に応じてオークション処理サーバ３に対して案件毎のステータス更新を行う（ステップＳ８）。
次いで、数理モデル作成支援サーバ６では事故報告データの入力を受け付けるとともに（ステップＳ９）、パトロール支援サーバ５からパトロール結果データを取得し（ステップＳ１０）、不正検出の精度向上を図った数理モデルを生成し（ステップＳ１１）、データマイニング処理サーバ４に格納する（ステップＳ１２）。
以上、本発明の好適な実施の形態により本発明を説明した。ここでは特定の具体例を示して本発明を説明したが、特許請求の範囲に定義された本発明の広範な趣旨および範囲から逸脱することなく、これら具体例に様々な修正および変更を加えることができることは明らかである。すなわち、具体例の詳細および添付の図面により本発明が限定されるものと解釈してはならない。
１ ネットワーク
２ 端末
３ オークション処理サーバ
３０１ オークション情報ＤＢ
３０２ ユーザ情報ＤＢ
３０３ 分類ＤＢ
３０４ 画像ＤＢ
３０５ 評価ＤＢ
３０６ 課金ＤＢ
３１１ ページサーバ
３１２ 編集サーバ
３１３ リストサーバ
３１４ 検索サーバ
３１５ 画像サーバ
３１６ 評価サーバ
３１７ メールサーバ
３１８ 課金サーバ
４ データマイニング処理サーバ
４１ ログＤＢ
４２ 数理モデルＤＢ
４３ データマイニング処理部
５ パトロール支援サーバ
５１ パトロールＤＢ
５２ パトロールＧＵＩ部
６ 数理モデル作成支援サーバ
６１ 事故報告データ受付部
６２ パトロール結果データ取得部
６３ 事故報告等ＤＢ
６４ 比較部
６５ 数理モデル生成部
２ 端末
３ オークション処理サーバ
３０１ オークション情報ＤＢ
３０２ ユーザ情報ＤＢ
３０３ 分類ＤＢ
３０４ 画像ＤＢ
３０５ 評価ＤＢ
３０６ 課金ＤＢ
３１１ ページサーバ
３１２ 編集サーバ
３１３ リストサーバ
３１４ 検索サーバ
３１５ 画像サーバ
３１６ 評価サーバ
３１７ メールサーバ
３１８ 課金サーバ
４ データマイニング処理サーバ
４１ ログＤＢ
４２ 数理モデルＤＢ
４３ データマイニング処理部
５ パトロール支援サーバ
５１ パトロールＤＢ
５２ パトロールＧＵＩ部
６ 数理モデル作成支援サーバ
６１ 事故報告データ受付部
６２ パトロール結果データ取得部
６３ 事故報告等ＤＢ
６４ 比較部
６５ 数理モデル生成部
Claims (4)
- ネットワーク上の取引にかかるログデータを取得するログデータ取得工程と、
取得したログデータに対し、予め不正行為のパターンを条件としてもつ数理モデルを適用し、不正行為の可能性の高い取引案件を抽出するデータマイニング工程と、
抽出した取引案件に対し、パトローラにパトロールを行わせるパトロール工程とを備えたことを特徴とするネットワーク取引不正行為検出方法。 - 請求項１に記載のネットワーク取引不正行為検出方法において、
事故報告データの入力を受け付ける事故報告データ受付工程と、
上記パトロール工程の結果データを取得するパトロール結果データ取得工程と、
入力を受け付けた事故報告データおよび取得したパトロール結果データから新たな数理モデルを生成する数理モデル生成工程とを備えたことを特徴とするネットワーク取引不正行為検出方法。 - 請求項１に記載のネットワーク取引不正行為検出方法において、
上記パトロール工程では取引の状況に応じて取引管理システムのステータス更新を行うことを特徴とするネットワーク取引不正行為検出方法。 - ネットワーク上の取引にかかるログデータを取得するログデータ取得手段と、
取得したログデータに対し、予め不正行為のパターンを条件としてもつ数理モデルを適用し、不正行為の可能性の高い取引案件を抽出するデータマイニング手段と、
抽出した取引案件に対し、パトローラにパトロールを行わせるパトロール手段とを備えたことを特徴とするネットワーク取引不正行為検出装置。
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