JP2010039749A - アクセス先スコアリング方法およびそのプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】予め与えられた悪性リストに対して、アクセス先とアクセス元の関係を利用し、その悪性リストの擬陽性、擬陰性を排除する技術を提供する。
【解決手段】アクセス先初期スコア取得部１０１が、１つ以上のアクセス先の初期スコアを取得する。アクセス先−アクセス元間アクセスログ取得部１０２が、アクセス先に対するアクセス元のアクセスログを取得する。アクセス先間関連度計算部１０３が、得られたアクセスログからアクセス元に関するアクセス先間の関連度を計算する。アクセス先スコアリング部１０４が、アクセス先の初期スコアをアクセス先間関連度によって他のアクセス先に拡散させた拡散スコアを計算し、アクセス先の初期スコアを反転させたスコアをアクセス先間関連度によって他のアクセス先に拡散させた反転拡散スコアを計算し、拡散スコアと反転拡散スコアの比を用いた拡散スコア比を計算する。
【選択図】図１

Description

本発明は通信網におけるアクセス先のスコアリング技術に関する。

ウイルス感染や有害情報を回避するために、Ｗｅｂサイト、ドメイン名などのインターネットのアクセス先に対して、感染の可能性や有害度合い（以降、悪性度と呼ぶ）に応じてスコアリングを行い、高スコアなアクセス先に対するアクセスを遮断するなどの対策が行われている。

しかしながら、膨大なアクセス先全てに対してスコアリングすることは困難であり、これらスコアリングが必ずしも信頼できるわけではない。従って、悪性でなくとも高スコアアクセス先と判定される場合（擬陽性）、悪性にもかかわらず低スコアとスコアリングされる場合（擬陰性）ともに発生しうる。

ここで、悪性アクセス先に対するアクセス元（ユーザ端末など）が他にアクセスしたアクセス先は悪性である可能性が高い。例えば、ウイルスが埋め込まれているＷｅｂサイトにアクセスした端末は、そのウイルスによる挙動として、攻撃指示受信などのために特定のサイトにアクセスするケースが多いことが知られている。

特許文献１では、このような考えの下、悪性と確定した少数アクセス先を元に、そのアクセス先に対するユーザ端末群に特徴的な他のアクセス先を元のアクセス先と関連度が高いとして悪性アクセス先と判定し、上記擬陰性を回避する手法を提案している。しかしながら特許文献１では、アクセス元−アクセス先の関係を一回のみ利用しており、新たに抽出された悪性アクセス先と関連度が高いアクセス先を悪性アクセス先として抽出することはしない、また、擬陽性の問題は回避できないという課題があった。

また、非特許文献１では、アクセス元とアクセス先の関係と同様に、単語と文脈の関係を用いて、単語間の関連度を求める手法が提案されている。本手法では、単語と文脈の関係を二部グラフととらえ、このグラフ上でスコアを繰り返し計算することによって、単語間の関連度を求めている。同手法をアクセス元−アクセス先に適用することにより、アクセス先間の関連度を計算でき、悪性アクセス先との関連度の高さに応じて共通のアクセス元を持っていないアクセス先であってもスコアリングすることが出来る。しかしながら擬陽性の課題は残る。また、非特許文献１に述べられているように多数のアクセス元を持つアクセス先のスコアが高くなってしまうという課題がある。

特開２００６−３５２３９５号公報 小町守、工藤拓、新保仁、松本裕治、"カーネル法を用いた意味的類似度の定義とブートストラップの一般化"、言語処理学会第１４回年次大会２００８年３月。

本発明は上記課題を鑑み、アクセス元−アクセス先の二部グラフ上に初期スコアを拡散させた拡散スコアのみならず、初期スコアを反転させたスコアを拡散させた反転拡散スコアをも用いて、アクセス先のスコアリングを行うものである。

本発明の目的は、予め与えられた悪性リストに対して、アクセス先とアクセス元の関係を利用し、その悪性リストの擬陽性、擬陰性を排除する技術を提供することである。

本明細書において開示される発明のうち、代表的なものの概要を簡単に説明すれば、以下のとおりである。

本発明は、アクセス先スコアリング装置におけるアクセス先スコアリング方法であって、前記アクセス先スコアリング装置は、アクセス先初期スコア取得部とアクセス先−アクセス元間アクセスログ取得部とアクセス先間関連度計算部とアクセス先スコアリング部とを備え、前記アクセス先初期スコア取得部が、１つ以上のアクセス先の初期スコアを取得する第１のステップと、前記アクセス先−アクセス元間アクセスログ取得部が、アクセス先に対するアクセス元のアクセスログを取得する第２のステップと、前記アクセス先間関連度計算部が、前記第２のステップで得られたアクセスログから、アクセス元に関するアクセス先間の関連度を計算する第３のステップと、前記アクセス先スコアリング部が、前記第１のステップで得られたアクセス先の初期スコアを前記第３のステップで得られたアクセス先間関連度によって、他のアクセス先に拡散させた拡散スコアを計算する第４のステップと、前記アクセス先スコアリング部が、前記第１のステップで得られたアクセス先の初期スコアを反転させたスコアを、前記第３のステップで得られたアクセス先間関連度によって、他のアクセス先に拡散させた反転拡散スコアを計算する第５のステップと、前記アクセス先スコアリング部が、前記第４のステップで得られた拡散スコアと、前記第５のステップで得られた反転拡散スコアの比を用いた拡散スコア比を計算する第６のステップと、を含むことを特徴とする。

本発明によればＷｅｂサイト、ドメイン名などのインターネットのアクセス先に関して予め与えられた悪性リストに対して、アクセス先とアクセス元の関係を利用し、その悪性リストの擬陽性、擬陰性を排除することができる。

以下、図面を用いて本発明の実施例を説明する。

図１は、本発明の実施例におけるアクセス先スコアリング装置の構成例を示すブロック図である。１０１はアクセス先初期スコア取得部、１０２はアクセス先−アクセス元間アクセスログ取得部、１０３はアクセス先間関連度計算部、１０４はアクセス先スコアリング部である。

図２は本発明の実施例のアクセス先スコアリング装置の動作を示すフローチャートである。２０１は、アクセス先初期スコア取得部１０１が１つ以上のアクセス先の初期スコアを取得する第１のステップである。２０２は、アクセス先−アクセス元間アクセスログ取得部１０２がアクセス先に対するアクセス元のアクセスログを取得する第２のステップである。２０３は、アクセス先間関連度計算部１０３が、第２のステップで得られたアクセスログから、アクセス元に関するアクセス先間の関連度を計算する第３のステップである。２０４は、アクセス先スコアリング部１０４が第１のステップ２０１で得られたアクセス先の初期スコアを第３のステップ２０３で得られたアクセス先間関連度によって、他のアクセス先に拡散させた拡散スコアを計算する第４のステップである。２０５は、アクセス先スコアリング部１０４が第１のステップ２０１で得られたアクセス先の初期スコアを反転させたスコアを、第３のステップ２０３で得られたアクセス先間関連度によって、他のアクセス先に拡散させた反転拡散スコアを計算する第５のステップである。２０６は、アクセス先スコアリング部１０４が第４のステップ２０４で得られた拡散スコアと、第５のステップ２０５で得られた反転拡散スコアの比を用いた拡散スコア比を計算する第６のステップである。

以下、第１〜第６のステップについて詳細に説明する。

第１のステップ２０１では、アクセス先初期スコア取得部１０１がアクセス先の初期スコアを取得する。

図３は、アクセス先とアクセス元の関係の一例を示す図である。ここではアクセス先としてドメイン名、アクセス元としてユーザホストを例に挙げている。ここで、ユーザホストが当該ドメイン名に対して、例えばＷｅｂアクセスを行う、名前解決を行うなどの行為をドメイン名に対するアクセスとみなすことが出来る。背景が黒となっているドメイン名が、初期スコアを悪性度高としてスコアリングされたドメイン名である。その内、ドメイン名“white.domain.labeled.black”は、誤って悪性ドメインとして判定されたドメイン（擬陽性）とする。また、背景が白となっているドメイン名が、初期スコアを悪性度低としてスコアリングされたドメイン名である。その内、ドメイン名“black.domain.labeled.white”は、誤って悪性度低として判定されたドメイン（擬陰性）とする。

第１のステップ２０１では、アクセス先初期スコア取得部１０１はこの７つのドメイン名に対して初期スコアを取得する。ここで７ドメイン名の初期スコアを上から順に（１，１，１，１，０，０，０）とする。

このとき、第２のステップ２０２では、アクセス先−アクセス元間アクセスログ取得部１０２がアクセス先に対するアクセス元のアクセスログを取得する。ここで、アクセスログはサーバ側のアクセスログによって取得してもよいし、ネットワークトラヒックを観測することによって取得してもよい。

第３のステップでは、アクセス先間関連度計算部１０３がドメイン名とユーザホスト間の関係を利用して、ドメイン名間の関連度を計算する。以下、第３のステップにおける関連度計算方法の実施例について説明する。

（１）関連度計算方法１（請求項２に対応）では、アクセス先の集合をＯ、その要素数を｜Ｏ｜、アクセス元の集合をＤ、その要素数を｜Ｄ｜とし、アクセス元−アクセス先の接続関係を表した二部グラフに関する、数式１で示されるサイズ（｜Ｄ｜＋｜Ｏ｜）×（｜Ｄ｜＋｜Ｏ｜）の数式１で示される隣接行列をＡ＝｛ａ_ｉｊ｝、Ａと同一サイズの単位行列をＩとしたときに、数式２で示される行列Ｋ_Ｎ（β）の（ｉ，ｊ）成分（１≦ｉ，ｊ≦｜Ｄ｜）をアクセス先ｉとアクセス先ｊ間の関連度とする。

例えば、７ドメイン名と６ユーザホスト間の関係を示す７×６の行列Ｒを、

とする。数式１２はドメイン名とホストの接続グラフの隣接行列表現である。列方向がドメイン名、行方向がホストとなり、ドメイン名ｉがホストｊからアクセスされている場合は要素（ｉ，ｊ）が１、そうでなければ０である。このとき、ドメイン名、ユーザホスト間の隣接行列Ａは

となるが（ここでＲ^ｔはＲの転置行列、０_７は７×７の、０_６は６×６の零行列）、Ａと同一サイズの１３×１３の単位行列をI、パラメータをβとしたときに、数式２で示される行列Ｋ_Ｎ（β）の（ｉ，ｊ）成分（１≦ｉ，ｊ≦７）をドメインｉとドメインｊ間の関連度とすることを特徴とする。これは非特許文献１で記載されているノイマンカーネルによる関連度となる。例えばβ＝０．０１のとき、Ｋ_Ｎ（β）のドメイン名部分（左上７×７部分行列）Ｋ_Ｎ（β）’は、

と計算され、例えばドメイン名xxx.xxx.xxxとyyy.yyy.yyyの関連度は０．０３であるが、xxx.xxx.xxxとwhite.domain.labeled.blackの間の関連度は０となる。数式１４は７個のドメイン名の相互関連度を示す７×７の行列となり，要素（ｉ，ｊ）がドメイン名ｉとドメイン名ｊ間の関連度を示す。xxx.xxx.xxxは１番目のドメイン名、yyy.yyy.yyyは２番目のドメイン名、white.domain.labeled.blackは４番目のドメイン名となるので、数式１４の要素（１，２），（１，４）の値を見ることによって上記関連度がわかる。

（２）関連度計算方法２（請求項３に対応）では、予め定められたパラメータβ、関連計算方法１（請求項２に対応）の隣接行列Ａ＝｛ａ_ｉｊ｝を用いて数式３で示される行列Ｌ＝｛ｌ_ｉｊ｝に対して、数式４で表される行列Ｋ_Ｄ（β）の（ｉ，ｊ）成分（１≦ｉ，ｊ≦｜Ｄ｜）をアクセス先ｉとアクセス先ｊ間の関連度とする。

この関連度計算方法では、数式４で示される行列Ｋ_Ｄ（β）の（ｉ，ｊ）成分（１≦ｉ，ｊ≦７）をドメインｉとドメインｊ間の関連度とすることを特徴とする。これは非特許文献１で記載されている拡散カーネルによる関連度となる。

（３）関連度計算方法３（請求項４に対応）では、予め定められたパラメータβ、関連度計算方法２（請求項３に対応）の行列Ｌ＝｛ｌ_ｉｊ｝に対して、数式５で示される行列Ｋ_Ｌ（β）の（ｉ，ｊ）成分（１≦ｉ，ｊ≦｜Ｄ｜）をアクセス先ｉとアクセス先ｊ間の関連度とする。

この関連度計算方法では、数式５で示される行列Ｋ_Ｌ（β）の（ｉ，ｊ）成分（１≦ｉ，ｊ≦７）をドメインｉとドメインｊ間の関連度とすることを特徴とする。これは非特許文献１で記載されている正則ラプラシアンカーネルによる関連度となる。

上記の関連度計算においては、数式１で示される隣接行列Ａのべき乗を用いて関連度の計算をしている。隣接行列Ａのべき乗、Ａ^ｋの（ｉ，ｊ）成分は、アクセス先ｉからｊまでｋステップで行くパスが何通りあるかを示している。たとえば数式１３で計算される隣接行列Ａにおいて、Ａ^２の（１，２）成分は３であり、これはアクセス先xxx.xxx.xxxとyyy.yyy.yyyを２ステップで結ぶパスが、Ｈｏｓｔ１，Ｈｏｓｔ２，Ｈｏｓｔ３経由の３通りあることを示している。従って隣接行列Ａを用いた関連度計算においては、アクセス先ｉからアクセス先ｊへのパス数が多いと関連度が高くなる。

一方で、アクセス先ｉを始点するｋステップの全パスのうち、アクセス先ｊを終点とするパス数の割合を関連度計算に用いる方法も考えられる。この場合は、隣接行列の値を正規化した行列を用いて関連度を計算する必要がある。次に示す関連度計算方法４、５（請求項５、６に対応）では正規化した隣接行列Ｔを用いて関連度計算を行う。

（４）関連度計算方法４（請求項５に対応）では、関連度計算方法１（請求項２に対応）において、前記行列Ａの代わりに、数式６で表される行列Ｔ＝｛ｔ_ｉｊ｝を用いる。

（５）関連度計算方法５（請求項６に対応）では、関連度計算方法２また３（請求項３または４に対応）において、前記行列Ｌの計算時に、行列Ａの代わりに数式６で表される行列Ｔ＝｛ｔ_ｉｊ｝を用いる。

上記のように行列を用いて上記の方法でアクセス先間の関連度を計算できるが、アクセス先数が膨大な場合、大規模行列の計算は不可能な場合が発生しうる。以下に示す関連度計算方法では、そのような場合に、アクセス先を始点とし、図３に示されるようなアクセス先−アクセス元の二部グラフ上のランダムウォークを生成し、ランダムウォーク中に出現した他のアクセス先に対して、その出現数、出現場所、出現場所までの異なるパス数の情報を用いて、始点アクセス先との関連度を計算する。

（６）関連度計算方法６（請求項７に対応）では、あるアクセス先ｉを始点とし、アクセス元−アクセス先の二部グラフ上のランダムウォークを生成し、ランダムウォーク中に出現したアクセス先に対して、その出現数、出現場所、出現場所までの異なるパス数の情報を用いて、始点アクセス先との関連度を計算する。

以下、ランダムウォークを用いた関連度計算方法のより具体的な実施例を説明する。

（６−１）関連度計算方法６−１（請求項８に対応）では、アクセス先ｉを始点とし、予め定められた長さｌのランダムウォークをｎ個生成し、ランダムウォーク中の出現場所を、始点アクセス先のｌから１ずつ増える値としたときに、出現場所ｋのアクセス先ｊの出現回数がｎ_ｋ、異なるパス数がｐ_ｋであった場合に、アクセス先ｉとアクセス先ｊの関連度を、予め定められたパラメータβを用いて、

で計算される値とする。

この関連度計算方法では、出現場所ｋのアクセス先ｊの出現回数がｎ_ｋ、異なるパス数がｑ_ｋであった場合に、アクセス先ｉとアクセス先ｊの関連度を、予め定められたパラメータβを用いて、数式７によって計算する。アクセス先ｉとアクセス先ｊ間のステップｋのパス数ｐ_ｋは隣接行列のｋ乗Ａ^ｋの（ｉ，ｊ）成分と一致するため、Ｐ_ｋをランダムウォーク中のアクセス先ｊの出現回数ｎ_ｋと出現パス数ｑｋを用いてエラー！参照元が見つかりません。を用いて最尤推定した＾Ｐ_ｋ（実際には「＾」は「Ｐ_ｋ」の上に記載される）によって関連度を計算する。

（６−２）関連度計算方法６−２（請求項９に対応）では、アクセス先ｉを始点とし、予め定められた確率ｐで終了するランダムウォークをｎ個生成したときに、出現アクセス先数ｍ、ランダムウォーク中の出現場所ｋのアクセス先ｊの出現回数がｎ_ｋ、異なるパス数がｐ_ｋであった場合に、アクセス先ｉとアクセス先ｊの関連度を、

とする。

この関連度計算方法では、固定長のランダムウォークではなく、一定確率ｐでランダムウォークを終了させる。一定確率で終了させることにより、ステップ数が長いパスの出現確率が減るため、関連度計算時にβ乗の必要が無くなる。

（６−３）関連度計算方法６−３（請求項１０に対応）では、アクセス先ｉを始点とし、予め定められた長さｌのランダムウォークをｎ個生成し、ランダムウォーク中の出現場所を、始点アクセス先のｌから１ずつ増える値としたときに、出現場所ｋのアクセス先ｊの出現回数がｎ_ｋ、であった場合に、アクセス先ｉとアクセス先ｊの関連度を、予め定められたパラメータβを用いて、

とする。

（６−４）関連度計算方法６−４（請求項１１に対応）では、アクセス先ｉを始点とし予め定められた確率ｐで終了するランダムウォークをｎ個生成したときに、ランダムウォーク中の出現場所を、始点アクセス先のｌから１ずつ増える値としたときに、出現場所ｋのアクセス先ｊの出現回数がｎ_ｋ、であった場合に、アクセス先ｉとアクセス先ｊの関連度を、予め定められたパラメータβを用いて、

とする。

関連度計算方法６−３、６−３では、出現パス数ではなく、出現回数を用いる。これは関連度計算方法４、５（請求項５、６に対応）に記載の、アクセス先ｉを始点するｋステップの全パスのうち、アクセス先ｊを終点とするパス数の割合を関連度計算に用いる方法をランダムウォークシミュレーションで実施していることになる。

第４のステップ２０４では、アクセス先スコアリング部１０４が第１のステップ２０１で得られたアクセス先の初期スコアを第２のステップ２０２で得られたアクセス先間関連度によって、他のアクセス先に拡散させた拡散スコアを計算する。図３において、初期スコアベクトル
（１，１，１，１，０，０，０）^ｔ
とした場合、例えば関連度計算方法１（請求項２に対応）で計算した、数式２で示される関連度を用いて計算した拡散スコアは、
（０．０９，０．０９，０．０９，０．０２，０．０９，０．０２，０．０２）^ｔ
となる。

第５のステップ２０５では、アクセス先スコアリング部１０４が第１のステップ２０１で得られたアクセス先の初期スコアを反転させたスコアを、第２のステップ２０２で得られたアクセス先間関連度によって、他のアクセス先に拡散させた反転拡散スコアを計算する。図１において、初期スコアベクトル
（１，１，１，１，０，０，０）^ｔ
とした場合、反転スコアベクトルは
（０，０，０，０，１，１，１）^ｔ
となる。例えば関連度計算方法１（請求項２に対応）で計算した、数式２で示される関連度を用いて計算した反転拡散スコアは、
（０．０３，０．０３，０．０３，０．０４，０．０３，０．０６，０．０６）^ｔ
となる。

第６のステップ２０６では、第４のステップ２０４で得られた拡散スコアと、第５のステップ２０５で得られた反転拡散スコアの比を用いた拡散スコア比を計算する。図１において、初期スコアベクトルを
（１，１，１，１，０，０，０）^ｔ
とし、関連度計算方法１（請求項２に対応）で計算した、拡散スコア、反転拡散スコアを関連度計算方法４−１（請求項８に対応）で計算した拡散スコア比は、
（０．７５，０．７５，０．７５，０．３３，０．７５，０．２５，０．２５）^ｔ
となる。したがって、ドメイン名、“xxx.xxx.xxx”は拡散スコア比が高いままである一方、ドメイン名“white.domain.labeled.black”は初期スコアが１であったにもかかわらず、拡散スコア比は０．３３と低くなっている。また、ドメイン名“aaa.aaa.aaa”は拡散スコア比が低いままである一方、ドメイン名“black.domain.labeled.white”は初期スコアが０であったにもかかわらず、拡散スコア比は０．７５と高くなっている。

すなわち、擬陽性であったドメイン名“white.domain.labeled.black”の拡散スコア比は低いから、陰性であると推定することができ、擬陰性であったドメイン名“black.domain.labeled.white”の拡散スコア比は高いから、陽性であると推定することができる。このようにして、Ｗｅｂサイト、ドメイン名などのインターネットのアクセス先に関して予め与えられた悪性リストに対して、アクセス先とアクセス元の関係を利用し、拡散スコア比を得ることにより、その悪性リストの擬陽性、擬陰性を排除することができる。

以上説明したアクセス先スコアリング装置は、コンピュータとプログラムで構成することができる。また、そのプログラムの一部または全部をハードウェアで構成してもよい。

以上、本発明者によってなされた発明を、前記実施形態に基づき具体的に説明したが、本発明は、前記実施形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲において種々変更可能であることは勿論である。

本発明の実施例におけるアクセス先スコアリング装置の構成例を示すブロック図である。 本発明の実施例のアクセス先スコアリング装置の動作を示すフローチャートである。 アクセス先としてドメイン名、アクセス元としてユーザホストを例としてアクセス先−アクセス元の関係を示した図である。

符号の説明

１０１…アクセス先初期スコア取得部、１０２…アクセス先−アクセス元間アクセスログ取得部、１０３…アクセス先間関連度計算部、１０４…アクセス先スコアリング部、２０１…第１のステップ、２０２…第２のステップ、２０３…第３のステップ、２０４…第４のステップ、２０５…第５のステップ、２０６…第６のステップ

Claims (13)

1. アクセス先スコアリング装置におけるアクセス先スコアリング方法であって、
   前記アクセス先スコアリング装置は、アクセス先初期スコア取得部とアクセス先−アクセス元間アクセスログ取得部とアクセス先間関連度計算部とアクセス先スコアリング部とを備え、
   前記アクセス先初期スコア取得部が、１つ以上のアクセス先の初期スコアを取得する第１のステップと、
   前記アクセス先−アクセス元間アクセスログ取得部が、アクセス先に対するアクセス元のアクセスログを取得する第２のステップと、
   前記アクセス先間関連度計算部が、前記第２のステップで得られたアクセスログから、アクセス元に関するアクセス先間の関連度を計算する第３のステップと、
   前記アクセス先スコアリング部が、前記第１のステップで得られたアクセス先の初期スコアを前記第３のステップで得られたアクセス先間関連度によって、他のアクセス先に拡散させた拡散スコアを計算する第４のステップと、
   前記アクセス先スコアリング部が、前記第１のステップで得られたアクセス先の初期スコアを反転させたスコアを、前記第３のステップで得られたアクセス先間関連度によって、他のアクセス先に拡散させた反転拡散スコアを計算する第５のステップと、
   前記アクセス先スコアリング部が、前記第４のステップで得られた拡散スコアと、前記第５のステップで得られた反転拡散スコアの比を用いた拡散スコア比を計算する第６のステップと、
   を含むことを特徴とするアクセス先スコアリング方法。
2. 請求項１記載のアクセス先スコアリング方法であって、
   前記第３のステップにおいて、アクセス先の集合をＯ、その要素数を｜Ｏ｜、アクセス元の集合をＤ、その要素数を｜Ｄ｜とし、アクセス元−アクセス先の接続関係を表した二部グラフに関する、数式１で示されるサイズ（｜Ｄ｜＋｜Ｏ｜）×（｜Ｄ｜＋｜Ｏ｜）の数式１で示される隣接行列をＡ＝｛ａ_ｉｊ｝、Ａと同一サイズの単位行列をＩとしたときに、数式２で示される行列Ｋ_Ｎ（β）の（ｉ，ｊ）成分（１≦ｉ，ｊ≦｜Ｄ｜）をアクセス先ｉとアクセス先ｊ間の関連度とすることを特徴とするアクセス先スコアリング方法。
   

   
3. 請求項１記載のアクセス先スコアリング方法であって、
   前記第３のステップにおいて、予め定められたパラメータβ、請求項２記載の隣接行列Ａ＝｛ａ_ｉｊ｝を用いて数式３で示される行列Ｌ＝｛ｌ_ｉｊ｝に対して、数式４で表される行列Ｋ_Ｄ（β）の（ｉ，ｊ）成分（１≦ｉ，ｊ≦｜Ｄ｜）をアクセス先ｉとアクセス先ｊ間の関連度とすることを特徴とするアクセス先スコアリング方法。
   

   
4. 請求項１記載のアクセス先スコアリング方法であって、
   前記第３のステップにおいて、予め定められたパラメータβ、請求項３記載の行列Ｌ＝｛ｌ_ｉｊ｝に対して、数式５で示される行列Ｋ_Ｌ（β）の（ｉ，ｊ）成分（１≦ｉ，ｊ≦｜Ｄ｜）をアクセス先ｉとアクセス先ｊ間の関連度とすることを特徴とするアクセス先スコアリング方法。
   

   
5. 請求項２記載のアクセス先スコアリング方法であって、
   前記行列Ａの代わりに、数式６で表される行列Ｔ＝｛ｔ_ｉｊ｝を用いることを特徴とするアクセス先スコアリング方法。
   

   
6. 請求項３または４記載のアクセス先スコアリング方法であって、
   前記行列Ｌの計算時に、行列Ａの代わりに請求項５記載の行列Ｔ＝｛ｔ_ｉｊ｝を用いることを特徴とするアクセス先スコアリング方法。
7. 請求項１記載のアクセス先スコアリング方法であって、
   前記第３のステップにおいて、あるアクセス先ｉを始点とし、アクセス元−アクセス先の二部グラフ上のランダムウォークを生成し、ランダムウォーク中に出現したアクセス先に対して、その出現数、出現場所、出現場所までの異なるパス数の情報を用いて、始点アクセス先との関連度を計算することを特徴とするアクセス先スコアリング方法。
8. 請求項７記載のアクセス先スコアリング方法であって、
   アクセス先ｉを始点とし、予め定められた長さｌのランダムウォークをｎ個生成し、ランダムウォーク中の出現場所を、始点アクセス先のｌから１ずつ増える値としたときに、出現場所ｋのアクセス先ｊの出現回数がｎ_ｋ、異なるパス数がｐ_ｋであった場合に、アクセス先ｉとアクセス先ｊの関連度を、予め定められたパラメータβを用いて、
   

   

   で計算される値とすることを特徴とするアクセス先スコアリング方法。
9. 請求項７記載のアクセス先スコアリング方法であって、
   アクセス先ｉを始点とし、予め定められた確率ｐで終了するランダムウォークをｎ個生成したときに、出現アクセス先数ｍ、ランダムウォーク中の出現場所ｋのアクセス先ｊの出現回数がｎ_ｋ、異なるパス数がｐ_ｋであった場合に、アクセス先ｉとアクセス先ｊの関連度を、
   

   

   とすることを特徴とするアクセス先スコアリング方法。
10. 請求項７記載のアクセス先スコアリング方法であって、
    アクセス先ｉを始点とし、予め定められた長さｌのランダムウォークをｎ個生成し、ランダムウォーク中の出現場所を、始点アクセス先のｌから１ずつ増える値としたときに、出現場所ｋのアクセス先ｊの出現回数がｎ_ｋ、であった場合に、アクセス先ｉとアクセス先ｊの関連度を、予め定められたパラメータβを用いて、
    

    

    とすることを特徴とするアクセス先スコアリング方法。
11. 請求項７記載のアクセス先スコアリング方法であって、
    アクセス先ｉを始点とし予め定められた確率ｐで終了するランダムウォークをｎ個生成したときに、ランダムウォーク中の出現場所を、始点アクセス先のｌから１ずつ増える値としたときに、出現場所ｋのアクセス先ｊの出現回数がｎ_ｋ、であった場合に、アクセス先ｉとアクセス先ｊの関連度を、予め定められたパラメータβを用いて、
    

    

    とすることを特徴とするアクセス先スコアリング方法。
12. 請求項１記載のアクセス先スコアリング方法であって、
    前記第６のステップにおいて、拡散スコアをｂ、反転拡散スコアをｗとしたときに、拡散スコア比を
    

    

    で計算することを特徴とするアクセス先スコアリング方法。
13. 請求項１ないし１２のうちいずれか１項に記載のアクセス先スコアリング方法をコンピュータに実行さえるためのプログラム。

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