JP2013162496A - コンテンツ不正使用判定装置及び方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】 判定対象のトラヒックのパターン長が多様な場合においても、固定の類似度閾値を用いた流出判定を可能にする。
【解決手段】 本発明は、配信サーバから配信される保護対象のトラヒックパターンXと、該コンテンツXの異なる長さのトラヒックパターンYを複数生成し、該トラヒックパターンXと該トラヒックパターンYの類似度Ｓ、及び、トラヒックパターンXとコンテンツXとは異なるその他の各コンテンツZの異なる長さのトラヒックパターンZの類似度Ｂ、トラヒックパターンX同士の類似度Ｃを算出し、近似曲線を用いて補正を行い、補正後の類似度Ｃと補正後の類似度Ｂから判定閾値を求め、閾値記憶手段に格納する。実施時において、測定ポイントで観測されたトラヒックの類似度Ｄを、近似曲線を用いて補正した上で、判定閾値と比較する。
【選択図】 図２

Description

本発明は、コンテンツ不正使用判定装置及び方法及びプログラムに係り、特に、通信ネットワークにおけるディジタルコンテンツのユーザによる視聴の有無や、不正視聴の検知を行うためのコンテンツ不正使用判定装置及び方法及びプログラムに関する。

ディジタルコンテンツの通信による配信が一般化するのに伴い、著作者の許諾を得ない違法な配信による不正視聴が問題となっている。コンテンツが著作権管理下にあることを識別する手段として、「透かし」の概念を応用した「電子透かし」を利用したコンテンツへのＩＤ付与技術が存在する。

また、図１に示すように、予めディジタルコンテンツのトラヒックパターン（波形）を生成し、測定ポイントのエッジルータ４またはサーバ側ルータ２において配信サーバ１とユーザ端末５，８間のトラヒックを監視することにより、管理サーバ６において、予め生成しておいたトラヒックパターンと監視トラヒックのマッチング処理を行い、類似度が閾値を超えた場合にディジタルコンテンツが利用されていると自動的に判定する技術がある（例えば、特許文献1参照）。なお、『トラヒックパターン』とは、ショートパケット間のトラヒック量の変動パターンを指す。配信サーバ１からの配信情報に基づくトラヒックパターン（波形）は、コンテンツの内容に関わらず得ることができ、ポート番号に依存しないユーザ情報であるため、管理サーバ６が保持しているトラヒックパターンとユーザ側のトラヒックパターンとをマッチングすることにより、ユーザの視聴を検知することができるため、視聴を許可していないユーザが視聴していれば不正視聴であると判断することができる。

特許第4742264号公報

しかしながら、電子透かし技術は、コンテンツに埋め込まれた電子透かしを取り出すことが一般的であるため、照合のための情報を、受信側ユーザ端末からサーバへ送信する必要がある。また、電子透かし技術では、配信するコンテンツに加工が必要なため、リアルタイム性に欠けるという問題もある。

一方、特許文献1の技術では、流出判定したいトラヒックのパターン長（スロット数）が多様な場合には高い検出精度を維持することが困難であるという問題がある。当該原因は、ある動画をマッチングする際に、トラフィックのパターン長毎に適切な類似度の閾値が異なるためであり、トラヒックパターンが長い動画を比較する際には、類似度が小さく検出される傾向にあり、逆にトラヒックパターンが短い動画を比較する際には類似度が大きく検出されてしまうという問題が生じる。

本発明は、上記の点に鑑みなされたもので、判定対象のトラヒックのパターン長が多様な場合においても、当該判定対象のトラヒックのパターン長に応じた類似度を用いて不正を検出することが可能なコンテンツ不正使用判定装置及び方法及びプログラムを提供することを目的とする。

上記の課題を解決するため、本発明（請求項１）は、コンテンツを配信する配信サーバと、ネットワークを介して該配信サーバから送信されたコンテンツを受信するユーザ端末との間で、該コンテンツが送信される際に観測されるショートパケット間のトラヒック量の変動パターンである送信トラヒックパターンと任意の測定ポイントにおけるトラヒックパターンとの照合を行うことにより、不正使用されているかを判定するコンテンツ不正使用判定装置であって、
前記配信サーバから配信される保護対象のコンンテンツXのトラヒックパターンXと、該コンテンツXの異なる長さのトラヒックパターンYを複数収集し、該トラヒックパターンXと該トラヒックパターンYの類似度Ｓを算出する第１の類似度算出手段と、
前記コンテンツXのトラヒックパターン長と前記類似度Ｓの関係をサンプリングし、近似曲線を生成する近似曲線生成手段と、
前記トラヒックパターンXと、前記コンテンツXとは異なるその他の各コンテンツZの異なる長さのトラヒックパターンZの類似度Ｂを算出する第２の類似度算出手段と、
前記トラヒックパターンX同士の類似度Ｃを算出する第３の類似度算出手段と、
前記類似度Ｂ、前記類似度Ｃについて、前記近似曲線を用いて補正を行う第１の補正手段と、
前記第１の補正手段によって補正された類似度Ｃの最も低い類似度及び補正された類似度Ｂの最も高い類似度の平均値を類似度の判定閾値として、閾値記憶手段に格納する閾値決定手段と、
を有する事前処理手段と、
測定ポイントで観測されたトラヒックパターン及びトラヒックのパターン長を収集するトラヒックパターン収集手段と、
前記トラヒックパターンAと前記トラヒックパターンXとの類似度Ｄを算出する第４の類似度算出手段と、
前記類似度Ｄを、前記近似曲線を用いて補正する補正する第２の補正手段と、
補正された類似度Ｄが前記閾値記憶手段に格納されている前記判定閾値を超えている場合は流出していると判定する流出判断手段と、
を有する実施手段と、からなることを特徴とする。

また、本発明（請求項２）は、前記近似曲線生成手段において、
指数近似、または、線形近似を用いて前記近似曲線を求める近似曲線算出手段を含む。

また、本発明（請求項３）は、前記閾値決定手段において、
前記近似曲線を算出した際の関数を用いて、前記類似度を均一化して、前記トラヒックパターンに対応するトラヒックパターン長と類似度の関係をサンプリングして前記近似曲線を算出し、該近似曲線を算出した関数を用いて該類似度を均一化することで前記判定閾値を求める手段を含む。

上記のように、本発明によれば、測定ポイント後との制約やポリシによって、流通判定したいトラヒックのトラヒックパターン長が多様な環境においても、トラヒックパターン長を考慮して類似度を補正することにより、固定の類似度閾値で流通判定を高精度で実施することが可能となる。

従来技術のシステム構成図である。 本発明の一実施の形態における管理サーバの構成図である。 本発明の一実施の形態における事前準備処理を説明するための図である。 本発明の一実施の形態における事前処理のフローチャートである。 本発明の一実施の形態におけるトラヒックパターンの生成処理を示す図である。 本発明の一実施の形態における類似度計算の例である。 本発明の一実施の形態における近似曲線算出を説明するための図である。 本発明の一実施の形態における均一化後の類似度を示す図である。 本発明の一実施の形態における補正後の類似度の例である。 本発明の一実施の形態における判定閾値の求め方を示す図である。 本発明の一実施の形態における実施部のフローチャートである。

以下、図面と共に本発明の実施の形態を説明する。

本発明が対象とするシステム構成は図１と同様である。従来は、サーバ側ルータ２及びエッジルータ４はトラヒックを観測し、管理サーバ６において特定のパケット毎にトラヒック変動を記録するなどの方法で、トラヒックパターンを生成し、マッチングを行うことで類似度を求め、一定の閾値以上であれば同じコンテンツであるとしていたが、本発明は、多様なトラヒックのパターン長に応じて類似度を補正するものである。

図２は、本発明の一実施の形態における管理サーバの構成を示す。

管理サーバ６は、事前処理部６０と実施部７０とがあり、事前処理部６０は、実施部７０の処理に先立って、実施部７０で得られたトラヒック観測情報から生成されるパターンとマッチングするためのデータを作成する機能を有する。事前処理部６０では、測定ポイントから得られた情報から特定のパケット毎にトラヒック変動を記録する等の方法でトラヒックパターンを生成し、保護したいコンテンツのトラヒックパターンとの類似度を求め、それをトラヒック長を考慮した補正を行うことにより類似度閾値を求める。

事前処理部６０は、事前トラヒック監視部６１０、事前トラヒックパターン生成部６２０、事前類似度算出部６３０、事前近似曲線算出部６４０、事前補正部６４５、類似度閾値算出部６５０、サンプルトラヒック情報記憶部６０１、サンプルパターン記憶部６０２、類似度記憶部６０３、近似曲線記憶部６０４、類似度閾値記憶部６０５から構成される。

実施部７０は、トラヒック監視部７１０、トラヒックパターン生成部７２０、類似度算出部７３０、類似度補正部７４０、流出判定部７５０、トラヒック情報記憶部７０１から構成される。

なお、上記のサンプルトラヒック情報記憶部６０１、サンプルパターン記憶部６０２、類似度記憶部６０３、近似曲線記憶部６０４、類似度閾値記憶部６０５、トラヒック情報記憶部７０１は、ハードディスクやメモリ等の記憶媒体である。

＜事前処理部の処理＞
まず、事前処理について説明する。

事前準備は、コンテンツ配信が行われる前に実施され、例えば、３０秒から５分の長さの３０動画については、１時間程度の時間を要する。事前準備は図３に示すように、サーバ側ルータ２においてトラヒックパターンを観測し、管理サーバ６において、サーバ側ルータ２から観測情報（トラヒックパターン）を取得して、一定の時間毎にラヒックパターン長と類似度の関係を算出し、各コンテンツ（動画）における同じ動画比較における近似曲線を作成するものである。

図４は、本発明の一実施の形態における事前処理のフローチャートである。

ステップ１００） まず、管理サーバ６の事前トラヒックパターン生成部６２０において、サーバ側ルータ２から取得したトラヒックパターンから保護したいコンテンツXのトラヒックパターン（X）を生成し、サンプルパターン記憶部６０２に格納しておく。このトラヒックパターンは、例えば、図５に示すように、特定サイズ以下のパケット毎にトラヒック量の変動をメモリ（図示せず）に記録するなどの方法により生成される。当該トラヒックパターンの生成処理については、例えば、文献１"松田、中山、土橋、加藤「トレイタトレーシング技術におけるトラヒックパターン生成方法に関する考察」、電子情報通信学会技術報告NS2007-135(2008-03), pp. 31-36, 2008年3月"や、文献２"松田、中山、加藤「動的なトラヒックパターン生成方式を用いたストリーミング動画検出手法」、電子情報通信学会論文誌B Vol. J93-B No.2 pp. 166-176, 2010年2月"等に示される手法を用いるものとする。

ステップ１０５） 配信サーバ１は、コンテンツXのトラヒックパターン（X'）を端末側に配信する。また、配信サーバ１が、保護対象のコンテンツ全てと、類似度閾値を決定する際に異なるコンテンツ間の類似度(XY_max)を測るための、その他の全てまたは一部のコンテンツについて冒頭から一部分（例えば、30000パケット）をテスト配信する。なお、テスト配信するコンテンツ数やパケット数等については、処理負荷と近似曲線精度に応じて決定するものとする。

テスト配信すると、測定ポイントにおいてこれを監視し、トラヒック観測情報を管理サーバ６に渡す。なお、測定ポイントは、ネットワーク上の任意のポイントとすることが可能であるが、端末を測定ポイントとした場合には、当該端末内での処理が必要となるため、本実施の形態では、サーバ側ルータ２、エッジルータ４のいずれかとする。

ステップ１１０） 管理サーバ６の事前トラヒック監視部６１０は、測定ポイントから取得したトラヒックパターン及びトラヒックのパターン長をサンプルトラヒック情報記憶部６０１に格納する。事前トラヒック監視部６１０は、図５（A）に示すように、パケット番号毎にトラヒック量（バイト）をサンプルトラヒック情報記憶部６０１に格納する。

ステップ１１５） 管理サーバ６の事前トラヒックパターン生成部６２０は、サンプルトラヒック情報記憶部６０１から特定のパケット毎にトラヒック量を区切り、コンテンツＸと同一のコンテンツのパケットを取り出す。例えば、先頭から100パケットずつ20個取り出す（先頭から2000パケットまで）ものとする。図５では、200バイト以下のパケットごとのトラヒック量を取り出している。

ステップ１２０） 事前トラヒックパターン生成部６２０は、図５（Ｂ），（Ｃ）に示すように、切り出したパケットのトラヒックパターンYをサンプルパターン記憶部６０２に格納する。例えば、切り出した100パケットのトラヒックパターンY1，Y2，…，Y20を格納する（トラヒックパターンY１のトラヒックパターン長（スロット数）をｙ１とする）。

ステップ１２５） 次に、事前類似度算出部６３０は、サンプルパターン記憶部６０２からトラヒックパターンY1と保護したいコンテンツのトラヒックパターンXとを読み出し、Y1とXの類似度xy1を算出し、トラヒックパターンｙ1と共に類似度記憶部６０３に格納する。類似度は、図６に示すように、DPマッチング法（例えば、文献３"内田「DPマッチング概説〜基本と様々な拡張〜」電子情報通信学会技術報告PRMU2006-166(2006-12), pp. 31-36"等の手法を用いて算出するものとする。同様の処理（ステップ１１５〜１２５）を、サンプルパターン記憶部６０２から読み出したトラヒックパターンXとY２、…の順に、（y2，xy2）、（y3，xy3）…（y20，xy20)について行う。例えば、ステップ１１５〜１２５までの処理を、切り出す長さを100パケット、200パケット、300パケット、…，1500パケットの15種類であった場合に、合計20（パターン）×15（種類）＝300個の点を類似度記憶部６０３に格納していく。

ステップ１３０） 事前近似曲線算出部６４０は、類似度記憶部６０３に格納されている類似度（xy1）を読み出して、最小二乗法等を用いて近似（指数）曲線を算出し、その関数を用いて類似度を均一化する。

以下に、近似曲線の算出方法について図７を参照して説明する。

（１）配信サーバ１側でコンテンツＡの30000パケット分のトラヒックパターンＸを生成する。

（２）管理サーバ６側でコンテンツＡを先頭から30000パケット分だけ観測する。

（３）先頭から100パケットずつ20個切り出す（先頭から2000パケットまで）。

（４）切り出した100パケットでトラヒックパターンY1，Y2，…，Y20を生成する（トラヒックパターンY1のトラヒックパターン長をy1とする）。

（５）トラヒックパターンY1とトラヒックパターンXの類似度（xy1）を算出する。

（６）これで同一コンテンツ間におけるトラヒックパターン長y1のときの類似度xy1をプロットできる。

（７）同様にして（y2，xy2），…，(y20，xy20)をプロットする。

（８）上記の（２）〜（７）の処理を200パケットの場合、300パケットの場合、…、1500パケットの場合についてそれぞれ行い、20（パターン）×15（種類）＝300個の点をプロットする（1500パケットずつ20個切り出した場合は先頭から30000パケットまでを使うことになる）。

（９）300個の点を用いて以下の式から近似曲線を算出する。

類似度ｘ，ｙが以下の式（１）のような指数関数で近似できる場合、ｘと自然対数（ネイピア数を底とする対数）ｌ_n yを線形近似で表すことができるため、
ｙ＝exp（α・ｘ＋β） (1)
⇔ ln y＝α・ｘ＋β (2)
（x₁，y₁）…，（x_ｎ，y_ｎ）⇔（x₁，l_ｎ y₁）…，（x_ｎ，l_ｎ y_ｎ）の変換を行い、α、βを求めることで、(1)、(2)式により、以下の指数近似曲線を求めることが可能である。

ただし、Ｓは類似度、Seqは均一化後の類似度、Ｕxはトラヒックパターンを生成するときに得られるトラヒックパターン長（スロット数）である。図８に均一化後の類似度を示す。なお、上記の例は指数近似の例を示しているがこの例に限定されることなく、線形近似を用いてもよい。

ステップ１３５） 次に、再度、事前類似度算出部６３０において、上記のステップ１２５と同様の方法により、保護したいコンテンツXと、ステップ１２０で扱ったコンテンツとは異なるその他のコンテンツYa間のトラヒックパターンの類似度（xya1，xya2，xya3，…，xya300）を求める。

ステップ１４０） 次に、事前補正部６４５は、図９に示すように、ステップ１３５で得られた300個の類似度をステップ１３０で得られた近似曲線を用いて均一化し、300個の補正された類似度を類似度記憶部６０３に格納する。同様の処理をその他のコンテンツYb，Yc,,…にも実施し、類似度xyb1-300，xyc1-300，…を求め、類似度記憶部６０３に格納する。ここで得られたその他のコンテンツとの比較における類似度の中で最大のものをXY_maxとする。

ステップ１４５） 事前類似度算出部６３０は、また、保護したいコンテンツX同士についても上記と同様の方法でトラヒックパターンの類似度XXを算出し、類似度記憶部６０３に格納する。それらのうちで最も低い類似度をXX_minとする。

ステップ１５０） 類似度閾値算出部６５０は、判定用の類似度閾値を求め、類似度閾値記憶部６０５に格納する。具体的には、同一コンテンツの類似度（XX_min）は非常に高く、一方で異なるコンテンツの類似度（XY_max）はそれより低くなることが期待されることから、類似度記憶部６０３からXX_minとXY_maxを取得し、図１０に示すように、XX_minとXY_maxの平均値をコンテンツXの流出判定に用いる類似度の閾値とする。

＜実施部の処理＞
次に、実施部７０の処理について説明する。

実施部７０は、測定ポイントで得られたトラヒック量からトラヒックパターンを生成し、保護したいコンテンツと判定対象のコンテンツのトラヒックパターンを生成し、それらの類似度を求め、トラヒックパターン長に応じて補正し、補正された類似度と事前処理部６０で求められた類似度閾値と比較することにより不正を検出する。

図１１は、本発明の一実施の形態における実施部のフローチャートである。

ステップ２００） 判定したいトラヒックのパターンを収集するために、実施部７０のトラヒック監視部７１０は、エッジルータ等の測定ポイントでトラヒック量の監視を行わせ、監視よって得られた情報をトラヒック情報記憶部７０１に格納する。

ステップ２０５） トラヒックパターン生成部７２０は、トラヒック情報記憶部７０１からトラヒック情報を読み出して、ステップ１２０と同様の処理によりトラヒックパターンを抽出する。

ステップ２１０） 類似度算出部７３０は、ステップ２０５で生成されたトラヒックパターンと、事前処理部６０のサンプルパターン記憶部６０２に格納されているトラヒックパターンXと照合し、２つのトラヒックパターンの類似度を算出する。

ステップ２１５） 類似度補正部７４０は、ステップ２１０で得られた類似度をステップ２０５で生成されたトラヒックパターンのパターン長に応じて補正する。当該補正は、前述のステップ１４０と同様に近似曲線記憶部６０４の近似曲線を用いる。

ステップ２２０） 流出判定部７５０は、補正された類似度と類似度閾値記憶部６０５の閾値とを比較する。

ステップ２２５） 比較した結果、補正された類似度が閾値を超えている場合には流出していると判定し、超えていない場合は流出していないと判定する。

上記のように、DPマッチングにより求められた類似度とトラヒックパターン長の関係に着目し、予め指数近似によってこれらの近似曲線を作成しておき、任意のトラヒックパターン長のトラヒックに対するコンテンツ流出判定を、行う際に類似度を近似曲線で補正することで、固定の類似度閾値で高精度に実施することが可能となる。

なお、上記の図２に示す各構成要素の動作（図４、図１１）をプログラムとして構築し、コンテンツ不正使用判定装置として利用されるコンピュータにインストールして実行させる、または、ネットワークを介して流通させることが可能である。

本発明は、上記の実施の形態に限定されることなく、特許請求の範囲内において、種々変更・応用が可能である。

１ コンテンツ配信サーバ
２ サーバ側ルータ
３ ＬＡＮ
４ エッジルータ
５ 正規ユーザ端末
６ 管理サーバ
７ インターネット
８ 非正規ユーザ端末
６０ 事前処理部
７０ 実施部
６０１ サンプルトラヒック情報記憶部
６０２ サンプルパターン記憶部
６０３ 類似度記憶部
６０４ 近似曲線記憶部
６０５ 類似度閾値記憶部
６１０ 事前トラヒック監視部
６２０ 事前トラヒックパターン生成部
６３０ 事前類似度算出部
６４０ 事前近似曲線算出部
６４５ 事前補正部
６５０ 類似度閾値算出部
７０１ トラヒック情報記憶部
７１０ トラヒック監視部
７２０ トラヒックパターン生成部
７３０ 類似度算出部
７４０ 類似度補正部
７５０ 流出判定部

Claims (7)

1. コンテンツを配信する配信サーバと、ネットワークを介して該配信サーバから送信されたコンテンツを受信するユーザ端末との間で、該コンテンツが送信される際に観測されるショートパケット間のトラヒック量の変動パターンである送信トラヒックパターンと任意の測定ポイントにおけるトラヒックパターンとの照合を行うことにより、不正使用されているかを判定するコンテンツ不正使用判定装置であって、
   保護対象のコンンテンツXのトラヒックパターンXを生成し、該コンテンツXの異なる長さのトラヒックパターンYを複数収集し、該トラヒックパターンXと該トラヒックパターンYの類似度Ｓを算出する第１の類似度算出手段と、
   前記コンテンツXのトラヒックパターン長と前記類似度Ｓの関係をサンプリングし、近似曲線を生成する近似曲線生成手段と、
   前記トラヒックパターンXと、前記コンテンツXとは異なるその他の各コンテンツZの異なる長さのトラヒックパターンZの類似度Ｂを算出する第２の類似度算出手段と、
   前記トラヒックパターンX同士の類似度Ｃを算出する第３の類似度算出手段と、
   前記類似度Ｂ、前記類似度Ｃについて、前記近似曲線を用いて補正を行う第１の補正手段と、
   前記第１の補正手段によって補正された類似度Ｃの最も低い類似度及び補正された類似度Ｂの最も高い類似度の平均値を類似度の判定閾値として、閾値記憶手段に格納する閾値決定手段と、
   を有する事前処理手段と、
   測定ポイントで観測されたトラヒックパターン及びトラヒックのパターン長を取得するトラヒックパターン収集手段と、
   前記トラヒックパターンAと前記トラヒックパターンXとの類似度Ｄを算出する第４の類似度算出手段と、
   前記類似度Ｄを、前記近似曲線を用いて補正する補正する第２の補正手段と、
   補正された類似度Ｄが前記閾値記憶手段に格納されている前記判定閾値を超えている場合は流出していると判定する流出判断手段と、
   を有する実施手段と、
   からなることを特徴とするコンテンツ不正使用判定装置。
2. 前記近似曲線生成手段は、
   指数近似、または、線形近似を用いて前記近似曲線を求める
   請求項１記載のコンテンツ不正使用判定装置。
3. 前記閾値決定手段は、
   前記近似曲線を算出した際の関数を用いて、前記類似度を均一化して、前記トラヒックパターンに対応するトラヒックパターン長と類似度の関係をサンプリングして前記近似曲線を算出し、該近似曲線を算出した関数を用いて該類似度を均一化することで前記判定閾値を求める手段を含む
   請求項１記載のコンテンツ不正使用判定装置。
4. コンテンツを配信する配信サーバと、ネットワークを介して該配信サーバから送信されたコンテンツを受信するユーザ端末との間で、該コンテンツが送信される際に観測される送信トラヒックパターンと任意の測定ポイントにおけるトラヒックパターンとの照合を行うことにより、不正使用されているかを判定するコンテンツ不正使用判定方法であって、
   前記配信サーバは、管理サーバに対して保護対象のコンテンツXのトラヒックパターンXを送信するステップを行い、
   前記管理サーバは、
   事前処理として、
   前記配信サーバから配信された保護対象のコンンテンツXのトラヒックパターンXと、該コンテンツXの異なる長さのトラヒックパターンYを複数収集し、該トラヒックパターンXと該トラヒックパターンYの類似度Ｓを算出する第１の類似度算出ステップと、
   前記コンテンツXのトラヒックパターン長と前記類似度Ｓの関係をサンプリングし、近似曲線を生成する近似曲線生成ステップと、
   前記トラヒックパターンXと、前記コンテンツXとは異なるその他の各コンテンツZの異なる長さのトラヒックパターンZの類似度Ｂを算出する第２の類似度算出ステップと、
   前記トラヒックパターンX同士の類似度Ｃを算出する第３の類似度算出ステップと、
   前記類似度Ｂ、前記類似度Ｃについて、前記近似曲線を用いて補正を行う第１の補正ステップと、
   前記第１の補正ステップによって補正された類似度Ｃの最も低い類似度及び補正された類似度Ｂの最も高い類似度の平均値を類似度の判定閾値として、閾値記憶手段に格納する閾値決定ステップと、を行い、
   実施処理として、
   測定ポイントで観測されたトラヒックパターン及びトラヒックのパターン長を取得するトラヒックパターン収集ステップと、
   前記トラヒックパターンAと前記トラヒックパターンXとの類似度Ｄを算出する第４の類似度算出ステップと、
   前記類似度Ｄを、前記近似曲線を用いて補正する補正する第２の補正ステップと、
   補正された類似度Ｄが前記閾値記憶手段に格納されている前記判定閾値を超えている場合は流出していると判定する流出判断ステップと、を行う
   ことを特徴とするコンテンツ不正使用判定方法。
5. 前記近似曲線生成ステップにおいて、
   指数近似、または、線形近似を用いて前記近似曲線を求める
   請求項４記載のコンテンツ不正使用判定方法。
6. 前記閾値決定ステップにおいて、
   前記近似曲線を算出した際の関数を用いて、前記類似度を均一化して、前記トラヒックパターンに対応するトラヒックパターン長と類似度の関係をサンプリングして前記近似曲線を算出し、該近似曲線を算出した関数を用いて該類似度を均一化することで前記判定閾値を求める手段を含む
   請求項４記載のコンテンツ不正使用判定方法。
7. コンピュータを、
   請求項１乃至３のいずれか１項に記載のコンテンツ不正使用判定装置の各手段として機能させるためのコンテンツ不正使用判定プログラム。

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