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JP2017134750A - Authentication device, authentication method and authentication program - Google Patents

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JP2017134750A
JP2017134750A JP2016015969A JP2016015969A JP2017134750A JP 2017134750 A JP2017134750 A JP 2017134750A JP 2016015969 A JP2016015969 A JP 2016015969A JP 2016015969 A JP2016015969 A JP 2016015969A JP 2017134750 A JP2017134750 A JP 2017134750A
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authentication
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behavior
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JP2016015969A
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孝太 坪内
Kota Tsubouchi
孝太 坪内
秀仁 五味
Hidehito Gomi
秀仁 五味
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ヤフー株式会社
Yahoo Japan Corp
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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To provide an authentication device, authentication method and authentication program that can authenticate users with high accuracy.SOLUTION: An authentication device 100 comprises: a communication unit 110; an acquisition unit 131; a learning unit 132; an authentication unit 133; a behavior information storage unit 121; and a characteristic information storage unit 122. The communication unit 110 is configured to perform transmission/reception of a behavior history of users, or input information to be used upon authenticating the user, and an authentication result, and the acquisition unit 131 is configured to acquire the behavior history of the user from a portable terminal owned by the user; and store the behavior history thereof in the behavior information storage unit 121. The learning unit 132 is configured to: calculate weight of each factor forming a model indicative of a character of the user, using the behavior history stored in the behavior information storage unit 121 as learning data; and store the calculated weight in association with each factor in the characteristic information storage unit 122. The authentication unit 133 is configured to authenticate the user on the basis of the weight of the factor forming a model indicative of the character of the user as a learning result, and the input information.SELECTED DRAWING: Figure 2

Description

本発明は、認証装置、認証方法および認証プログラムに関する。 The present invention is an authentication apparatus, an authentication method and authentication program.

近年、ユーザを認証する技術が知られている。 In recent years, technology to authenticate the user is known. このようなユーザ認証に関する技術として、複数の情報を用いてユーザの認証を行なう技術が知られている。 As a technique related to such user authentication, there is known a technique for authenticating a user by using a plurality of information. 例えば、このような技術では、購買履歴や建物への入退場、知人との合流、画像の撮影等といった様々な行動履歴情報を組み合わせて生成した認証情報と、利用者からの入力とを比較してユーザの認証を行なう。 For example, In such a technology, compared to entry and exit to the purchase history and buildings, the confluence of the acquaintance, and the authentication information generated by combining a variety of behavioral history information such as the shooting of the image, and the input from the user perform authentication of the user Te.

特開2011−59837号公報 JP 2011-59837 JP 特開2009−230653号公報 JP 2009-230653 JP

しかしながら、上記の従来技術では、ユーザを高い精度で認証することができるとは限らなかった。 However, in the above prior art, it was not always possible to authenticate the user with high accuracy. 例えば、上記の従来技術では、予め生成された認証情報と利用者からの入力とを比較してユーザの認証を行なうので、ユーザの行動の変化を認証において動的に反映することが困難である。 For example, in the above prior art, since previously generated authentication information and compares the input from the user by performing user authentication, it is difficult to dynamically reflect the authentication changes in user behavior . このようなことから、上記の従来技術では、ユーザを高い精度で認証することができるとは限らなかった。 For this reason, in the above prior art, it was not always possible to authenticate the user with high accuracy.

本願は、上記に鑑みてなされたものであって、ユーザを高い精度で認証することができる認証装置、認証方法および認証プログラムを提供することを目的とする。 This application was made in view of the above, the authentication apparatus can authenticate the user with high accuracy, and to provide an authentication method and an authentication program.

本願に係る認証装置は、ユーザの行動履歴を取得する取得部と、前記取得部によって取得されたユーザの行動履歴に基づいて前記ユーザの特徴を学習する学習部と、前記学習部によって学習された学習結果と、前記ユーザの行動に関する入力情報とに基づいてユーザの認証を行なう認証部とを備えたことを特徴とする。 Authentication apparatus according to the present application, an acquisition unit that acquires behavior history of the user, and a learning unit that learns the characteristics of the user based on the user's behavior history acquired by the acquisition unit, which is learned by the learning section learning result, characterized by comprising an authentication unit for authenticating a user based on the input information about the behavior of the user.

実施形態の一態様によれば、ユーザを高い精度で認証することができるという効果を奏する。 According to an aspect of the embodiment, an effect that it is possible to authenticate the user with high accuracy.

図1は、実施形態に係る認証システムによる認証処理の一例を示す説明図である。 Figure 1 is an explanatory diagram showing an example of the authentication processing by the authentication system according to the embodiment. 図2は、実施形態に係る認証装置の構成例を示す図である。 Figure 2 is a diagram illustrating an exemplary configuration of an authentication apparatus according to the embodiment. 図3は、実施形態に係る行動情報記憶部の一例を示す図である。 Figure 3 is a diagram showing an example of the action information storage unit according to the embodiment. 図4は、実施形態に係る特徴情報記憶部の一例を示す図である。 Figure 4 is a diagram showing an example of the feature information storage unit according to the embodiment. 図5は、実施形態に係る認証装置による認証処理手順を示すフローチャートである。 Figure 5 is a flowchart showing an authentication processing procedure by the authentication device according to the embodiment. 図6は、ユーザの特徴の一例を示す図である。 Figure 6 is a diagram showing an example of characteristics of a user. 図7は、認証装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。 Figure 7 is a hardware configuration diagram illustrating an example of a computer for implementing the authentication device function.

以下に、本願に係る認証装置、認証方法および認証プログラムを実施するための形態(以下、「実施形態」と呼ぶ)について図面を参照しつつ詳細に説明する。 Hereinafter, the authentication device according to the present application, embodiments of the authentication method and authentication program (hereinafter, referred to as "embodiment") will be described in detail with reference to the drawings. なお、この実施形態により本願に係る認証装置、認証方法および認証プログラムが限定されるものではない。 The authentication device does not authentication method and authentication program is limited according to the present this embodiment. また、以下の実施形態において同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略される。 Further, the same parts in the following embodiment are denoted by the same reference numerals, and an overlapping description will be omitted.

〔1. [1. 実施形態〕 Embodiment
〔1−1. [1-1. 実施形態に係る認証処理〕 Authentication processing according to Embodiment
まず、図1を用いて、実施形態に係る認証処理の一例について説明する。 First, with reference to FIG. 1, illustrating an example of authentication processing according to the embodiment. 図1は、実施形態に係る認証システム1による認証処理の一例を示す説明図である。 Figure 1 is an explanatory diagram showing an example of the authentication processing by the authentication system 1 according to the embodiment. 図1の例では、端末装置10を有するユーザU1の認証を行なう認証処理が行われる。 In the example of FIG. 1, the authentication process is performed for authenticating a user U1 having a terminal device 10.

図1に示すように、認証システム1には、端末装置10と、認証装置100とが含まれる。 As shown in FIG. 1, the authentication system 1 includes a terminal device 10 includes an authentication device 100. 端末装置10、認証装置100は、それぞれネットワークと有線または無線により通信可能に接続される。 Terminal device 10, the authentication apparatus 100 is communicably connected via a network and a wired or wireless respectively.

端末装置10は、スマートフォンや、PC(Personal Computer)や、タブレット型端末や、携帯電話機、PDA(Personal Digital Assistant)等の情報処理装置である。 Terminal device 10, smart phones and, PC (Personal Computer) or, or tablet terminal, portable telephone, an information processing apparatus such as a PDA (Personal Digital Assistant). 認証装置100は、ユーザの認証を行なうサーバ装置である。 Authentication apparatus 100 is a server apparatus that performs authentication of the user.

具体的には、認証装置100は、まず、ユーザU1の行動履歴を取得する(ステップS1)。 Specifically, the authentication device 100 first acquires action history of the user U1 (Step S1). 例えば、認証装置100は、ユーザU1の行動履歴として、ユーザU1が行った行動の内容とかかる行動を行なった日時に関する情報を取得する。 For example, the authentication device 100, as the action history of the user U1, to obtain information about the date and time of performing such actions and what actions the user U1 has performed. 一例としては、認証装置100は、ユーザU1が日時「2015/12/10 11:00」に「渋谷に滞在」したことを示す情報を取得する。 As an example, the authentication device 100 acquires information indicating that the user U1 who "stayed Shibuya" in time "2015/12/10 11:00". 他の例では、認証装置100は、ユーザU1が日時「2015/12/10 11:04」に「Aサイトにアクセス」したことを示す情報を取得する。 In another example, the authentication device 100 acquires information indicating that the user U1 who "Visit A ​​site" to the time "2015/12/10 11:04". 他の例では、認証装置100は、ユーザU1が日時「2015/12/10 11:10」に「Xアプリを使用」したことを示す情報を取得する。 In another example, the authentication device 100 acquires information indicating that the user U1 who "Using the X application" on time "2015/12/10 11:10". そして、認証装置100は、取得したユーザU1が行った行動の内容とかかる行動を行なった日時に関する情報を、ユーザU1に割り当てられたユーザIDに対応付けて図2に示す行動情報記憶部121に格納する。 Then, the authentication device 100, the information about the performed according to the contents of the action by the user U1 has performed the acquired action time, the action information storage unit 121 shown in FIG. 2 in association with the user ID assigned to the user U1 Store.

続いて、認証装置100は、ユーザU1の特徴を学習する(ステップS2)。 Subsequently, the authentication device 100 learns the characteristics of the user U1 (Step S2). 具体的には、認証装置100は、取得されたユーザU1の行動履歴に基づいてユーザU1の特徴を学習する。 Specifically, the authentication device 100 learns the characteristics of the user U1 based on the behavior history of the user U1 obtained. 例えば、認証装置100は、ユーザU1の行動履歴と他のユーザの行動履歴とを学習データとして用いてユーザU1の特徴を示すモデルを生成する。 For example, the authentication apparatus 100 generates a model showing the characteristics of the user U1 by using the action history and behavior history of another user of the user U1 as learning data. 一例としては、認証装置100は、ユーザU1の特徴を示すモデルとして以下の式(1)によりユーザU1の特徴を示す要素x 〜x の重みw 〜w を算出する。 As an example, the authentication apparatus 100 calculates a weight w 1 to w n elements x 1 ~x n indicating characteristics of the user U1 by Equation (1) below as a model showing the characteristics of the user U1.

ここで、要素x 〜x は、例えば、ユーザが滞在する場所や、閲覧するWebページのサイト、使用するアプリケーション、使用するデバイスなどといった各種の特徴を示す。 Here, the elements x 1 ~x n, for example, shows the location and the user is staying, Web pages of sites that you visit, the application to be used, the various features of such as devices used. 重みw 〜w は、要素x 〜x が示す特徴の加重を示す。 Weight w 1 to w n denotes a weighting characteristics indicated elements x 1 ~x n. 例えば、認証装置100は、ユーザU1の特徴を示すモデルの「y」の値に強く影響を与える要素の重みほど高い値を算出する。 For example, the authentication device 100, calculates a higher weight strongly influences elements to a value of "y" in the model showing the characteristics of the user U1 high value. 一例としては、認証装置100は、ユーザU1と他のユーザの行動履歴を用いて、ユーザU1が他のユーザと比較して相対的に多く滞在する場所や、閲覧するWebページのサイト、使用するアプリケーション、使用するデバイスに対応する要素x 〜x の重みw 〜w ほど高い値を算出する。 As an example, the authentication apparatus 100 uses the behavior history of the user U1 and the other users, or where the user U1 to stay relatively large compared with other users, Browse Web pages site using application calculates a weight w 1 to w n higher values of the elements x 1 ~x n corresponding to the device to be used.

その後、認証装置100は、入力情報を受信する(ステップS3)。 Thereafter, the authentication device 100 receives the input information (step S3). 具体的には、認証装置100は、ユーザU1が端末装置10を操作してユーザの認証に関するリクエストを認証装置100に送信した場合に、ユーザU1の行動に関する入力情報を端末装置10から受信する。 Specifically, the authentication apparatus 100, when the user U1 sends a request for authentication of the user by operating the terminal device 10 to the authentication device 100 receives input information about the behavior of the user U1 from the terminal device 10. 例えば、認証装置100は、入力情報として、ユーザU1が現在滞在している場所や、直近に閲覧したWebページのサイト、直近に使用したアプリケーション、認証を要求する際に使用しているデバイスなどに関する情報を、端末装置10から受信する。 For example, the authentication device 100, as input information, and where the user U1 is currently staying, Web page of the site you've visited most recently, the application that was used most recently, on such devices that are used to request authentication information, received from the terminal apparatus 10.

続いて、認証装置100は、学習された学習結果と、ユーザU1の行動に関する入力情報とに基づいてユーザU1の認証を行なう(ステップS4)。 Subsequently, the authentication device 100 performs authentication of the user U1 based learning result of the learning, on the input information about the behavior of the user U1 (Step S4). 具体的には、認証装置100は、学習結果としてユーザU1の特徴を示すモデルを形成する要素x 〜x の重みw 〜w と、入力情報とに基づいてユーザの認証を行なう。 Specifically, the authentication device 100 performs a weight w 1 to w n elements x 1 ~x n to form a model showing the characteristics of the user U1 as a learning result, the authentication of the user based on the input information. 例えば、認証装置100は、ユーザU1の特徴を示すモデルを形成する要素x 〜x のうち入力情報が示す行動に対応する要素に入力情報を代入することで算出される「y」の値が所定の閾値以上である場合に、ユーザU1であると認証する。 For example, the authentication device 100, the value of "y" is calculated by substituting the input information to the elements corresponding to the action indicated by the input information of the elements x 1 ~x n to form a model showing the characteristics of the user U1 There if a predetermined threshold value or more, is authenticated as the user U1. その後、認証装置100は、認証結果を端末装置10に送信する(ステップS5)。 Thereafter, the authentication device 100 transmits an authentication result to the terminal device 10 (step S5).

このように、実施形態に係る認証装置100は、ユーザの行動履歴を取得する。 Thus, the authentication apparatus 100 according to the embodiment acquires the action history of the user. また、認証装置100は、取得されたユーザの行動履歴に基づいてユーザの特徴を学習する。 The authentication device 100 learns the characteristics of the user based on the behavior history of acquired user. また、認証装置100は、学習された学習結果と、ユーザの行動に関する入力情報とに基づいてユーザの認証を行なう。 The authentication device 100 performs user authentication based on the learning result of the learning, on the input information about the behavior of the user.

これにより、認証装置100は、ユーザの行動履歴から特徴を学習した結果に基づいてユーザの認証を行なうことができるので、ユーザを高い精度で認証することができる。 Accordingly, the authentication device 100 can authenticate the user based on a result of learning the feature from the behavior history of user can authenticate the user with high accuracy. 例えば、認証装置100は、ユーザの過去の行動に基づく特徴とユーザの今の状況を示す入力情報とを用いてユーザの認証を行なうことができるので、認証精度を高めることができる。 For example, the authentication device 100 can authenticate the user by using the input information indicating the current situation of the feature and the user based on past behavior of the user, it is possible to improve the authentication accuracy.

また、実施形態に係る認証装置100は、学習結果としてユーザの特徴を示すモデルを形成する要素の重みと、入力情報とに基づいてユーザの認証を行なう。 The authentication apparatus 100 according to the embodiment, the weight of the elements forming the model indicating characteristics of the user as a learning result, performs user authentication based on the input information. これにより、認証装置100は、ユーザの特徴を示す要素と入力情報が示す要素を用いてユーザの認証を行なうことができるので、ユーザを高い精度で認証することができる。 Accordingly, the authentication device 100 can authenticate the user using the elements indicated by the element and the input information indicating characteristics of the user can authenticate the user with high accuracy.

なお、図1では、認証システム1に、1台の端末装置10と、1台の認証装置100とが含まれる例を示したが、認証システム1には、複数台の端末装置10や、複数台の認証装置100が含まれてもよい。 In FIG. 1, the authentication system 1, and one terminal device 10, an example that contains the one of the authentication device 100, the authentication system 1, and a plurality of terminal devices 10, a plurality it may be included in the platform of the authentication device 100.

また、図1では、説明を簡単にするため、ユーザが滞在する場所、閲覧するWebページのサイト、使用するアプリケーション、使用するデバイスをモデルの要素の例として示したが、実際には上述した要素に限らず、ユーザの特徴を示す各種の要素によってモデルが形成される。 Further, in FIG. 1, for ease of explanation, where the user is staying, Web pages of sites that you visit, element applications that use, although the device to be used as an example of a model element, which in fact described above not limited to, the model is formed by various elements indicating characteristics of the user.

〔1−2. [1-2. 実施形態に係る認証装置の構成〕 Configuration of authentication apparatus according to Embodiment
次に、図2を用いて、実施形態に係る認証装置100の構成について説明する。 Next, with reference to FIG. 2, description will be given of a configuration of the authentication apparatus 100 according to the embodiment. 図2は、実施形態に係る認証装置100の構成例を示す図である。 Figure 2 is a diagram illustrating an exemplary configuration of the authentication apparatus 100 according to the embodiment. 図2に示すように、認証装置100は、通信部110と、記憶部120と、制御部130とを有する。 As shown in FIG. 2, the authentication device 100 includes a communication unit 110, a storage unit 120, and a control unit 130. なお、認証装置100は、認証装置100を利用する管理者等から各種操作を受け付ける入力部(例えば、キーボードやマウス等)や、各種情報を表示するための表示部(例えば、液晶ディスプレイ等)を有してもよい。 The authentication device 100 includes an input unit from an administrator or the like to use the authentication device 100 receives various operations (e.g., a keyboard or a mouse) or a display unit for displaying various information (e.g., a liquid crystal display or the like) it may have.

(通信部110について) (The communication unit 110)
通信部110は、例えば、NIC(Network Interface Card)等によって実現される。 The communication unit 110 is implemented by, for example, NIC (Network Interface Card) or the like. 具体的には、通信部110は、ネットワークと有線または無線で接続され、ネットワークを介して、端末装置10との間で情報の送受信を行なう。 Specifically, the communication unit 110 is connected to a network and a wired or wireless, via a network, transmitting and receiving information between the terminal device 10. 例えば、通信部110は、ユーザの行動履歴や、ユーザを認証する際に用いる入力情報、認証結果の送受信を行なう。 For example, the communication unit 110 performs the action history and user input information used to authenticate the user, the transmission and reception of the authentication result.

(記憶部120について) (For storage unit 120)
記憶部120は、例えば、RAM(Random Access Memory)、フラッシュメモリ(Flash Memory)等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。 Storage unit 120 is, for example, RAM (Random Access Memory), a flash memory (Flash Memory) semiconductor memory devices, such as, or a hard disk, is implemented by a storage device such as an optical disk. 記憶部120は、行動情報記憶部121と、特徴情報記憶部122とを有する。 Storage unit 120 includes a behavior information storage unit 121, and a feature information storage unit 122.

(行動情報記憶部121について) (For the behavior information storage unit 121)
行動情報記憶部121は、ユーザの行動履歴に関する情報を記憶する。 Action information storage unit 121 stores information about the behavior history of the user. 具体的には、行動情報記憶部121は、ユーザ毎に、ユーザが行った行動に関する情報を記憶する。 Specifically, the action information storage unit 121, for each user, stores information about the actions performed by the user. ここで、図3に、実施形態に係る行動情報記憶部121の一例を示す。 Here, FIG. 3 shows an example of the action information storage unit 121 according to the embodiment. 図3に示すように、行動情報記憶部121は、「ユーザID」、「日時」および「行動」といった項目を有する。 As shown in FIG. 3, the action information storage unit 121 includes items such as "User ID", "date" and "action".

「ユーザID」は、ユーザを識別するための識別情報を示す。 "User ID" indicates identification information for identifying a user. 例えば、「ユーザID」には、ユーザを識別するための識別情報を示す。 For example, the "user ID" indicates identification information for identifying a user. 例えば、「ユーザID」には、ユーザごとに個別に割り当てられるユニークな英数字等の文字列などが記憶される。 For example, the "User ID", a character string such as a unique alphanumeric assigned individually for each user is stored. 「日時」は、ユーザが行動を行なった時間を示す。 "Date and time" indicates the time during which the user has performed an action. 例えば、「日時」には、ユーザが行動を行なった年、月、日、時刻などが記憶される。 For example, the "date and time" is the year that the user has performed an action, month, day, time, and the like are stored.

「行動」は、ユーザが行った行動の内容を示す。 "Action" shows the contents of the actions performed by the user. 例えば、「行動」には、ユーザが滞在した場所や、閲覧したサイト、起動したアプリケーションに関する情報などが記憶される。 For example, the "action" is, and where the user has to stay, browse the site, such as information about the application that started is stored. なお、図3に示す行動に関する情報は一例に過ぎず、行動情報記憶部121は、実際には、その他の各種の行動に関する情報も多数記憶する。 Note that only information An example behavioral shown in FIG. 3, the action information storage unit 121, in fact, also stores multiple information on other various actions.

すなわち、図3では、ユーザID「U1」によって識別されるユーザは、日時「2015/12/10 11:00」に「渋谷に滞在」した例を示している。 That is, in FIG. 3, the user identified by the user ID "U1" indicates an example of "staying in Shibuya" in time "2015/12/10 11:00". ユーザID「U2」によって識別されるユーザは、日時「2015/12/10 11:00」に「Bサイトにアクセス」した例を示している。 User identified by the user ID "U2" indicates an example of "Access to B-site" on time "2015/12/10 11:00".

(特徴情報記憶部122について) (The feature information storage section 122)
特徴情報記憶部122は、ユーザの特徴に関する情報を記憶する。 Characteristic information storage unit 122 stores information about the characteristics of the user. 具体的には、特徴情報記憶部122は、ユーザ毎に、ユーザの特徴を示すモデルを形成する要素に関する情報を記憶する。 Specifically, the feature information storage section 122, for each user, stores information about elements that form the model indicating characteristics of the user. ここで、図4に、実施形態に係る特徴情報記憶部122の一例を示す。 Here, FIG. 4 illustrates an example of a characteristic information storage unit 122 according to the embodiment. 図4に示すように、特徴情報記憶部122は、「ユーザID」および「特徴」といった項目を有する。 As shown in FIG. 4, it features information storage unit 122 has items, such as "user ID" and "wherein."

「ユーザID」は、ユーザを識別するための識別情報を示す。 "User ID" indicates identification information for identifying a user. 例えば、「ユーザID」には、ユーザごとに個別に割り当てられるユニークな英数字等の文字列などが記憶される。 For example, the "User ID", a character string such as a unique alphanumeric assigned individually for each user is stored. 「特徴」は、ユーザの特徴を示す情報を示す。 "Characteristic" refers to the information that indicates the characteristics of the user. 例えば、「特徴」は、「位置情報」、「閲覧情報」、「アプリ情報」、「デバイス情報」といった項目を有する。 For example, a "feature" has an item such as "location information", "view information", "application information", "device information". 一例としては、「位置情報」は、ユーザが滞在する場所を要素とした重みが記憶される。 As an example, "location information", weights and where the user is staying the element is stored. ここで、「重み」は、一態様としては、ユーザが滞在する頻度が高い場所ほど高い値が記憶される。 Here, "weight" as one aspect, a high value higher place frequently for the user to stay are stored. 「閲覧情報」は、ユーザが閲覧するサイトを要素とした重みが記憶される。 "View information", weight was an element site the user browses is stored. ここで、「重み」は、一態様としては、ユーザが閲覧する頻度が高いサイトほど高い値が記憶される。 Here, "weight" as one aspect, a high value the higher the frequency of the user browses the site are stored. 「アプリ情報」は、ユーザが使用するアプリケーションを要素とした重みが記憶される。 "Application information" weights the applications the user uses the element is stored. ここで、「重み」は、一態様としては、ユーザが使用する頻度が高いアプリケーションほど高い値が記憶される。 Here, "weight" as one aspect, a high value the higher the frequency used by the user application is stored. 「デバイス情報」は、ユーザが使用するデバイスを要素とした重みが記憶される。 "Device information" weights and the device used by the user and elements are stored. ここで、「重み」は、一態様としては、ユーザが使用する頻度が高いデバイスほど高い値が記憶される。 Here, "weight", as the one embodiment, the frequency used by the user is high device higher value is stored.

すなわち、図4では、ユーザID「U1」によって識別されるユーザは、「品川」より「渋谷」に滞在する頻度が高いという特徴を有する例を示している。 That is, in FIG. 4, the user identified by the user ID "U1" indicates an example having the feature that the frequency of travel and "Shibuya" from "Shinagawa" high. また、ユーザID「U1」によって識別されるユーザは、「Bサイト」より「Aサイト」を閲覧する頻度が高いという特徴を有する例を示している。 Further, the user identified by the user ID "U1" indicates an example having the characteristic of frequency of viewing the "A site" from "B site" is high. また、ユーザID「U1」によって識別されるユーザは、「Yアプリ」より「Xアプリ」を使用する頻度が高いという特徴を有する例を示している。 Further, the user identified by the user ID "U1" indicates an example having the feature that the frequency of using "X app" from "Y application" is high. また、ユーザID「U1」によって識別されるユーザは、「Wパソコン」より「Vフォン」を使用する頻度が高いという特徴を有する例を示している。 Further, the user identified by the user ID "U1" indicates an example having the feature that the frequency of using the "V Phone" from "W PC" is high.

(制御部130について) (The control section 130)
制御部130は、例えば、CPU(Central Processing Unit)やMPU(Micro Processing Unit)等によって、認証装置100内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム(認証プログラムの一例に相当)がRAMを作業領域として実行されることにより実現される。 The control unit 130, for example, CPU by (Central Processing Unit) or an MPU (Micro Processing Unit) or the like, work area a RAM (corresponding to an example of the authentication program) various programs stored in the authentication device 100 inside the storage device It is realized by being executed as. また、制御部130は、例えば、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)やFPGA(Field Programmable Gate Array)等の集積回路により実現される。 The control unit 130 is realized by, for example, ASIC (Application Specific Integrated Circuit) or FPGA (Field Programmable Gate Array), such as an integrated circuit.

制御部130は、図2に示すように、取得部131と、学習部132と、認証部133とを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。 Control unit 130, as shown in FIG. 2, an acquisition unit 131, a learning unit 132, and a authentication section 133, to realize or execute the function or action of the information processing to be described below. なお、制御部130の内部構成は、図2に示した構成に限られず、後述する認証処理を行なう構成であれば他の構成であってもよい。 Incidentally, the internal structure of the control unit 130 is not limited to the configuration shown in FIG. 2, may be other structures as long as a configuration for performing an authentication process to be described later. また、制御部130が有する各処理部の接続関係は、図2に示した接続関係に限られず、他の接続関係であってもよい。 The connection relationship of the processing unit by the control unit 130 has is not limited to the connection relationship shown in FIG. 2, it may be another connection relation.

(取得部131について) (For information about obtaining section 131)
取得部131は、ユーザの行動履歴を取得する。 Acquisition unit 131 acquires the action history of the user. 具体的には、取得部131は、ユーザの行動に関する情報を、ユーザが有する端末装置10から取得する。 Specifically, the acquiring unit 131 acquires information about the behavior of the user, from the terminal apparatus 10 provided on the user. また、取得部131は、端末装置10からユーザの行動に関する情報を取得した場合に、取得したユーザの行動に関する情報を行動情報記憶部121に格納する。 Further, acquisition unit 131, when obtaining the information about the behavior of the user from the terminal device 10 stores information on the behavior of the user acquired in the action information storage unit 121. 例えば、取得部131は、ユーザが行った行動の内容とかかる行動を行なった日時に関する情報を、かかるユーザに割り当てられたユーザIDに対応付けて行動情報記憶部121に格納する。 For example, the acquisition unit 131 stores information about when the user makes a content with such behavior action went, the action information storage unit 121 in association with the user ID assigned to such user.

一例としては、取得部131は、ユーザの行動に関する情報として、ユーザが滞在した場所の滞在時間、滞在頻度、滞在日時などを取得する。 As an example, acquisition unit 131, as information on user behavior, residence time where the user has stayed, stayed frequency, such as stay time to get. 他の例では、取得部131は、ユーザの行動に関する情報として、ユーザがWebページのサイトにアクセスした時刻、滞在時間、デバイスに関する情報などを取得する。 In another example, the acquisition unit 131, as the information about the behavior of the user, time the user accessed the site of Web pages, residence time, to acquire the information about the device. 他の例では、取得部131は、ユーザの行動に関する情報として、端末装置10が備える各種のセンサ(例えば、GPSセンサや、ジャイロセンサ、加速度センサ、照度センサ、近接センサなど)の反応回数、頻度、測定値、異常度などを取得する。 In another example, the acquisition unit 131, as information on user behavior, various sensors provided in the terminal device 10 (for example, a GPS sensor, a gyro sensor, an acceleration sensor, an illuminance sensor, etc. proximity sensor) reaction times of the frequency , the measured value, and degree of abnormality to retrieve. 他の例では、取得部131は、ユーザの行動に関する情報として、ユーザが利用したサービスの使用状況、頻度などを取得する。 In another example, the acquisition unit 131, as information on user behavior, usage of the service used by the user, acquires the like frequently. 他の例では、取得部131は、ユーザの行動に関する情報として、ユーザが使用したアプリケーションの使用頻度、キャッシュ情報、スマートフォンにおける操作ログなどを取得する。 In another example, the acquisition unit 131, as information on user behavior, frequency of use of an application used by the user, cache information, to acquire the operation in a smart phone logs. 他の例では、取得部131は、ユーザの行動に関する情報として、セキュリティ認証に伴う行動に関する情報を取得する。 In another example, the acquisition unit 131, as information on user behavior, to obtain information about the behavior associated with the security authentication. 例えば、取得部131は、セキュリティ認証に伴う行動として、IDやパスワードの成否や、間違えやすいパスワード、指紋や声紋などの生体情報、ユーザを確認する質問とかかる質問に対するユーザの回答などを取得する。 For example, the acquisition unit 131 acquires as an action due to the security authentication, and the success or failure of the ID and password, easily mistaken password, biometric information such as a fingerprint or voiceprint, such as the user's answers to questions and take questions to verify the user.

(学習部132について) (For the learning unit 132)
学習部132は、取得部131によって取得されたユーザの行動履歴に基づいてユーザの特徴を学習する。 Learning unit 132 learns the characteristics of the user based on the user's behavior history obtained by the obtaining unit 131. 具体的には、学習部132は、ユーザの行動履歴に基づいてユーザの特徴を示すモデルを生成する。 Specifically, the learning unit 132 generates a model showing the characteristics of the user based on the user's behavior history. ユーザの行動履歴には、ユーザの本人性が現れるからである。 The user's behavior history, because the identity of the user appears. より具体的には、学習部132は、行動情報記憶部121に記憶されたユーザの行動履歴を学習データとして用いてユーザの特徴を示すモデルをユーザ毎に生成する。 More specifically, the learning unit 132 generates for each user a model showing the characteristics of the user using the user's behavior history stored in the action information storage unit 121 as learning data. 例えば、学習部132は、行動情報記憶部121に記憶されたユーザの行動履歴を参照し、ユーザの特徴を示す上記(1)のようなモデルを形成する要素x 〜x の重みw 〜w を算出する。 For example, the learning unit 132 refers to the user behavior history stored in the action information storage unit 121, the weight w 1 of elements x 1 ~x n for forming a model as described above (1) showing the characteristics of the user to calculate the ~w n. 一例としては、学習部132は、ユーザの特徴を示すモデルの「y」の値に強く影響を与える要素の重みほど高い値を算出する。 As an example, the learning unit 132 calculates the weights higher value strongly affects elements to a value of "y" in the model showing the characteristics of the user. 一態様としては、学習部132は、モデルが特徴を示すユーザの行動履歴と他のユーザの行動履歴とを用いて、他のユーザと比較して相対的に多く滞在する場所や、閲覧するWebページのサイト、使用するアプリケーション、使用するデバイスに対応する要素x 〜x の重みw 〜w ほど高い値を算出する。 As an embodiment, the learning unit 132, the model by using the action history of the user's behavior history with other users indicating characteristics, and where to stay relatively large compared with other users, browsing Web page of the site, the application used to calculate the weight w 1 to w n higher values of the elements x 1 ~x n corresponding to the device to be used. 言い換えると、学習部132は、ユーザにとって独自の要素x 〜x の重みw 〜w ほど高い値を算出する。 In other words, the learning unit 132 calculates the weights w 1 to w n higher value of its own elements x 1 ~x n for the user. そして、学習部132は、算出した重みw 〜w を要素x 〜x と対応付けて特徴情報記憶部122に格納する。 Then, the learning unit 132 stores the feature information storing unit 122 weights w 1 to w n calculated in association with the elements x 1 ~x n. これにより、学習部132は、ユーザの特徴を示すモデルを生成する。 Thus, the learning unit 132 generates a model showing the characteristics of the user.

(認証部133について) (For the authentication unit 133)
認証部133は、学習部132によって学習された学習結果と、ユーザの行動に関する入力情報とに基づいてユーザの認証を行なう。 Authentication unit 133 performs a learning result of the learning by the learning unit 132, the authentication of the user based on the input information about the behavior of the user. 具体的には、認証部133は、学習結果としてユーザの特徴を示すモデルを形成する要素の重みと、入力情報とに基づいてユーザの認証を行なう。 Specifically, authentication unit 133, the weight of the elements forming the model indicating characteristics of the user as a learning result, performs user authentication based on the input information. 例えば、認証部133は、ユーザの行動予定に基づいて補正した要素の重みと、入力情報とに基づいてユーザの認証を行なう。 For example, the authentication unit 133, and the weight of the correction elements, based on the activity schedule of the user, to authenticate the user based on the input information. 言い換えると、認証装置100は、ユーザの状況に応じて要素の重みを動的に変更してユーザの認証を行なう。 In other words, the authentication device 100 performs authentication of the user by dynamically changing the weighting factors according to the situation of the user. ここで、要素の重みは、同一のユーザであっても行動履歴が順次蓄積されるため毎回同じにはならず、変動しやすい要素もあれば変動しにくい要素もある。 Here, the weight of the element is not in every order even for the same user action history is sequentially accumulated the same, hardly fluctuates Some variation easily Elements Element. このため、認証部133は、要素の信頼性に応じて要素ごとに重みを調整する。 Therefore, the authentication unit 133 adjusts the weight for each element in accordance with the reliability of the element. 例えば、認証部133は、変動しやすい要素ほど信頼性が低いとして要素の重みを低く調整する。 For example, the authentication unit 133 adjusts the unreliable as variation tends element weight elements low. 一方、認証部133は、変動しにくい要素ほど信頼性が高いとして要素の重みを高く調整する。 On the other hand, the authentication unit 133, the weight of the element higher adjusted as reliable as hardly varies element. 変動しやすい変動しやすい要素や変動しにくい要素は、一例としては、いくつかの期間ごとに学習データを区切って重みごとに平均や分散を算出することで判断される。 Variation tends to fluctuate easily elements and hardly varies element, as an example, for each several periods separated learning data is determined by calculating the average and variance for each weight. なお、ユーザの行動予定は、例えば、ユーザのスケジューラやメールの内容などから取得される。 It should be noted that the action schedule of the user, for example, is obtained from such as the contents of a user of the scheduler and e-mail.

一例としては、認証部133は、ユーザの行動予定のうち予め設定された所定の行動に基づいて補正した要素の重みと、入力情報とに基づいてユーザの認証を行なう。 As an example, the authentication unit 133 performs a weighting of the correction elements on the basis of the preset predetermined action of the action schedule of the user, the authentication of the user based on the input information. ここで、予め設定された所定の行動は、旅行、イベントへの参加、記念日の行事、災害や天気の変動時の行動などといった短期的に影響を及ぼすものと、引っ越し、端末装置10の機種変更、出産、転職、転校、異動、入退院などといった長期的に影響を及ぼすものが挙げられる。 Here, the predetermined action that has been set in advance, travel, participation in the event, event of the anniversary, and the short-term affects ones, such as behavior at the time of change of disasters and weather, moving, the model of the terminal device 10 change, birth, change jobs, change schools, change, are those long-term impact, such as admissions and discharges. 一態様としては、認証部133は、ユーザの行動予定としてユーザのスケジュールに入力された情報に基づいて補正した要素の重みと、入力情報とに基づいてユーザの認証を行なう。 As an embodiment, the authentication unit 133 performs a weighting of the correction elements on the basis of the information entered in the user's schedule as action schedule of the user, the authentication of the user based on the input information. 例えば、認証部133は、ユーザのスケジュールに旅行や出張の予定に関する情報が入力されている場合に、ユーザの滞在場所に対応する要素の重みを「0」に補正する。 For example, the authentication unit 133, when the information about the schedule of travel and business trip to the user's schedule is input, to compensate for the weight of the corresponding element to stay the location of the user to "0". 言い換えると、認証部133は、ユーザの将来の予定を反映して、ユーザの特徴を示すモデルを形成する要素をフレキシブルに脱着する。 In other words, the authentication unit 133, reflecting the future schedule of the user, to desorb the element forming a model representative of a characteristic of a user flexibly. すなわち、認証部133は、将来の異常として推測される要素を除外してユーザの認証を行なう。 In other words, the authentication unit 133 performs authentication of users to the exclusion of elements is estimated as a future abnormality. 認証対象のユーザにとって非常にまれな滞在場所などはノイズとして例外的に扱い認証精度を高めるためである。 Such as the very rare place to stay for the authentication target of a user is to enhance the exception to handle authentication accuracy as noise.

〔1−3. [1-3. 実施形態に係る認証処理手順〕 Authentication processing procedure according to Embodiment
次に、図5を用いて、実施形態に係る認証装置100による認証処理の手順について説明する。 Next, with reference to FIG. 5, the procedure of authentication processing by the authentication apparatus 100 according to the embodiment will be described. 図5は、実施形態に係る認証装置100による認証処理手順を示すフローチャートである。 Figure 5 is a flowchart showing an authentication processing procedure by the authentication device 100 according to the embodiment.

図5に示すように、認証装置100は、ユーザの行動履歴を取得する(ステップS101)。 As shown in FIG. 5, the authentication device 100 acquires the behavior history of the user (step S101). 例えば、認証装置100は、ユーザの行動に関する情報を、ユーザが有する端末装置10から取得する。 For example, the authentication device 100 acquires information about the behavior of the user, from the terminal apparatus 10 provided on the user. ここで、認証装置100は、ユーザの行動履歴を取得していない場合には(ステップS101;No)、ユーザの行動履歴を取得するまで待機する。 Here, the authentication device 100, if not get the action history of the user; waits until acquires (step S101 No), the user's behavior history.

続いて、認証装置100は、端末装置10からユーザの行動に関する情報を取得した場合に(ステップS101;Yes)、取得したユーザの行動に関する情報を行動情報記憶部121に格納する(ステップS102)。 Subsequently, the authentication apparatus 100, when obtaining the information about the behavior of the user from the terminal device 10 (step S101; Yes), stores the acquired information about the behavior of the user and the behavior information storage unit 121 (step S102). 例えば、認証装置100は、ユーザが行った行動の内容とかかる行動を行なった日時に関する情報を、かかるユーザに割り当てられたユーザIDに対応付けて行動情報記憶部121に格納する。 For example, the authentication apparatus 100 stores the information about when the user makes a content with such behavior action went, the action information storage unit 121 in association with the user ID assigned to such user.

その後、認証装置100は、取得部131によって取得されたユーザの行動履歴に基づいてユーザの特徴を学習する(ステップS103)。 Thereafter, the authentication device 100 learns the characteristics of the user based on the user's behavior history acquired by the acquisition unit 131 (step S103). 例えば、認証装置100は、ユーザの行動履歴に基づいてユーザの特徴を示すモデルを生成する。 For example, the authentication apparatus 100 generates a model showing the characteristics of the user based on the user's behavior history.

そして、認証装置100は、学習した学習結果を特徴情報記憶部122に格納する(ステップS104)。 Then, the authentication apparatus 100 stores the learning result of the learning feature information storage section 122 (step S104). 例えば、認証装置100は、学習結果として、ユーザの特徴を示すモデルを形成する要素の重みを特徴情報記憶部122に格納する。 For example, the authentication device 100, as a learning result, and stores the weights of elements forming a model showing the characteristics of the user in the characteristic information storage unit 122.

続いて、認証装置100は、学習部132によって学習された学習結果と、ユーザの行動に関する入力情報とに基づいてユーザの認証を実行する(ステップS105)。 Subsequently, the authentication device 100 includes a learning result of the learning by the learning unit 132 performs authentication of the user based on the input information about the behavior of the user (step S105). 例えば、認証装置100は、学習結果としてユーザの特徴を示すモデルを形成する要素の重みと、入力情報とに基づいてユーザの認証を行なう。 For example, the authentication device 100, the weight of the elements forming the model indicating characteristics of the user as a learning result, performs user authentication based on the input information.

〔1−4. [1-4. 実施形態の効果〕 Effects of the Embodiment]
上述してきたように、実施形態に係る認証装置100は、取得部131と、学習部132と、認証部133とを有する。 As described above, the authentication device 100 according to the embodiment includes an acquisition unit 131, a learning unit 132, an authentication unit 133. 取得部131は、ユーザの行動履歴を取得する。 Acquisition unit 131 acquires the action history of the user. 学習部132は、取得部131によって取得されたユーザの行動履歴に基づいてユーザの特徴を学習する。 Learning unit 132 learns the characteristics of the user based on the user's behavior history obtained by the obtaining unit 131. 認証部133は、学習部132によって学習された学習結果と、ユーザの行動に関する入力情報とに基づいてユーザの認証を行なう。 Authentication unit 133 performs a learning result of the learning by the learning unit 132, the authentication of the user based on the input information about the behavior of the user.

これにより、認証装置100は、ユーザの行動履歴から特徴を学習した結果に基づいてユーザの認証を行なうことができるので、ユーザを高い精度で認証することができる。 Accordingly, the authentication device 100 can authenticate the user based on a result of learning the feature from the behavior history of user can authenticate the user with high accuracy. 例えば、認証装置100は、ユーザの過去の行動に基づく特徴とユーザの今の状況を示す入力情報とを用いてユーザの認証を行なうことができるので、認証精度を高めることができる。 For example, the authentication device 100 can authenticate the user by using the input information indicating the current situation of the feature and the user based on past behavior of the user, it is possible to improve the authentication accuracy.

また、実施形態に係る認証装置100において、認証部133は、学習結果としてユーザの特徴を示すモデルを形成する要素の重みと、入力情報とに基づいてユーザの認証を行なう。 Further, the authentication apparatus 100 according to the embodiment, the authentication unit 133, the weight of the elements forming the model indicating characteristics of the user as a learning result, performs user authentication based on the input information. これにより、認証装置100は、ユーザの特徴を示す要素と入力情報が示す要素を用いてユーザの認証を行なうことができるので、ユーザを高い精度で認証することができる。 Accordingly, the authentication device 100 can authenticate the user using the elements indicated by the element and the input information indicating characteristics of the user can authenticate the user with high accuracy.

また、実施形態に係る認証装置100において、認証部133は、ユーザの行動予定に基づいて補正した要素の重みと、入力情報とに基づいてユーザの認証を行なう。 Further, the authentication apparatus 100 according to the embodiment, the authentication unit 133, and the weight of the correction elements, based on the activity schedule of the user, to authenticate the user based on the input information. これにより、認証装置100は、ユーザの行動予定を即時的にモデルに反映することができるので、ユーザをより高い精度で認証することができる。 Accordingly, the authentication device 100 can be immediately reflected to model the action schedule of the user can authenticate the user with higher accuracy.

また、実施形態に係る認証装置100において、認証部133は、ユーザの行動予定のうち予め設定された所定の行動に基づいて補正した要素の重みと、入力情報とに基づいてユーザの認証を行なう。 Further, the authentication apparatus 100 according to the embodiment, the authentication unit 133 performs user authentication based on the weight of the correction elements on the basis of the preset predetermined action of the action schedule of the user, the input information . これにより、認証装置100は、ユーザに影響を与える今後の予定を考慮して認証を行なうことができるので、ユーザをより高い精度で認証することができる。 Accordingly, the authentication device 100 can consider the upcoming events that affect the user performs authentication can authenticate the user with higher accuracy. 例えば、認証装置100は、ユーザが普段とは異なる行動を行なう予定がある場合にかかる行動を考慮して認証を行なうことができるので、認証精度を高めることができる。 For example, the authentication device 100, since the user can perform authentication by considering such actions if you plan to perform different actions and usually, it is possible to improve the authentication accuracy.

また、実施形態に係る認証装置100において、認証部133は、ユーザの行動予定としてユーザのスケジュールに入力された情報に基づいて補正した要素の重みと、入力情報とに基づいてユーザの認証を行なう。 Further, the authentication apparatus 100 according to the embodiment, the authentication unit 133 performs user authentication based on the weight of the correction elements on the basis of the information entered in the user's schedule as action schedule of the user, the input information . これにより、認証装置100は、ユーザの今後のスケジュールを考慮してユーザの認証を行なうことができるので、ユーザをより高い精度で認証することができる。 Accordingly, the authentication device 100 can consider the future schedule of the user to authenticate the user, it is possible to authenticate the user with higher accuracy. 例えば、認証装置100は、スケジュールに出張することが入力されている場合に場所に関する要素の重みを「0」にすることで認証精度を高めることができる。 For example, the authentication apparatus 100 can increase the authentication accuracy by "0" the weights of the elements on the location when it is input to travel to the schedule.

〔2. [2. 変形例〕 Modification]
上述した実施形態に係る認証装置100は、上記実施形態以外にも種々の異なる形態にて実施されてよい。 Authentication apparatus 100 according to the above-described embodiments may be implemented in various different forms other than the above-described embodiment. そこで、以下では、上記の認証装置100の他の実施形態について説明する。 In the following, a description of another embodiment of the above-described authentication apparatus 100.

〔2−1. [2-1. 行動履歴に基づいてモデルを形成する要素の重みを補正〕 Correction the weight of the elements that form the model based on the behavior history]
上記の実施形態では、認証装置100が学習部132によって学習された学習結果と、ユーザの行動に関する入力情報とに基づいてユーザの認証を行なう例を挙げて説明した。 In the above embodiment, the authentication device 100 has been described as a learning result of the learning by the learning unit 132, an example for authenticating a user based on the input information about the behavior of the user. ここで、認証装置100は、ユーザの行動履歴に基づいて補正した要素の重みを用いてユーザの認証を行なってもよい。 Here, the authentication apparatus 100 may perform user authentication by using the weight of the correction elements, based on the user's behavior history.

具体的には、認証装置100の認証部133は、ユーザの行動履歴に基づいて補正した要素の重みと、入力情報とに基づいてユーザの認証を行なう。 Specifically, the authentication unit 133 of the authentication device 100, and the weight of the correction elements, based on the behavior history of user to authenticate the user based on the input information. 例えば、認証装置100は、ユーザの行動履歴として他のユーザとのコミュニケーションを支援するサービス上の行動履歴に基づいて補正した要素の重みと、入力情報とに基づいてユーザの認証を行なう。 For example, the authentication device 100 performs a weighting of the correction elements, based on the behavior history on the service to support communications with other users as the action history of the user, the authentication of the user based on the input information. 言い換えると、認証装置100は、SNS(Social Networking Service)上でのユーザの行動履歴に基づいて補正した要素の重みと、入力情報とに基づいてユーザの認証を行なう。 In other words, the authentication device 100 performs a weighting of the correction elements, based on the user's behavior history on SNS (Social Networking Service), the user authentication based on the input information. 一例としては、認証装置100は、SNSにユーザがメッセージを投稿した投稿履歴に基づいて補正した要素の重みと、入力情報とに基づいてユーザの認証を行なう。 As an example, the authentication device 100, the user to the SNS is performed and the weight of the correction elements on the basis of the post history post a message, authenticates the user based on the input information. 他の例では、認証装置100は、ユーザが今まで興味を持たなかった分野に興味を持つSNS上で繋がりのある他のユーザとの交流に関する行動に基づいて補正した要素の重みと、入力情報とに基づいてユーザの認証を行なう。 In another example, the authentication device 100, and the weight of the user has corrected based on the alternating current behavioral with other users with a connection on the SNS interested in areas that were not interested ever elements, the input information to authenticate the user based on and.

このように、変形例に係る認証装置100は、ユーザの行動履歴に基づいて補正した要素の重みと、入力情報とに基づいてユーザの認証を行なう。 Thus, the authentication apparatus 100 according to the modified example, the weight of the correction elements, based on the behavior history of user to authenticate the user based on the input information. これにより、認証装置100は、ユーザの行動履歴を反映した要素の重みを用いてユーザを認証することができるので、ユーザの認証精度をより高めることができる。 Accordingly, the authentication device 100 can authenticate the user using the weight of the element that reflects the behavior history of the user, it is possible to increase the authentication accuracy of the user.

また、変形例に係る認証装置100は、ユーザの行動履歴として他のユーザとのコミュニケーションを支援するサービス上の行動履歴に基づいて補正した要素の重みと、入力情報とに基づいてユーザの認証を行なう。 The authentication apparatus 100 according to the modified example, the weight of the correction elements, based on the behavior history on the service to support communications with other users as the action history of the user, the authentication of the user based on the input information carried out. これにより、認証装置100は、SNS上のユーザの行動を反映した要素の重みを用いてユーザを認証することができるので、ユーザの認証精度をより高めることができる。 Accordingly, the authentication device 100 can authenticate the user using the weight of the element that reflects the behavior of the user on the SNS, it is possible to further improve the authentication accuracy of the user.

〔2−2. [2-2. ライフステージに基づいてモデルを形成する要素の重みを補正〕 Correction the weight of the elements that form the model based on the life stage]
上記の実施形態では、認証装置100が学習部132によって学習された学習結果と、ユーザの行動に関する入力情報とに基づいてユーザの認証を行なう例を挙げて説明した。 In the above embodiment, the authentication device 100 has been described as a learning result of the learning by the learning unit 132, an example for authenticating a user based on the input information about the behavior of the user. ここで、認証装置100は、ユーザのライフステージに基づいて補正した要素の重みを用いてユーザの認証を行なってもよい。 Here, the authentication apparatus 100 may perform user authentication by using the weight of the correction elements, based on the life stage of the user.

具体的には、認証装置100の認証部133は、ユーザの行動履歴に基づくユーザの状況に基づいて補正した要素の重みと、入力情報とに基づいてユーザの認証を行なう。 Specifically, the authentication unit 133 of the authentication device 100, and the weight of the correction elements, based on the status of the user based on the behavior history of user, to authenticate the user based on the input information. 例えば、認証装置100は、まず、ユーザの検索履歴やWebページの閲覧履歴、商品の購入履歴などといった各種の履歴からユーザの状況を判定する。 For example, the authentication device 100, first, to determine the status of the user from browsing history, a variety of history, such as purchase history of items of search history or Web page of the user. 一例としては、認証装置100は、ユーザが旅行を行なう場合に、旅行する場所について調査する状況、ホテルや航空券の予約を行なう状況、旅行に必要な持ち物を購入する状況など、どのステージに属している状況であるかをユーザの行動履歴から判定する。 As an example, the authentication device 100, if the user makes a trip, situation to investigate about where to travel, the situation to carry out the hotel and air ticket booking, such as the situation to buy the belongings necessary to travel, belongs to which stage It determines whether the to have the situation from the user's behavior history. その後、認証装置100は、判定したユーザの状況に基づいて、モデルを形成する要素の重みを補正する。 Thereafter, the authentication device 100, based on the status of the user is determined to correct the weight of the elements forming the model. そして、認証装置100は、補正した要素の重みと、入力情報とに基づいてユーザの認証を行なう。 Then, the authentication device 100, and the weight of the correction elements, to authenticate the user based on the input information.

このように、変形例に係る認証装置100は、ユーザの行動履歴に基づくユーザの状況に基づいて補正した要素の重みと、入力情報とに基づいてユーザの認証を行なう。 Thus, the authentication apparatus 100 according to the modified example, the weight of the correction elements, based on the status of the user based on the behavior history of user, to authenticate the user based on the input information. これにより、認証装置100は、ユーザのライフステージに応じて補正した要素の重みを用いてユーザの認証を行なうことができるので、ユーザの認証精度をより高めることができる。 Accordingly, the authentication device 100 can authenticate the user using the weight of the correction elements, depending on the life stage of the user, it is possible to increase the authentication accuracy of the user.

〔2−3. [2-3. 入力情報を補正〕 Corrects the input information]
上記の実施形態では、認証装置100が学習部132によって学習された学習結果と、ユーザの行動に関する入力情報とに基づいてユーザの認証を行なう例を挙げて説明した。 In the above embodiment, the authentication device 100 has been described as a learning result of the learning by the learning unit 132, an example for authenticating a user based on the input information about the behavior of the user. ここで、認証装置100は、モデルを形成する要素の重みに限らず、入力情報を補正してもよい。 Here, the authentication apparatus 100 is not limited to the weight of the elements forming the model may be corrected input information.

具体的には、認証装置100の認証部133は、学習結果と、ユーザの行動履歴に基づいて補正した入力情報とに基づいてユーザの認証を行なう。 Specifically, the authentication unit 133 of the authentication device 100 performs user authentication based learning result and, on the input information is corrected based on the user's behavior history. 例えば、認証装置100は、ユーザの行動履歴として、ユーザが過去に滞在した場所や閲覧したWebページのサイト、使用したアプリケーション、使用したデバイスに基づいて、入力情報を補正する。 For example, the authentication device 100, as the action history of the user, the user in the past to stay the location and browsing the Web page of the site, the application that was used, based on the device that was used to correct the input information. 一例としては、認証装置100は、普段訪れることが少ない場所にユーザが滞在している場合には、入力情報のうち場所に対応する情報を差し引くことで入力情報を補正する。 As an example, the authentication apparatus 100, when a user is staying in place less visiting usually corrects the input information by subtracting the information corresponding to the location of the input information.

このように、変形例に係る認証装置100は、学習結果と、ユーザの行動履歴に基づいて補正した入力情報とに基づいてユーザの認証を行なう。 Thus, the authentication apparatus 100 according to the modification performs the user authentication based learning result and, on the input information is corrected based on the user's behavior history. これにより、認証装置100は、ユーザの行動履歴を反映した入力情報を用いてユーザを認証することができるので、ユーザの認証精度をより高めることができる。 Accordingly, the authentication device 100 can authenticate the user using the input information reflecting the behavior history of the user, it is possible to increase the authentication accuracy of the user.

〔2−4. [2-4. ユーザの特徴を可視化〕 Visualization characteristics of a user]
上記の実施形態では、認証装置100が学習部132によって学習された学習結果と、ユーザの行動に関する入力情報とに基づいてユーザの認証を行なう例を挙げて説明した。 In the above embodiment, the authentication device 100 has been described as a learning result of the learning by the learning unit 132, an example for authenticating a user based on the input information about the behavior of the user. ここで、認証装置100は、学習結果を、ユーザの認証に限らず、ユーザの特徴を可視化する情報として活用してもよい。 Here, the authentication device 100, the learning result, not only the authentication of the user may utilize the features of the user as information to be visualized. この点について図6を用いて説明する。 This will be described with reference to FIG. 図6は、ユーザの特徴の一例を示す図である。 Figure 6 is a diagram showing an example of characteristics of a user. 例えば、認証装置100は、ユーザの特徴を示すモデルを形成する要素を「位置情報系」、「閲覧情報系」、「センサ情報系」、「時間系」、「スマホログ系」などといったカテゴリに分類する。 For example, the authentication device 100, the elements forming a model indicating a feature of the user "location-based", "browsing information system", "sensor information system", "time-based", classified into categories such as "Sumahorogu system" to. 続いて、認証装置100は、ユーザの特徴を示すモデルを形成する要素の重みをカテゴリ別に合算する。 Subsequently, the authentication device 100 sums the weights of elements forming a model showing the characteristics of the user by category. そして、認証装置100は、図6に示すように、カテゴリ別の要素の重みの合算値をグラフ化して表示する。 Then, the authentication device 100, as shown in FIG. 6, and displays the graph of the sum of the weights of category elements. 図6の例では、「閲覧情報系」、「センサ情報系」、「スマホログ系」より「位置情報系」と「時間系」に特徴があるユーザであることを示す。 In the example of FIG. 6, it shows that "browsing information system", "sensor information system" is a user characterized by the "Sumahorogu system" from the "position information system" "time-based". これにより、認証装置100は、ユーザの特徴をカテゴリ別に表示することができるので、どのようなカテゴリにユーザの特徴があるのかを相対的にわかりやすく把握させることができる。 Thus, the authentication apparatus 100 can it is possible to display the characteristics of a user by categories, is grasped intelligibly relatively whether there are features of the user to any category. このため、認証装置100は、例えば、ユーザの特徴を示す情報をマーケティングや広告配信に活用することができる。 Therefore, the authentication device 100, for example, it is possible to use information indicating characteristics of the user in marketing and advertising distribution.

〔2−5. [2-5. 端末装置に適用〕 Applied to the terminal device]
上記の実施形態では、認証装置100がサーバである例を挙げて説明した。 In the above embodiment, the authentication device 100 has been described by way of example is a server. ここで、認証装置100は、サーバに限らず、ユーザが有する端末装置10に適用されてもよい。 Here, the authentication apparatus 100 is not limited to the server, it may be applied to the terminal apparatus 10 provided on the user. この場合、端末装置10は、ユーザの行動履歴を取得する取得部と、取得部によって取得されたユーザの行動履歴に基づいてユーザの特徴を学習する学習部と、学習部によって学習された学習結果と、ユーザの行動に関する入力情報とに基づいてユーザの認証を行なう認証部とを有する。 In this case, the terminal device 10 includes an acquisition unit that acquires behavior history of the user, and a learning unit that learns the characteristics of the user based on the user's behavior history obtained by the obtaining unit, the learning result of the learning by the learning unit If, and an authentication unit for authenticating a user based on the input information about the behavior of the user. 例えば、端末装置10は、ユーザの行動履歴として、ユーザの操作ログやセンサが検出するログをかかる端末装置10が有する記憶部から取得する。 For example, the terminal device 10, as the action history of the user is acquired from the storage unit included in the terminal apparatus 10 according to the log detected by the operation log and sensors of the user. 続いて、端末装置10は、取得されたユーザの行動履歴に基づいて、ユーザの特徴を示すモデルを形成する要素の重みを算出し、算出した要素の重みを学習結果として記憶部に格納する。 Subsequently, the terminal device 10 based on the behavior history of acquired user, to calculate the weight of the elements forming the model indicating characteristics of the user, stored in the storage unit weights the calculated element as the learning result. そして、端末装置10は、学習結果と、ユーザの行動に関する入力情報とに基づいてユーザの認証を行なう。 Then, the terminal apparatus 10 performs the learning result, the authentication of the user based on the input information about the behavior of the user. なお、端末装置10は、ユーザの行動履歴を、他の装置が有する記憶部から取得してもよい。 The terminal device 10, the action history of the user, may be obtained from a storage unit other apparatus. また、端末装置10は、他の装置によって算出されたユーザの特徴を示すモデルを形成する要素の重みと、入力情報とを用いてユーザの認証を行なってもよい。 The terminal device 10 includes a weight of elements forming a model representative of the characteristics of the user calculated by another apparatus may perform authentication of the user by using the input information.

〔2−6. [2-6. 機械学習で所定の行動を検知〕 Detects a predetermined action in machine learning]
上記の実施形態では、認証装置100がユーザの行動予定のうち予め設定された所定の行動に基づいて補正した要素の重みと、入力情報とに基づいてユーザの認証を行なう例を挙げて説明した。 In the above embodiment, the authentication device 100 has been described as the weight of the correction elements on the basis of the preset predetermined action of the action schedule of the user, an example for authenticating a user based on the input information . ここで、認証装置100は、予め人為的に設定された所定の行動に限らず、機械学習によって検知される所定の行動に基づいて要素の重みを補正してもよい。 Here, the authentication apparatus 100 is not limited to the previously artificially set predetermined action, the weight of the element may be corrected based on a predetermined action that is detected by the machine learning. 例えば、認証装置100は、ユーザの行動履歴を学習データとして用いて、ユーザにとって発生頻度が相対的に低い行動を機械学習により検知する。 For example, the authentication apparatus 100 uses the behavior history of the user as learning data, the occurrence frequency for the user is detected by the machine learning relatively low action. そして、認証装置100は、発生頻度が相対的に低い行動を所定の行動として用いて要素の重みを補正する。 Then, the authentication device 100, the weight of the element is corrected by using a relatively low action frequency as the predetermined action. これにより、認証装置100は、ユーザにとって珍しい行動を異常な行動としてユーザの認証において除外することができるので、ユーザの認証精度をより高めることができる。 Accordingly, the authentication device 100 can be excluded in the user authentication as abnormal behavior unusual behavior for a user, it is possible to further improve the authentication accuracy of the user.

〔2−7. [2-7. 変形例の効果〕 The effect of modification]
上述してきたように、変形例に係る認証装置100において、認証部133は、ユーザの行動履歴に基づいて補正した要素の重みと、入力情報とに基づいてユーザの認証を行なう。 As described above, in the authentication apparatus 100 according to the modified example, the authentication unit 133, and the weight of the correction elements, based on the behavior history of user to authenticate the user based on the input information. これにより、変形例に係る認証装置100は、ユーザの行動履歴を反映した要素の重みを用いてユーザを認証することができるので、ユーザの認証精度をより高めることができる。 Thus, the authentication apparatus 100 according to the modified example, it is possible to authenticate the user using the weight of the element that reflects the behavior history of the user, it is possible to increase the authentication accuracy of the user.

また、変形例に係る認証装置100において、認証部133は、ユーザの行動履歴として他のユーザとのコミュニケーションを支援するサービス上の行動履歴に基づいて補正した要素の重みと、入力情報とに基づいてユーザの認証を行なう。 Further, the authentication apparatus 100 according to the modified example, the authentication unit 133, based the weight of the correction elements, based on the behavior history on the service to support communications with other users as the action history of the user, the input information perform authentication of the user Te. これにより、変形例に係る認証装置100は、SNS上のユーザの行動を反映した要素の重みを用いてユーザを認証することができるので、ユーザの認証精度をより高めることができる。 Thus, the authentication apparatus 100 according to the modified example, it is possible to authenticate the user using the weight of the element that reflects the behavior of the user on the SNS, it is possible to further improve the authentication accuracy of the user.

また、変形例に係る認証装置100において、認証部133は、ユーザの行動履歴に基づくユーザの状況に基づいて補正した要素の重みと、入力情報とに基づいてユーザの認証を行なう。 Further, the authentication apparatus 100 according to the modified example, the authentication unit 133, and the weight of the correction elements, based on the status of the user based on the behavior history of user, to authenticate the user based on the input information. これにより、変形例に係る認証装置100は、ユーザのライフステージに応じて補正した要素の重みを用いてユーザの認証を行なうことができるので、ユーザの認証精度をより高めることができる。 Thus, the authentication apparatus 100 according to the modified example, it is possible to authenticate the user using the weight of the correction elements, depending on the life stage of the user, it is possible to increase the authentication accuracy of the user.

また、変形例に係る認証装置100において、認証部133は、学習結果と、ユーザの行動履歴に基づいて補正した入力情報とに基づいてユーザの認証を行なう。 Further, the authentication apparatus 100 according to the modified example, the authentication unit 133 performs the learning result, the authentication of the user based on the input information is corrected based on the user's behavior history. これにより、変形例に係る認証装置100は、ユーザの行動履歴を反映した入力情報を用いてユーザを認証することができるので、ユーザの認証精度をより高めることができる。 Thus, the authentication apparatus 100 according to the modified example, it is possible to authenticate the user using the input information reflecting the behavior history of the user, it is possible to increase the authentication accuracy of the user.

〔3. [3. その他〕 Others]
また、上記実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行なうこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行なうこともできる。 Also, among the processes explained in the above embodiments, all or part of the processes explained as being automatically performed can be manually performed. Alternatively, the processes explained as being manually performed It may be automatically performed in whole or in part known methods. この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。 In addition, processing procedures, specific names, specific names, information including various data and parameters can be arbitrarily changed unless otherwise specified.

また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。 The components of each device illustrated in the drawings are functionally conceptual and are not necessarily physically configured as depicted. すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。 In other words, the specific mode of distribution and integration of each apparatus is not limited to the illustrated one, depending on various loads or use conditions, dispersed or functionally or physically in arbitrary units It may be configured by integration.

例えば、図2に示した行動情報記憶部121や特徴情報記憶部122は、認証装置100が保持せずに、ストレージサーバ等に保持されてもよい。 For example, the action information storage unit 121 and the feature information storage section 122 shown in FIG. 2, without the authentication device 100 is held, may be held in the storage server or the like. この場合、認証装置100は、ストレージサーバにアクセスすることで、ユーザの行動履歴やユーザの特徴を示すモデルを形成する要素の重みに関する情報を取得する。 In this case, the authentication device 100 by accessing the storage server, to obtain information about the weights of elements forming a model indicating characteristics of the user's behavior history and user.

また、認証装置100は、認証処理は行わず、学習処理のみを行なう学習装置であってもよい。 The authentication device 100, the authentication processing is not performed, or may be a learning apparatus for performing learning processing only. この場合、学習装置は、認証部133を有しない。 In this case, the learning device does not have an authentication unit 133. そして、認証部133を有する認証装置が学習装置によって学習された学習結果と入力情報とに基づいてユーザの認証を行なう。 Then, the authentication of the user based on the input information authentication device and learning result of the learning by the learning apparatus having the authentication unit 133.

また、上述してきた実施形態に係る認証装置100は、例えば図7に示すような構成のコンピュータ1000によって実現される。 The authentication apparatus 100 according to the embodiments described above is realized by the configuration of the computer 1000, such as shown in FIG. 7, for example. 以下、認証装置100を例に挙げて説明する。 Hereinafter will be described an authentication device 100 as an example. 図7は、認証装置100の機能を実現するコンピュータ1000の一例を示すハードウェア構成図である。 Figure 7 is a hardware configuration diagram showing an example of a computer 1000 that realizes the functions of the authentication device 100. コンピュータ1000は、CPU1100、RAM1200、ROM1300、HDD1400、通信インターフェイス(I/F)1500、入出力インターフェイス(I/F)1600、およびメディアインターフェイス(I/F)1700を有する。 Computer 1000 includes a CPU1100, RAM1200, ROM1300, HDD1400, communication interface (I / F) 1500, input-output interface (I / F) 1600, and a media interface (I / F) 1700.

CPU1100は、ROM1300またはHDD1400に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行なう。 CPU1100 operates based on a program stored in ROM1300 or HDD 1400, and controls the respective units. RAM1200は、各種の情報を一時的に記憶する。 RAM1200 temporarily stores various kinds of information. ROM1300は、コンピュータ1000の起動時にCPU1100によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ1000のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。 ROM1300 a boot program executed by the CPU1100 when the computer starts 1000, stores a program depending on hardware of the computer 1000.

HDD1400は、CPU1100によって実行されるプログラム、および、かかるプログラムによって使用されるデータ等を格納する。 HDD1400, a program executed by the CPU 1100, and stores data or the like used by the program. 通信インターフェイス1500は、ネットワークNを介して他の機器からデータを受信してCPU1100へ送り、CPU1100が生成したデータを、ネットワークNを介して他の機器へ送信する。 Communication interface 1500 via a network N feed to the CPU1100 receive data from another device, the data CPU1100 is generated, via the network N to other devices.

CPU1100は、入出力インターフェイス1600を介して、ディスプレイやプリンタ等の出力装置、および、キーボードやマウス等の入力装置を制御する。 CPU1100 through the input-output interface 1600, an output device such as a display or a printer, and controls an input device such as a keyboard and a mouse. CPU1100は、入出力インターフェイス1600を介して、入力装置からデータを取得する。 CPU1100 through the input-output interface 1600, acquires data from the input device. また、CPU1100は、生成したデータを、入出力インターフェイス1600を介して出力装置へ出力する。 Further, CPU1100 the generated data, and outputs to the output device through the output interface 1600.

メディアインターフェイス1700は、記録媒体1800に格納されたプログラムまたはデータを読み取り、RAM1200を介してCPU1100に提供する。 Media interface 1700 reads the program or data stored in the recording medium 1800, and provides the CPU1100 through the RAM1200. CPU1100は、かかるプログラムを、メディアインターフェイス1700を介して記録媒体1800からRAM1200上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。 CPU1100 is, the program, and loaded from the recording medium 1800 on RAM1200 via the media interface 1700, and executes the loaded program. 記録媒体1800は、例えばDVD(Digital Versatile Disk)、PD(Phase change rewritable Disk)等の光学記録媒体、MO(Magneto Optical disk)等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等である。 Recording medium 1800, for example, DVD (Digital Versatile Disk), PD (Phase change rewritable Disk) optical recording media such as, MO (Magneto Optical disk) or the like of the magneto-optical recording medium, a tape medium, a magnetic recording medium or a semiconductor memory, etc. it is.

例えば、コンピュータ1000が実施形態に係る認証装置100として機能する場合、コンピュータ1000のCPU1100は、RAM1200上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部130の機能を実現する。 For example, when functioning as an authentication device 100 computer 1000 according to the embodiment, CPU 1100 of the computer 1000 executes a program loaded onto RAM1200, implements the functions of the control unit 130. また、HDD1400には、記憶部120内のデータが格納される。 Further, the HDD1400, data in the storage unit 120 is stored. コンピュータ1000のCPU1100は、これらのプログラムを記録媒体1800から読み取って実行するが、他の例として、他の装置からネットワークNを介してこれらのプログラムを取得してもよい。 CPU1100 computer 1000 is read and execute the programs from the recording medium 1800, as another example, may acquire these programs via a network N from other devices.

以上、本願の実施形態のいくつかを図面に基づいて詳細に説明したが、これらは例示であり、発明の概要の欄に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。 Although several present embodiments have been described in detail with reference to the attached drawings, merely as examples, including the embodiments described in the column of the Summary of the Invention, various modifications based on the knowledge of those skilled in the art, it is possible to implement the invention in other forms subjected to improvement.

また、上述した認証装置100は、複数のサーバコンピュータで実現してもよく、また、機能によっては外部のプラットフォーム等をAPI(Application Programming Interface)やネットワークコンピューティングなどで呼び出して実現するなど、構成は柔軟に変更できる。 Further, the above-described authentication apparatus 100 may be realized by a plurality of server computers, also depending on the function of an external platform such as API such as implemented by calling the like (Application Programming Interface) and network computing, the configuration It can be flexibly changed.

また、特許請求の範囲に記載した「部(section、module、unit)」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。 Also, the claimed "part (section, module, unit)" can be read as including "means" or "circuit". 例えば、受信部は、受信手段や受信回路に読み替えることができる。 For example, the receiving unit can be read to the receiving means and the reception circuit.

1 認証システム 10 端末装置 100 認証装置 121 行動情報記憶部 122 特徴情報記憶部 131 取得部 132 学習部 133 認証部 1 authentication system 10 terminal device 100 authenticated device 121 action information storage unit 122, wherein the information storage unit 131 acquiring unit 132 learning portion 133 authentication portion

Claims (11)

  1. ユーザの行動履歴を取得する取得部と、 An acquisition unit that acquires a user's behavior history,
    前記取得部によって取得されたユーザの行動履歴に基づいて前記ユーザの特徴を学習する学習部と、 A learning unit that learns the characteristics of the user based on the user's behavior history acquired by the acquisition unit,
    前記学習部によって学習された学習結果と、前記ユーザの行動に関する入力情報とに基づいてユーザの認証を行なう認証部と を備えたことを特徴とする認証装置。 Authentication apparatus characterized by comprising: a learning result of the learning by the learning section, and an authentication unit for authenticating a user based on the input information about the behavior of the user.
  2. 前記認証部は、 The authentication unit,
    前記学習結果として前記ユーザの特徴を示すモデルを形成する要素の重みと、前記入力情報とに基づいてユーザの認証を行なう ことを特徴とする請求項1に記載の認証装置。 The authentication apparatus according to claim 1, characterized in that performing the weight of elements forming a model representative of a characteristic of the user as the learning result, the authentication of the user based on said input information.
  3. 前記認証部は、 The authentication unit,
    前記ユーザの行動予定に基づいて補正した前記要素の重みと、前記入力情報とに基づいてユーザの認証を行なう ことを特徴とする請求項2に記載の認証装置。 The authentication apparatus according to claim 2, characterized in that performing the weight of the element is corrected based on the activity schedule of the user, the authentication of the user based on said input information.
  4. 前記認証部は、 The authentication unit,
    前記ユーザの行動予定のうち予め設定された所定の行動に基づいて補正した前記要素の重みと、前記入力情報とに基づいてユーザの認証を行なう ことを特徴とする請求項2または3に記載の認証装置。 The weight of the element is corrected on the basis of the preset predetermined action of the action schedule of the user, according to claim 2 or 3, characterized in that to authenticate the user based on said input information authentication device.
  5. 前記認証部は、 The authentication unit,
    前記ユーザの行動予定として当該ユーザのスケジュールに入力された情報に基づいて補正した前記要素の重みと、前記入力情報とに基づいてユーザの認証を行なう ことを特徴とする請求項2〜4のいずれか一つに記載の認証装置。 Any of claims 2-4, characterized in that performing the weight of the element is corrected on the basis of the information entered in the schedule of the user as the action plans of the users, the authentication of the user based on said input information authentication device according to one or.
  6. 前記認証部は、 The authentication unit,
    前記ユーザの行動履歴に基づいて補正した前記要素の重みと、前記入力情報とに基づいてユーザの認証を行なう ことを特徴とする請求項2〜5のいずれか一つに記載の認証装置。 Authentication device according to any one of claims 2-5, characterized in that performing the weight of the element is corrected based on the behavior history of the user, the authentication of the user based on said input information.
  7. 前記認証部は、 The authentication unit,
    前記ユーザの行動履歴として他のユーザとのコミュニケーションを支援するサービス上の行動履歴に基づいて補正した前記要素の重みと、前記入力情報とに基づいてユーザの認証を行なう ことを特徴とする請求項2〜6のいずれか一つに記載の認証装置。 Claims, characterized in that to carry out the weight of the element is corrected based on the behavior history on the service to support communications with other users as action history of the user, the authentication of the user based on said input information authentication device according to any one of 2-6.
  8. 前記認証部は、 The authentication unit,
    前記ユーザの行動履歴に基づく前記ユーザの状況に基づいて補正した前記要素の重みと、前記入力情報とに基づいてユーザの認証を行なう ことを特徴とする請求項2〜7のいずれか一つに記載の認証装置。 The weight of the element is corrected based on the status of the user based on the behavior history of the user, to one of the claims 2-7, characterized in that to authenticate the user based on said input information authentication device as claimed.
  9. 前記認証部は、 The authentication unit,
    前記学習結果と、前記ユーザの行動履歴に基づいて補正した入力情報とに基づいてユーザの認証を行なう ことを特徴とする請求項1〜8のいずれか一つに記載の認証装置。 The learning result, the authentication apparatus according to any one of claims 1 to 8, characterized in that to authenticate the user based on the input information is corrected based on the action history of the user.
  10. 認証装置が実行する認証方法であって、 An authentication method for authenticating apparatus executes,
    ユーザの行動履歴を取得する取得工程と、 An acquisition step of acquiring the user's behavior history,
    前記取得工程によって取得されたユーザの行動履歴に基づいて前記ユーザの特徴を学習する学習工程と、 A learning step for learning the characteristics of the user based on the user's behavior history acquired by the acquisition step,
    前記学習工程によって学習された学習結果と、前記ユーザの行動に関する入力情報とに基づいてユーザの認証を行なう認証工程と を含んだことを特徴とする認証方法。 Authentication method characterized by including the learning result of the learning by the learning step, an authentication step for authenticating a user based on the input information about the behavior of the user.
  11. ユーザの行動履歴を取得する取得手順と、 An acquisition procedure for acquiring the user's behavior history,
    前記取得手順によって取得されたユーザの行動履歴に基づいて前記ユーザの特徴を学習する学習手順と、 A learning procedure for learning the characteristics of the user based on the user's behavior history acquired by the acquisition procedure,
    前記学習手順によって学習された学習結果と、前記ユーザの行動に関する入力情報とに基づいてユーザの認証を行なう認証手順と をコンピュータに実行させることを特徴とする認証プログラム。 Authentication program characterized by executing the learning result of the learning by the learning procedure, an authentication procedure for authenticating a user based on the input information about the behavior of the user to the computer.
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