JP2019508779A

JP2019508779A - ラベルデータ漏洩チャネル検出方法および装置

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Publication number: JP2019508779A
Application number: JP2018532787A
Authority: JP
Inventors: ウェン，ジェン
Original assignee: アリババグループホウルディングリミテッド
Priority date: 2015-12-31
Filing date: 2016-12-19
Publication date: 2019-03-28
Anticipated expiration: 2036-12-19
Also published as: CN106933880A; WO2017114209A1; US11080427B2; US10678946B2; CN106933880B; US20180314856A1; US20200272765A1; JP6895972B2

Abstract

本発明は、ラベルデータ漏洩チャネル検出方法および装置を開示する。方法は、同じユーザのラベルの異なる発生確率に従って異なるデータ使用チャネルのための異なる検出ラベルを生成し、次いで、検出ラベルの使用を間接的に検出し、最終的に、膨大な量のデータのインデックス作成および検索技術に基づいて、想定されるデータ漏洩チャネルを効果的に検出する。本発明の装置は、検出ラベル追加モジュール、チャネル関連付けモジュール、傍受モジュール、傍受情報分析モジュール、チャネル検索モジュールおよび出力モジュールを含む。本発明の検出方法および装置は、高い検出効率を有し、膨大な量の動的なユーザラベルデータを処理することができる。

Description

技術分野
本発明は、データセキュリティ技術の分野に関し、具体的には、ラベルデータ漏洩チャネル検出方法および装置に関する。

背景技術
インターネットコンテンツ組織形態として、ラベルは、オブジェクトエンティティのプロパティと強く関わりがあるキーワードである。ラベルは、コンテンツを容易に説明および分類する上で役立ち、回収および共有を促進する。ラベルによって表される大量のユーザの好みデータは、インターネットの開発において蓄積してきており、データは、インターネット広告、推奨および他の製品の基盤を構成する。他方では、その価値により、データは、ユーザの他の個人を識別できる情報（ＰＩＩ）と共にデータ漏洩の標的となり、違法な取得および転売が行われる。既存のデータセキュリティ技術は、暗号化、システム強化、アクセス制御および監査モニタリングを使用して、データ所有者の制御可能な環境からのデータ漏洩を防ぐ。しかし、データ連携事業のシナリオでは、データは、通常、データ所有者の制御可能な環境を離れ、制御不可能なパートナー環境に入る。そのシナリオでは、従来のデータベース透かし技術および従来のデータ軌跡追跡技術は、膨大な量の動的なユーザラベルデータからの課題を解決することはできない。

従来のデータベース透かし技術および従来のデータ軌跡追跡技術は、ユーザラベルとして数値フィールドを欠くようなデータの透かしを効果的に生成することはできない。第２に、ラベルデータは、一般に、分散方式で使用されており、それにより、透かしの検出を難しくしている。それに加えて、ラベルデータの膨大な量の動的な特徴により、透かしの更新および検出が厳しく要求される。ラベルデータの値は、一般に、非常にありふれたものであり、それらをインターネット上で追跡することは非常に難しい。

発明の概要
本発明の目的は、既存の技術的解決法においてラベルデータの追跡および検出が難しいという技術的問題を解決するために、想定されるデータ漏洩チャネルを効果的に検出することができるラベルデータ漏洩チャネル検出方法および装置を提供することである。

前述の目的を達成するため、本発明の技術的解決法は、以下の通りである。

ユーザラベルデータの漏洩チャネルを検出するためのラベルデータ漏洩チャネル検出方法であって、
ユーザラベルデータセットを生成するために、ユーザが所有する正常なラベルに基づいてユーザの検出ラベルを追加することと、
ユーザラベルデータセットに従って検出ラベルを所定のチャネルに割り当て、ユーザＩＤ、検出ラベルおよびチャネルＩＤと関連付けられたチャネルインデックスを確立することと、
プッシュ情報がユーザの正常なラベルから生成される確率に従って、ユーザによって受信されたプッシュ情報を傍受することと、
プッシュ情報がユーザの検出ラベルから生成される確率に従って、傍受したプッシュ情報をスクリーニングし、プッシュ情報がユーザの検出ラベルから生成される確率が所定の閾値より高い場合は、ユーザの検出ラベルを漏洩疑いラベルセットに追加することと、
漏洩疑いチャネルＩＤの対応するリストを得るために、漏洩疑いラベルセットに従ってチャネルインデックスを検索することと、
プッシュ情報が、見つかったチャネルからのものかどうかを検出し、そうである場合は、対応するチャネルを削除し、残りのチャネルを漏洩疑いチャネルとして出力することと
を含む、検出方法。

さらに、ユーザが所有する正常なラベルに基づいてユーザの検出ラベルを追加するステップは、
設定された第１の閾値より低い、新しく追加された検出ラベルがユーザの既存のラベルと同時に発生する確率
を含む。

さらに、ユーザラベルデータセットに従って検出ラベルを所定のチャネルに割り当て、ユーザＩＤ、検出ラベルおよびチャネルＩＤと関連付けられたチャネルインデックスを確立するステップは、
所定のチャネルの挙動履歴に従って当該所定のチャネルの信頼性を計算することと、
チャネルのチャネルＩＤを変数として取り入れることによって設定された設定ハッシュ関数からハッシュ関数を選択することと、
チャネルの信頼性に基づいてユーザグループをサンプリングすることと、
サンプリングを通じて得られたユーザグループの各ユーザに対し、ユーザＩＤを変数として用いて、選択したハッシュ関数に従ってユーザの検出ラベルからチャネルに対応する検出ラベルを選択することと、
［ユーザＩＤ，検出ラベル］からチャネルＩＤへのチャネルインデックスを確立することと
を含む。

さらに、プッシュ情報がユーザの正常なラベルから生成される確率に従って、ユーザによって受信されたプッシュ情報を傍受するステップは、
プッシュ情報が正常なラベルから生成される確率が、設定された第２の閾値より低い場合は傍受を実行し、そうでない場合はユーザにプッシュ情報を表示すること
を含む。

さらに、検出方法は、ユーザの正常なラベルの変化に従ってユーザの検出ラベルを更新するステップをさらに含み、当該ステップは、具体的には、
新しい正常なラベルが既存の検出ラベルと同時に発生する確率に従って、ユーザの当該新しい正常なラベルとの同時発生の高い確率を有する検出ラベルを削除することと、
第１の閾値より低い、新しく追加された検出ラベルがユーザの既存のラベルと同時に発生する確率、ユーザの新しい検出ラベルを追加することと
を含む。

さらに、検出方法は、
削除した検出ラベルの関連アイテムをチャネルインデックスから取り除くこと
をさらに含む。

本発明は、ユーザラベルデータの漏洩チャネルを検出するためのラベルデータ漏洩チャネル検出装置であって、
ユーザラベルデータセットを生成するために、ユーザが所有する正常なラベルに基づいてユーザの検出ラベルを追加するように構成された検出ラベル追加モジュールと、
ユーザラベルデータセットに従って検出ラベルを所定のチャネルに割り当て、ユーザＩＤ、検出ラベルおよびチャネルＩＤと関連付けられたチャネルインデックスを確立するように構成されたチャネル関連付けモジュールと、
プッシュ情報がユーザの正常なラベルから生成される確率に従って、ユーザによって受信されたプッシュ情報を傍受するように構成された傍受モジュールと、
プッシュ情報がユーザの検出ラベルから生成される確率に従って、傍受したプッシュ情報をスクリーニングし、プッシュ情報がユーザの検出ラベルから生成される確率が所定の閾値より高い場合は、ユーザの検出ラベルを漏洩疑いラベルセットに追加するように構成された傍受情報分析モジュールと、
漏洩疑いチャネルＩＤの対応するリストを得るために、漏洩疑いラベルセットに従ってチャネルインデックスを検索するように構成されたチャネル検索モジュールと、
プッシュ情報が、見つかったチャネルからのものかどうかを検出し、そうである場合は、対応するチャネルを削除し、残りのチャネルを漏洩疑いチャネルとして出力するように構成された出力モジュールと
を含む、検出装置をさらに提案する。

さらに、検出ラベル追加モジュールが、ユーザが所有する正常なラベルに基づいてユーザの検出ラベルを追加する場合、新しく追加された検出ラベルがユーザの既存のラベルと同時に発生する確率は、設定された第１の閾値より低い。

さらに、ユーザラベルデータセットに従って検出ラベルを所定のチャネルに割り当てる場合、チャネル関連付けモジュールは、以下の動作、すなわち、
所定のチャネルの挙動履歴に従って所定のチャネルの信頼性を計算することと、
チャネルのチャネルＩＤを変数として取り入れることによって設定された設定ハッシュ関数からハッシュ関数を選択することと、
チャネルの信頼性に基づいてユーザグループをサンプリングすることと、
サンプリングを通じて得られたユーザグループの各ユーザに対し、ユーザＩＤを変数として用いて、選択したハッシュ関数に従ってユーザの検出ラベルからチャネルに対応する検出ラベルを選択することと、
［ユーザＩＤ，検出ラベル］からチャネルＩＤへのチャネルインデックスを確立することと
を実行する。

さらに、プッシュ情報がユーザの正常なラベルから生成される確率に従って、ユーザによって受信されたプッシュ情報を傍受する場合、傍受モジュールは、以下の動作、すなわち、
プッシュ情報が正常なラベルから生成される確率が、設定された第２の閾値より低い場合は傍受を実行し、そうでない場合はユーザにプッシュ情報を表示すること
を実行する。

さらに、検出ラベル追加モジュールは、ユーザの正常なラベルの変化に従ってユーザの検出ラベルを更新するようにさらに構成され、具体的には、以下のステップ、すなわち、
新しい正常なラベルが既存の検出ラベルと同時に発生する確率に従って、ユーザの当該新しい正常なラベルとの同時発生の高い確率を有する検出ラベルを削除することと、
第１の閾値より低い、新しく追加された検出ラベルがユーザの既存のラベルと同時に発生する確率、ユーザの新しい検出ラベルを追加することと
を実行する。

さらに、チャネル関連付けモジュールは、削除した検出ラベルの関連アイテムをチャネルインデックスから取り除くようにさらに構成される。

本発明は、ラベルデータ漏洩チャネル検出方法および装置を提案し、同方法および装置は、同じユーザのラベルの異なる発生確率に従って異なるデータ使用チャネルのための異なる検出ラベルを生成し、次いで、検出ラベルの使用を間接的に検出し、最終的に、膨大な量のデータのインデックス作成および検索技術に基づいて、想定されるデータ漏洩チャネルを効果的に検出する。検出方法は、高い検出効率を有し、膨大な量の動的なユーザラベルデータを処理することができる。

本発明による、ラベルデータ漏洩チャネル検出方法のフローチャートである。本発明による、ラベルデータ漏洩チャネル検出装置の概略構造図である。

詳細な説明
本発明の技術的解決法は、添付の図面および実施形態を参照して、以下でさらに詳細に説明する。以下の実施形態は、本発明を制限しない。

ユーザがインターネットをブラウズする際、ブラウズされたウェブページは、ユーザのためにユーザの好みを示すラベルを生成することができる。ラベルによって表される大量のユーザの好みデータは、インターネットの開発において蓄積してきている。本発明は、ユーザが所有する正常なラベルに基づいて、各ユーザに対するある特定の数の検出ラベルを追加する。検出ラベルによるプッシュ情報が見つかった際には、ユーザラベルデータの漏洩チャネルは、プッシュ情報に従って検索することができる。この実施形態におけるプッシュ情報は、広告、プッシュウェブページおよび同様のものを含み得る。以下では、例として広告を採用することによって説明が行われる。

この実施形態は、ラベルデータ漏洩チャネル検出方法を提供する。図１に示されるように、方法は、以下のステップを含む。

ステップＳ１．ユーザラベルデータセットを生成するために、ユーザが所有する正常なラベルに基づいてユーザの検出ラベルが追加される。

この実施形態では、ユーザのインターネットサーフィンから生成され、ユーザの好みを識別するラベルは、正常なラベルと呼ばれる。ユーザのためにこのステップを通じて生成され、後続の検出のために使用されるラベルは、検出ラベルと呼ばれる。わかるように、検出ラベルは、ユーザの好みを表さず、後続の検出のためだけに使用される。ユーザラベルデータセットは、正常なラベルおよび検出ラベルを含む。

後続の分析を容易にするため、各ユーザは、異なるチャネルに対応できるほど十分な検出ラベルを有する必要がある。この目的のため、ユーザが十分な検出ラベルを有さない場合は、ユーザの検出ラベルが設定量に達するように、ユーザに対する検出ラベルが生成される。

例えば、ユーザＵ１は、２つの正常なラベルを有し、それらは、テレビを見ることおよびジャンクフードのそれぞれである。この実施形態は、２つの検出ラベルを必要とする。従って、例えば、野菜およびハイキング用の靴など、ユーザＵ１に対して２つの検出ラベルが生成される。

ユーザの検出ラベルを生成するための具体的なプロセスは、以下の通り、すなわち、
ユーザラベルデータセットに指定数の検出ラベルが存在するかどうかを判定し、検出ラベルが指定数に達した場合は終了し、そうでない場合は次のステップに進むことと、
ユーザの既存のラベルとの同時発生の確率が、設定された第１の閾値より低いラベルを生成し、ユーザの検出ラベルとしてユーザラベルデータセットにラベルを追加することと
である。

新しい検出ラベルの生成のあいだ、ユーザの既存の正常なラベルおよび既存の検出ラベルとの同時発生の比較的低い確率を有するラベルを共通のラベルから見つけることが必要である。すなわち、新しく生成された検出ラベルは、ユーザラベルセットのいかなる既存のラベルとも似ていない。新しく生成された検出ラベルおよび既存のラベルは、互いに異なり、同時発生の低い確率を有する。

ステップＳ２．ユーザラベルデータセットに従って検出ラベルが所定のチャネルに割り当てられ、ユーザＩＤ、検出ラベルおよびチャネルＩＤと関連付けられたチャネルインデックスが確立される。

所定のチャネルの信頼性は、その挙動履歴に従って計算することができる。この実施形態では、チャネルは、ユーザデータを使用するチャネルを指す。例えば、ネットワークプラットフォームは、広告者に対してそのユーザデータを提供することができる。広告者は、ネットワークプラットフォームの顧客であり、ユーザデータを使用するチャネルでもある。チャネルの信頼性は、チャネルによってユーザデータに基づいて広告を送信することの信頼性を指す。チャネルが、ユーザデータに基づいて広告をプッシュしないが、ユーザが関心を持たない広告をユーザにプッシュする場合は、チャネルは、信頼できるものではない。さらに、チャネルの一意ＩＤは、設定ハッシュ関数のセットからハッシュ関数Ｈ１を選択するために、可変キーとし使用することができる。次に、チャネルの信頼性に基づいて、ユーザグループがサンプリングされる。高い信頼性を有するチャネルの場合は、サンプリングされたユーザグループはより小さいものであり得る。次いで、サンプリングされたユーザグループの各ユーザに対し、ユーザＩＤをキーとして用いて、Ｈ１関数に従ってユーザの検出ラベルセットからチャネルに対応する検出ラベルが選択される。

例えば、所定のチャネル１のサンプリングされたユーザは、ユーザＵ１を含む。乱数値は、Ｈ１関数およびユーザＵ１のユーザＩＤに従って計算される。検出ラベルは、乱数値に従ってユーザＵ１のすべての検出ラベルから選択され、チャネル１に割り当てられる。例えば、チャネル１に対し、Ｈ１関数に従って計算された乱数値が１である場合は、ユーザ１の検出ラベルのソーティングに従って、第１の検出ラベルが選択され、チャネル１に割り当てられる。ユーザＵ１の「野菜」という検出ラベルがチャネル１に割り当てられると仮定する。

同様に、ユーザＵ１の「ハイキング用の靴」という検出ラベルがチャネル２に割り当てられる。

従って、［ユーザＩＤ，検出ラベル］からチャネルＩＤへのチャネルインデックスを確立することができる。すなわち、チャネルインデックスにおいて記録が確立される。例えば、表１に示されるようなチャネルインデックスが確立される。

検出ラベルは、ユーザラベルデータセットに追加され、チャネルに対応する検出ラベルのみが、対応するチャネルに割り当てられる。例えば、［Ｕ１，ハイキング用の靴］は、チャネル２に割り当てられる。チャネル２がユーザラベルデータセットに従って広告をプッシュする場合は、広告が正常なラベルに従って送信されるかまたは［Ｕ１，ハイキング用の靴］という検出ラベルに従って送信されるかにかかわらず、広告は、安全なものと見なされる。違法なユーザが漏洩ユーザラベルデータを得た後、ハイキング用の靴などの広告も、ユーザに送信され、違法なチャネルがチャネルインデックスのチャネル２ではないことがチャネルインデックスに従って分かった場合、ユーザラベルデータが漏洩したと見なされる。

ステップＳ３．プッシュ情報がユーザの正常なラベルから生成される確率に従って、ユーザによって受信されたプッシュ情報が傍受される。

正常な状況の下では、インターネットサーフィンのためのユーザ端末は一般にユーザ側にあるため、ユーザによって受信された広告は、ユーザ端末に反映される。広告の検出は、ユーザ端末のクライアントにおいて最初に実行することができる。例えば、多くのパーソナルコンピュータおよびスマートフォンには、現在、セキュリティアシスタントがインストールされており、既存のセキュリティアシスタントを直接使用して、ユーザ端末上の広告を傍受することができる。また、ユーザ端末上の広告を検出するために、特定のクライアントを開発することもできる。

広告傍受する際、広告が正常なラベルから生成される確率が、設定された第２の閾値より低い場合に広告は傍受され、そうでない場合は、広告はユーザに表示される。

ユーザ端末上の既存のセキュリティアシスタントが使用される場合は、ステップＳ２において、セキュリティアシスタントがインストールされていないユーザは、ユーザラベルデータセットから最初にフィルタ除去されるべきであることを、理解することは容易である。すなわち、セキュリティアシスタントがインストールされているユーザのみがサンプリングされ、セキュリティアシスタントがインストールされていないユーザは考慮されない。従って、追加のクライアントを開発することは不要であり、ユーザのセキュリティアシスタントを直接使用してユーザ端末側の広告がフィルタリングされる。

具体的には、広告はフィルタリングされる。すなわち、ユーザによって受信された広告は、広告がユーザの正常なラベルから生成される確率に従って傍受される。広告が正常なラベルから生成される確率が、設定された閾値より低い場合は、次の処理ステップが実行され、そうでない場合は、広告はユーザに表示される。

ユーザの正常なラベルは、広告が正常なラベルから生成される確率に従ってセキュリティアシスタントが傍受を実行するように、ユーザのユーザ側のセキュリティアシスタントと同期させる必要があることに留意すべきである。広告が正常なラベルから生成される確率は、一般に、広告源とユーザの正常なラベルとの間の整合度に従ってセキュリティアシスタントによって計算されるが、それについては、本明細書ではさらなる説明は行わない。正常なラベルから生成される確率が、設定された閾値より低い広告は、次の処理ステップのために、傍受され、専用のバックエンドサーバに送信される。

ステップＳ４．プッシュ情報がユーザの検出ラベルから生成される確率に従って、傍受したプッシュ情報がスクリーニングされ、プッシュ情報がユーザの検出ラベルから生成される確率が所定の閾値より高い場合は、ユーザの検出ラベルが漏洩疑いラベルセットに追加される。

バックエンドサーバに送信された広告は、広告がユーザの検出ラベルから生成される確率に従ってさらにスクリーニングされる。広告がユーザのある特定の検出ラベルから生成される確率が所定の閾値より高い場合は、ユーザの検出ラベルは、漏洩疑いラベルセットに追加される。

例えば、ユーザＵ１に送信されたトレッキングポールの広告は、広告が「テレビを見ること」および「ジャンクフード」という正常なラベルから生成される比較的低い確率に従って、バックエンドサーバに送信される。しかし、ユーザＵ１の「ハイキング用の靴」という検出ラベルの場合、広告が「ハイキング用の靴」から生成される確率は比較的高いため、［Ｕ１，ハイキング用の靴］が漏洩疑いラベルセットに追加される。

ステップＳ５．漏洩疑いチャネルＩＤの対応するリストを得るために、漏洩疑いラベルセットに従ってチャネルインデックスが検索される。

次に、疑いラベルが漏洩疑いラベルセットから抽出され、想定されるチャネルＩＤのソートされたリストを得るために、チャネルインデックスにおいて検索が行われる。

前述の例のように、［Ｕ１，ハイキング用の靴］という漏洩疑いラベルは、漏洩疑いラベルセットから抽出され、チャネルインデックスのチャネル２の検出ラベルは「ハイキング用の靴」を含むため、チャネル２は、漏洩疑いチャネルＩＤのリストに追加される。

ステップＳ６．プッシュ情報が、見つかったチャネルからのものかどうかが検出され、そうである場合は、対応するチャネルが削除され、残りのチャネルが漏洩疑いチャネルとして出力される。

最後に、ユーザ端末の広告源がチャネル２であるかどうかを検出する必要がある。そうである場合は、承認を示し、チャネルリストからチャネル２が削除される。

最終的なチャネルリストは、すべての想定されるラベルデータ漏洩チャネルを含む。これらのチャネルに対し、証拠を収集するために、連携データへのモニタされたおとり（ハニーポット）データの追加、オフライン調査との組合せおよび他の手段など、さらなる調査手段を講じることができる。

さらに、ユーザの正常なラベルは更新される場合が多いため、ユーザの検出ラベルは、ユーザの正常なラベルが更新された後に更新する必要がある。この実施形態では、ユーザの検出ラベルを更新するためのプロセスは、以下の通り、すなわち、
新しい正常なラベルが既存の検出ラベルと同時に発生する確率に従って、ユーザの新しい正常なラベルとの同時発生の高い確率を有する検出ラベルを削除することと、
第１の閾値より低い、新しく追加された検出ラベルがユーザの既存のラベルと同時に発生する確率、ユーザの新しい検出ラベルを追加すること。

それに応じて、チャネルインデックスをさらに更新する必要がある。すなわち、
削除した検出ラベルの関連アイテムをチャネルインデックスから取り除く。

従って、次の広告傍受において漏洩疑いチャネルを検出するために新しいチャネルインデックスが使用されるように、チャネルインデックスが更新される。

図２は、ユーザラベルデータの漏洩チャネルを検出するためのラベルデータ漏洩チャネル検出装置であって、
ユーザラベルデータセットを生成するために、ユーザが所有する正常なラベルに基づいてユーザの検出ラベルを追加するように構成された検出ラベル追加モジュールと、
ユーザラベルデータセットに従って検出ラベルを所定のチャネルに割り当て、ユーザＩＤ、検出ラベルおよびチャネルＩＤと関連付けられたチャネルインデックスを確立するように構成されたチャネル関連付けモジュールと、
プッシュ情報がユーザの正常なラベルから生成される確率に従って、ユーザによって受信されたプッシュ情報を傍受するように構成された傍受モジュールと、
プッシュ情報がユーザの検出ラベルから生成される確率に従って、傍受したプッシュ情報をスクリーニングし、プッシュ情報がユーザの検出ラベルから生成される確率が所定の閾値より高い場合は、ユーザの検出ラベルを漏洩疑いラベルセットに追加するように構成された傍受情報分析モジュールと、
漏洩疑いチャネルＩＤの対応するリストを得るために、漏洩疑いラベルセットに従ってチャネルインデックスを検索するように構成されたチャネル検索モジュールと、
プッシュ情報が、見つかったチャネルからのものかどうかを検出し、そうである場合は、対応するチャネルを削除し、残りのチャネルを漏洩疑いチャネルとして出力するように構成された出力モジュールと
を含む、検出装置を示す。

この実施形態の装置は、アプリケーションシステムのバックエンドサーバに適用できることを理解することは容易である。傍受モジュールは、ユーザ端末において統合することができ、ユーザ端末側で傍受を実行することができる。傍受モジュールは、第三者クライアント（例えば、セキュリティアシスタントまたは専用クライアント）を使用することによって傍受を実行することができる。

この実施形態では、検出ラベル追加モジュールが、ユーザが所有する正常なラベルに基づいてユーザの検出ラベルを追加する場合、追加された検出ラベルがユーザの既存のラベルと同時に発生する確率は、設定された第１の閾値より低い。すなわち、新しく生成された検出ラベルは、ユーザラベルセットのいかなる既存のラベルとも似ていない。新しく生成された検出ラベルおよび既存のラベルは、互いに異なり、同時発生の低い確率を有し、従って、互いに影響しない。

この実施形態では、ユーザラベルデータセットに従って検出ラベルを所定のチャネルに割り当てる場合、チャネル関連付けモジュールは、以下の動作、すなわち、
所定のチャネルの挙動履歴に従って所定のチャネルの信頼性を計算することと、
チャネルのチャネルＩＤを変数として取り入れることによって設定された設定ハッシュ関数からハッシュ関数を選択することと、
チャネルの信頼性に基づいてユーザグループをサンプリングすることと、
サンプリングを通じて得られたユーザグループの各ユーザに対し、ユーザＩＤを変数として用いて、選択したハッシュ関数に従ってユーザの検出ラベルからチャネルに対応する検出ラベルを選択することと、
［ユーザＩＤ，検出ラベル］からチャネルＩＤへのチャネルインデックスを確立することと
を実行する。

この実施形態では、プッシュ情報がユーザの正常なラベルから生成される確率に従って、ユーザによって受信されたプッシュ情報を傍受する場合、傍受モジュールは、以下の動作、すなわち、
プッシュ情報が正常なラベルから生成される確率が、設定された第２の閾値より低い場合は傍受を実行し、そうでない場合はユーザにプッシュ情報を表示すること
を実行する。

この実施形態では、検出ラベル追加モジュールは、ユーザの正常なラベルの変化に従ってユーザの検出ラベルを更新するようにさらに構成され、具体的には、以下のステップ、すなわち、
新しい正常なラベルが既存の検出ラベルと同時に発生する確率に従って、ユーザの新しい正常なラベルとの同時発生の高い確率を有する検出ラベルを削除することと、
第１の閾値より低い、新しく追加された検出ラベルがユーザの既存のラベルと同時に発生する確率、ユーザの新しい検出ラベルを追加することと
を実行する。

この実施形態では、チャネル関連付けモジュールは、削除した検出ラベルの関連アイテムをチャネルインデックスから取り除くようにさらに構成される。従って、ユーザが新しい正常なラベルを生成する場合、ユーザラベルセットは、適時に更新される。

上記の実施形態は、本発明の技術的解決法を制限する代わりに、本発明の技術的解決法を説明するためだけに使用される。当業者であれば、本発明の精神および本質から逸脱することなく、対応する様々な変更および変形を行うことができ、対応する変更および変形はすべて、本発明の添付の請求項の保護範囲に包含されるべきである。

Claims

ユーザラベルデータの漏洩チャネルを検出するためのラベルデータ漏洩チャネル検出方法であって、
ユーザラベルデータセットを生成するために、ユーザが所有する正常なラベルに基づいて前記ユーザの検出ラベルを追加することと、
前記ユーザラベルデータセットに従って検出ラベルを所定のチャネルに割り当て、ユーザＩＤ、前記検出ラベルおよびチャネルＩＤと関連付けられたチャネルインデックスを確立することと、
プッシュ情報が前記ユーザの前記正常なラベルから生成される確率に従って、前記ユーザによって受信された前記プッシュ情報を傍受することと、
前記プッシュ情報が前記ユーザの検出ラベルから生成される確率に従って、前記傍受したプッシュ情報をスクリーニングし、前記プッシュ情報が前記ユーザの前記検出ラベルから生成される前記確率が所定の閾値より高い場合は、前記ユーザの前記検出ラベルを漏洩疑いラベルセットに追加することと、
漏洩疑いチャネルＩＤの対応するリストを得るために、前記漏洩疑いラベルセットに従って前記チャネルインデックスを検索することと、
前記プッシュ情報が、見つかったチャネルからのものかどうかを検出し、そうである場合は、前記対応するチャネルを削除し、残りのチャネルを漏洩疑いチャネルとして出力することと
を含む、検出方法。
ユーザが所有する正常なラベルに基づいて前記ユーザの検出ラベルを追加する前記ステップが、
設定された第１の閾値より低い、前記新しく追加された検出ラベルがユーザの既存のラベルと同時に発生する確率
を含む、請求項１に記載のラベルデータ漏洩チャネル検出方法。
前記ユーザラベルデータセットに従って検出ラベルを所定のチャネルに割り当て、ユーザＩＤ、前記検出ラベルおよびチャネルＩＤと関連付けられたチャネルインデックスを確立する前記ステップが、
前記所定のチャネルの挙動履歴に従って前記所定のチャネルの信頼性を計算することと、
前記チャネルのチャネルＩＤを変数として取り入れることによって設定された設定ハッシュ関数からハッシュ関数を選択することと、
前記チャネルの前記信頼性に基づいてユーザグループをサンプリングすることと、
サンプリングを通じて得られた前記ユーザグループの各ユーザに対し、ユーザＩＤを変数として用いて、前記選択したハッシュ関数に従って前記ユーザの検出ラベルから前記チャネルに対応する検出ラベルを選択することと、
［ユーザＩＤ，検出ラベル］から前記チャネルＩＤへのチャネルインデックスを確立することと
を含む、請求項１に記載のラベルデータ漏洩チャネル検出方法。
プッシュ情報が前記ユーザの前記正常なラベルから生成される確率に従って、前記ユーザによって受信された前記プッシュ情報を傍受する前記ステップが、
前記プッシュ情報が前記正常なラベルから生成される前記確率が、設定された第２の閾値より低い場合は傍受を実行し、そうでない場合は前記ユーザに前記プッシュ情報を表示すること
を含む、請求項１に記載のラベルデータ漏洩チャネル検出方法。
前記ユーザの前記正常なラベルの変化に従って前記ユーザの検出ラベルを更新するステップをさらに含み、前記ステップが、具体的には、
新しい正常なラベルが前記既存の検出ラベルと同時に発生する確率に従って、前記ユーザの前記新しい正常なラベルとの同時発生の高い確率を有する検出ラベルを削除することと、
第１の閾値より低い、前記新しく追加された検出ラベルが前記ユーザの前記既存のラベルと同時に発生する確率、前記ユーザの新しい検出ラベルを追加することと
を含む、請求項１に記載のラベルデータ漏洩チャネル検出方法。
前記削除した検出ラベルの関連アイテムを前記チャネルインデックスから取り除くこと
をさらに含む、請求項５に記載のラベルデータ漏洩チャネル検出方法。
ユーザラベルデータの漏洩チャネルを検出するためのラベルデータ漏洩チャネル検出装置であって、
ユーザラベルデータセットを生成するために、ユーザが所有する正常なラベルに基づいて前記ユーザの検出ラベルを追加するように構成された検出ラベル追加モジュールと、
前記ユーザラベルデータセットに従って検出ラベルを所定のチャネルに割り当て、ユーザＩＤ、前記検出ラベルおよびチャネルＩＤと関連付けられたチャネルインデックスを確立するように構成されたチャネル関連付けモジュールと、
プッシュ情報が前記ユーザの前記正常なラベルから生成される確率に従って、前記ユーザによって受信された前記プッシュ情報を傍受するように構成された傍受モジュールと、
前記プッシュ情報が前記ユーザの検出ラベルから生成される確率に従って、前記傍受したプッシュ情報をスクリーニングし、前記プッシュ情報が前記ユーザの前記検出ラベルから生成される前記確率が所定の閾値より高い場合は、前記ユーザの前記検出ラベルを漏洩疑いラベルセットに追加するように構成された傍受情報分析モジュールと、
漏洩疑いチャネルＩＤの対応するリストを得るために、前記漏洩疑いラベルセットに従って前記チャネルインデックスを検索するように構成されたチャネル検索モジュールと、
前記プッシュ情報が、見つかったチャネルからのものかどうかを検出し、そうである場合は、前記対応するチャネルを削除し、残りのチャネルを漏洩疑いチャネルとして出力するように構成された出力モジュールと
を含む、検出装置。
前記検出ラベル追加モジュールが、前記ユーザが所有する前記正常なラベルに基づいて前記ユーザの前記検出ラベルを追加する場合、前記新しく追加された検出ラベルが前記ユーザの既存のラベルと同時に発生する確率が、設定された第１の閾値より低い、請求項７に記載のラベルデータ漏洩チャネル検出装置。
前記ユーザラベルデータセットに従って検出ラベルを所定のチャネルに割り当てる場合、前記チャネル関連付けモジュールが、以下の動作、すなわち、
前記所定のチャネルの挙動履歴に従って前記所定のチャネルの信頼性を計算することと、
前記チャネルのチャネルＩＤを変数として取り入れることによって設定された設定ハッシュ関数からハッシュ関数を選択することと、
前記チャネルの前記信頼性に基づいてユーザグループをサンプリングすることと、
サンプリングを通じて得られた前記ユーザグループの各ユーザに対し、ユーザＩＤを変数として用いて、前記選択したハッシュ関数に従って前記ユーザの検出ラベルから前記チャネルに対応する検出ラベルを選択することと、
［ユーザＩＤ，検出ラベル］から前記チャネルＩＤへのチャネルインデックスを確立することと
を実行する、請求項７に記載のラベルデータ漏洩チャネル検出装置。
プッシュ情報が前記ユーザの前記正常なラベルから生成される確率に従って、前記ユーザによって受信された前記プッシュ情報を傍受する場合、前記傍受モジュールが、以下の動作、すなわち、
前記プッシュ情報が前記正常なラベルから生成される前記確率が、設定された第２の閾値より低い場合は傍受を実行し、そうでない場合は前記ユーザに前記プッシュ情報を表示すること
を実行する、請求項７に記載のラベルデータ漏洩チャネル検出装置。
前記検出ラベル追加モジュールが、前記ユーザの前記正常なラベルの変化に従って前記ユーザの検出ラベルを更新するようにさらに構成され、具体的には、以下のステップ、すなわち、
新しい正常なラベルが前記既存の検出ラベルと同時に発生する確率に従って、前記ユーザの前記新しい正常なラベルとの同時発生の高い確率を有する検出ラベルを削除することと、
第１の閾値より低い、前記新しく追加された検出ラベルが前記ユーザの前記既存のラベルと同時に発生する確率、前記ユーザの新しい検出ラベルを追加することと
を実行する、請求項７に記載のラベルデータ漏洩チャネル検出装置。
前記チャネル関連付けモジュールが、前記削除した検出ラベルの関連アイテムを前記チャネルインデックスから取り除くようにさらに構成される、請求項１１に記載のラベルデータ漏洩チャネル検出装置。