JP2021081980A - 情報管理方法、情報管理システム、端末装置及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】情報の流出に対するリスクを低減することが可能な情報管理方法、情報管理システム、端末装置及びプログラムを提供することにある。【解決手段】実施形態に係る情報管理方法は、認証器を介して、端末装置を使用するユーザの特徴を表す特徴情報を取得することと、特徴情報に基づいてユーザを認識するためのアルゴリズムに関するアルゴリズム情報を生成することと、アルゴリズム情報を復元することが可能な第１及び第２復元情報を当該アルゴリズム情報から生成することと、第１復元情報を、端末装置に含まれる第１格納手段に格納することと、第２復元情報を、端末装置と通信可能に接続されるサーバ装置に含まれる第２格納手段に格納することとを具備する。【選択図】図１

Description

本発明の実施形態は、情報管理方法、情報管理システム、端末装置及びプログラムに関する。

近年では、例えばカメラのような認証器を用いてクライアント端末を使用するユーザを認証することによって、当該ユーザに対して様々なサービスを提供することが知られている。なお、ユーザの認識は、認証器を用いて得られるユーザの特徴を表す情報（以下、特徴情報と表記）を所定のアルゴリズムに適用することによって行われる。

ここで、上記した所定のアルゴリズムに関する情報（以下、アルゴリズム情報と表記）はクライアント端末またはサーバ装置において管理される必要があるが、例えばクライアント端末またはサーバ装置から当該アルゴリズム情報が流出した場合には、当該サーバ装置への不正ログイン等のリスクが懸念される。

特許第６２８４５７６号公報

そこで、本発明が解決しようとする課題は、情報の流出に対するリスクを低減することが可能な情報管理方法、情報管理システム、端末装置及びプログラムを提供することにある。

実施形態に係る情報管理方法は、認証器を介して、端末装置を使用するユーザの特徴を表す特徴情報を取得することと、前記特徴情報に基づいて前記ユーザを認識するためのアルゴリズムに関するアルゴリズム情報を生成することと、前記アルゴリズム情報を復元することが可能な第１及び第２復元情報を当該アルゴリズム情報から生成することと、前記第１復元情報を、前記端末装置に含まれる第１格納手段に格納することと、前記第２復元情報を、前記端末装置と通信可能に接続されるサーバ装置に含まれる第２格納手段に格納することとを具備する。

第１実施形態に係る情報管理システムの機能構成の一例を示すブロック図。 クライアント端末のハードウェア構成の一例を示す図。 登録処理の処理手順の一例を示すシーケンスチャート。 ログイン処理の処理手順の一例を示すシーケンスチャート。 第２実施形態に係る情報管理システムの機能構成の一例を示すブロック図。 Ｗｅｂ Ａｕｔｈｅｎｔｉｃａｔｉｏｎ ＡＰＩの概要を示す図。 登録処理の処理手順の一例を示すシーケンスチャート。 機械学習モデルのデータ構造の一例を示す図。 第１復元情報の一例を示す図。 第２復元情報の一例を示す図。 機械学習モデルのデータ構造の他の例を示す図。 第１復元情報の他の例を示す図。 第２復元情報の他の例を示す図。 ログイン処理の処理手順の一例を示すシーケンスチャート。 本実施形態に係る情報管理システムにおいて提供されるサービスを利用する場合の具体的な流れを説明するための図。

以下、図面を参照して、各実施形態について説明する。
（第１実施形態）
まず、第１実施形態について説明する。図１は、本実施形態に係る情報管理システムの機能構成の一例を示すブロック図である。

図１に示すように、情報管理システムは、クライアント端末１０及びサーバ装置２０を備える。

クライアント端末１０は、ユーザによって使用される端末装置（電子機器）であり、例えばスマートフォン、タブレットコンピュータ及びパーソナルコンピュータ等を含む。

サーバ装置２０は、クライアント端末１０と通信可能に接続されており、当該クライアント端末１０を使用するユーザに対して様々なサービスを提供する。

ここで、本実施形態において、サーバ装置２０によって提供されるサービスを利用するためには、ユーザはサーバ装置２０（情報管理システム）にログインする必要があるものとする。なお、ユーザがサーバ装置２０にログインする際には、クライアント端末１０と接続される認証器３０が用いられるものとする。

認証器３０は、クライアント端末１０を使用するユーザの特徴（生体的な特徴）を表す特徴情報を得ることができる電子機器（デバイス）であり、例えばカメラ、マイク及び指紋認証器等のうちの少なくとも１つを含む。なお、認証器３０がカメラである場合、当該認証器３０を用いて得られる特徴情報は、ユーザの顔を含む画像（情報）である。また、認証器３０がマイクである場合、当該認証器３０を用いて得られる特徴情報は、ユーザの音声（情報）である。更に、認証器３０が指紋認証器である場合、当該認証器３０から得られる特徴情報は、当該指紋認証器を介して得られるユーザの指紋の特徴点（情報）である。なお、以下に説明する特徴情報は、認証器３０を用いて得られる画像、音声または指紋の特徴点等の一部であってもよいし、これらを変換または加工して得られる値（特徴値）等を含んでいてもよい。

クライアント端末１０は、ユーザ認識部１１、ログイン制御部１２、アルゴリズム情報管理部１３及び格納部（第１格納部）１４を含む。

ユーザ認識部１１は、上記した認証器３０から特徴情報を取得する。ユーザ認識部１１は、取得された特徴情報に基づいて、クライアント端末１０を使用するユーザを認識する機能を有する。

ログイン制御部１２は、ユーザ認識部１１によって認識されたユーザが正当なユーザであるか否かを判定する。なお、正当なユーザとは、情報管理システムに予め登録されたユーザ（つまり、サーバ装置２０によって提供されるサービスを利用可能なユーザ）をいう。ログイン制御部１２は、ユーザが正当なユーザであると判定された場合に、当該ユーザのサーバ装置２０へのログインを当該サーバ装置２０に要求する。

ここで、詳細については後述するが、ユーザ認識部１１がユーザを認識する場合、当該ユーザの特徴を表す特徴情報を所定のアルゴリズムに適用する。この場合のアルゴリズム情報は、クライアント端末１０を使用するユーザを正当なユーザとして事前に登録する際に、当該ユーザの特徴を表す特徴情報に基づいてユーザ認識部１１によって生成される。

アルゴリズム情報管理部１３は、ユーザ認識部１１によって生成されたアルゴリズム情報に基づいて、当該アルゴリズム情報を復元することが可能な少なくとも２つの復元情報を生成する。

アルゴリズム情報管理部１３は、生成された２つの復元情報のうちの一方（以下、第１復元情報と表記）を格納部１４に格納（保存）するとともに、他方（以下、第２復元情報と表記）をサーバ装置２０に送信する。

なお、上記したようにユーザ認識部１１によってユーザが認識される際には、第１及び第２復元情報に基づいて復元されるアルゴリズム情報が用いられる。

サーバ装置２０は、ログイン処理部２１及び格納部（第２格納部）２２を含む。ログイン処理部２１は、上記したようにクライアント端末１０（ログイン制御部１２）からログインが要求された場合に、ユーザをサーバ装置２０にログインさせる。

格納部２２には、上記したようにクライアント端末１０（アルゴリズム情報管理部１３）から送信された第２復元情報が格納される。

なお、図１においては便宜的に１つのクライアント端末１０のみが示されているが、情報管理システムは、複数のユーザによって使用される複数のクライアント端末１０を備えるように構成されていてもよい。

図２は、図１に示すクライアント端末１０のハードウェア構成の一例を示す。ここでは、クライアント端末１０が例えばスマートフォンである場合について説明する。

図２に示すように、クライアント端末１０は、ＣＰＵ１０１、不揮発性メモリ１０２、主メモリ（ＲＡＭ）１０３、通信デバイス１０４及びタッチスクリーンディスプレイ１０５等を備える。

ＣＰＵ１０１は、クライアント端末１０内の各コンポーネントの動作を制御するハードウェアプロセッサである。ＣＰＵ１０１は、単一のプロセッサであってもよいし、複数のプロセッサで構成されていてもよい。ＣＰＵ１０１は、ストレージデバイスである不揮発性メモリ１０２から主メモリ１０３にロードされる様々なプログラムを実行する。ＣＰＵ１０１によって実行されるプログラムには、オペレーティングシステム（ＯＳ）及びクライアント端末１０を使用するユーザがサーバ装置２０にログインし、当該サーバ装置２０によって提供されるサービスを利用するためのアプリケーションプログラム１０３ａ等が含まれる。

なお、本実施形態において、図１に示すユーザ認識部１１、ログイン制御部１２及びアルゴリズム情報管理部１３の一部または全ては、ＣＰＵ１０１（つまり、クライアント端末１０のコンピュータ）にアプリケーションプログラム１０３ａを実行させること、すなわち、ソフトウェアによって実現されるものとする。このアプリケーションプログラム１０３ａは、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体に格納して頒布されてもよいし、ネットワークを通じてクライアント端末１０にダウンロードされてもよい。また、図１に示す格納部１４は、例えば不揮発性メモリ１０２またはその他の記憶装置等によって実現される。

通信デバイス１０４は、サーバ装置２０等の外部装置との通信を実行するように構成されたデバイスである。

タッチスクリーンディスプレイ１０５は、クライアント端末１０の本体の上面に重ね合わせるように取り付けられる。タッチスクリーンディスプレイ１０５には、フラットパネルディスプレイと、当該フラットパネルディスプレイの画面上の例えば指等の接触位置を検出するように構成されたセンサとが組み込まれている。フラットパネルディスプレイは、例えば液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）等を含む。センサとしては、例えば静電容量方式のタッチパネル等を使用することができる。

このようなタッチスクリーンディスプレイ１０５によれば、クライアント端末１０（フラットパネルディスプレイ）に表示された画面に対するユーザの操作（例えば、画面をタッチする操作等）を検出することができる。

なお、上記した図１においてはクライアント端末１０と認証器３０とが別個の機器（装置）であるものとして説明したが、認証器３０（例えば、カメラ等）は、クライアント端末１０に組み込まれていても構わない。

また、図２においてはクライアント端末１０がスマートフォンであるものとして説明したが、例えばクライアント端末１０がパーソナルコンピュータである場合には、タッチスクリーンディスプレイ１０５に代えて、マウス及びキーボードのような入力デバイスと液晶ディスプレイのような表示デバイスとを備える構成であってもよい。

ここではクライアント端末１０のハードウェア構成について説明したが、サーバ装置２０は、例えばＣＰＵ、不揮発性メモリ、主メモリ及び通信デバイス等を備える構成であればよい。

次に、本実施形態における情報管理システムの動作について説明する。本実施形態において、情報管理システムは、主として、サーバ装置２０によって提供されるサービスを利用可能とするために事前にユーザを登録する処理（以下、登録処理と表記）及び当該登録処理によって登録されたユーザをアルゴリズム情報を用いてサーバ装置２０にログインさせる処理（以下、ログイン処理と表記）を実行する。以下、登録処理及びログイン処理について説明する。

まず、図３のシーケンスチャートを参照して、情報管理システムにおいて実行される登録処理の処理手順の一例について説明する。

ユーザがサーバ装置２０によって提供されるサービスを利用するためにはサーバ装置２０にログインする必要があるが、ユーザが当該サーバ装置２０にログインするためには当該ユーザを事前に情報管理システムに登録しておく必要がある。なお、本実施形態において、ユーザを登録するとは、ユーザがサーバ装置２０にログイン可能な状態にすることをいう。以下、図３に示す登録処理によって情報管理システムに登録されるユーザを、便宜的に、対象ユーザと称する。

この場合、対象ユーザは、クライアント端末１０を操作することによって当該クライアント端末１０（タッチスクリーンディスプレイ１０５）にユーザ登録画面を表示し、当該ユーザ登録画面において対象ユーザを示すユーザ情報を入力する。なお、ユーザ情報としては対象ユーザを識別するためのユーザＩＤ等が用いられるが、当該ユーザ情報はユーザ名等の他の情報であっても構わない。

このように対象ユーザによって入力されたユーザ情報は、ユーザ登録要求として、ログイン制御部１２に送信される（ステップＳ１）。

ステップＳ１の処理が実行されると、ログイン制御部１２は、当該ステップＳ１において送信されたユーザ登録要求（ユーザ情報）を受信し、当該ユーザ情報をアルゴリズム情報生成要求としてユーザ認識部１１に送信する（ステップＳ２）。このステップＳ２の処理が実行されることにより、アルゴリズム情報の生成がユーザ認識部１１に対して要求される。

次に、ユーザ認識部１１は、ステップＳ２において送信されたアルゴリズム情報生成要求（ユーザ情報）を受信し、認証器３０に対して対象ユーザの特徴を表す特徴情報（以下、対象ユーザの特徴情報と表記）を要求する（ステップＳ３）。

認証器３０は、ユーザ認識部１１からの要求に応じて対象ユーザの特徴情報を取得し、当該対象ユーザの特徴情報をユーザ認識部１１に返却する（ステップＳ４）。

なお、認証器３０は、対象ユーザの特徴情報を取得するために必要な通知を対象ユーザに対して行うように動作してもよい。具体的には、認証器３０がカメラである場合には、対象ユーザの顔を含む画像を撮影することを対象ユーザに促すようなメッセージを表示してもよい。認証器３０がマイクまたは指紋認証器である場合についても同様である。

ステップＳ４の処理が実行されると、ユーザ認識部１１は、当該ステップＳ４において認証器３０から送信された対象ユーザの特徴情報を受信（取得）し、当該対象ユーザの特徴情報に基づいてユーザを認識するためのアルゴリズムに関するアルゴリズム情報を生成する（ステップＳ５）。

なお、ステップＳ５において生成されるアルゴリズム情報によって示されるアルゴリズムは、対象ユーザの特徴情報を入力とした際にユーザ情報を得ることができる（つまり、特徴情報から１のユーザ情報を特定することができる）ものであればよく、例えばユーザを認識するための複数の条件等から構成されるものであってもよい。また、アルゴリズム情報は、例えば対象ユーザの特徴情報及びユーザ情報等を含んでいてもよい。

このようなアルゴリズム情報が生成されることにより、情報管理システム（クライアント端末１０）において、当該アルゴリズム情報によって示されるアルゴリズムに基づいて対象ユーザを認識することができるようになる。

ステップＳ５において生成されたアルゴリズム情報は、復元情報生成要求としてアルゴリズム情報管理部１３に送信される（ステップＳ６）。

次に、アルゴリズム情報管理部１３は、ステップＳ６において復元情報生成要求として送信されたアルゴリズム情報を受信し、当該アルゴリズム情報を復元することが可能な第１及び第２復元情報を当該アルゴリズム情報に基づいて生成する（ステップＳ７）。

ステップＳ７において生成された第１及び第２復元情報のうちの第１復元情報は、クライアント端末１０に含まれる格納部１４に格納（登録）される（ステップＳ８）。

一方、ステップＳ７において生成された第１及び第２復元情報のうちの第２復元情報は、ステップＳ６においてユーザ認識部１１からアルゴリズム情報管理部１３に送信された復元情報生成要求に対する応答として、アルゴリズム情報管理部１３からユーザ認識部１１に返却される（ステップＳ９）。

ステップＳ９において復元生成要求に対する応答としてユーザ認識部１１に返却された第２復元情報は、ステップＳ２においてログイン制御部１２からユーザ認識部１１に送信されたアルゴリズム情報生成要求に対応する応答として、ユーザ認識部１１からログイン制御部１２に返却される（ステップＳ１０）。

ステップＳ１０の処理が実行されると、ログイン制御部１２は、当該ステップＳ１０においてユーザ認識部１１から返却された第２復元情報をサーバ装置２０（ログイン処理部２１）に送信する（ステップＳ１１）。このステップＳ１１においては、第２復元情報とともに、上記した対象ユーザを示すユーザ情報がログイン制御部１２からサーバ装置２０に送信される。

サーバ装置２０に含まれるログイン処理部２１は、ステップＳ１１においてログイン制御部１２（クライアント端末１０）から送信された第２復元情報及びユーザ情報を受信し、当該第２復元情報及びユーザ情報を対応づけて格納部２２に格納（保存）する（ステップＳ１２）。

後述するように対象ユーザは第１及び第２復元情報から復元されるアルゴリズム情報に基づいて認識されるため、上記したステップＳ８及びＳ１２の処理が実行されることによって、当該対象ユーザがサーバ装置２０にログイン可能な状態となる。

ステップＳ１２の処理が実行されると、サーバ装置２０は、第２復元情報が格納部２２に格納されたこと（格納完了通知）をクライアント端末１０（ログイン制御部１２）に通知する（ステップＳ１３）。

ステップＳ１３におけるサーバ装置２０からの通知を受けたログイン制御部１２は、対象ユーザが情報管理システムに登録されたこと（登録完了通知）を当該対象ユーザに通知する（ステップＳ１４）。なお、ステップＳ１４が実行された場合、対象ユーザが情報管理システムに登録されたことを示すメッセージ等が例えばタッチスクリーンディスプレイ１０５に表示される。

上記した図３に示す処理が実行されることによって、対象ユーザは、情報管理システムに登録され、サーバ装置２０にログインすることができる状態となる。

ここでは１つのクライアント端末１０を使用する対象ユーザが情報管理システムに登録される場合について説明したが、当該情報管理システムが複数のクライアント端末１０を備える場合には、当該クライアント端末１０（を使用するユーザ）毎に図３に示す処理が実行される。この場合、サーバ装置２０に含まれる格納部２２には、クライアント端末１０（を使用するユーザ）毎の第２復元情報が格納されることになる。

次に、図４のシーケンスチャートを参照して、情報管理システムにおいて実行されるログイン処理の処理手順の一例について説明する。

まず、上記した図３の処理が実行されることによって情報管理システムに事前に登録された対象ユーザがサーバ装置２０にログインする場合、当該対象ユーザは、クライアント端末１０を操作することによって当該クライアント端末１０（タッチスクリーンディスプレイ１０５）にログイン画面を表示し、当該ログイン画面において対象ユーザを示すユーザ情報（第１ユーザ情報）を入力する。なお、ここで対象ユーザによって入力されるユーザ情報は、上記した図３において対象ユーザによって入力されたユーザ情報と同一である。

このように対象ユーザによって入力されたユーザ情報は、ログイン要求として、ログイン制御部１２に送信される（ステップＳ２１）。

ステップＳ２１の処理が実行されると、ログイン制御部１２は、当該ステップＳ２１において送信されたログイン要求（ユーザ情報）を受信し、当該ユーザ情報をユーザ認識（識別）要求としてユーザ認識部１１に送信する（ステップＳ２２）。このステップＳ２２の処理が実行されることにより、対象ユーザを認識するための処理がユーザ認識部１１に対して要求される。

次に、ステップＳ２２において送信されたユーザ認識要求を受信したユーザ認識部１１は、対象ユーザを認識するために用いられるアルゴリズム情報をアルゴリズム情報管理部１３に対して要求する（ステップＳ２３）。このステップＳ２３においては、上記した対象ユーザを示すユーザ情報がユーザ認識部１１からアルゴリズム情報管理部１３に対して送信される。

アルゴリズム情報管理部１３は、ステップＳ２３におけるユーザ認識部１１からの要求に応じて、第２復元情報をサーバ装置２０に対して要求する（ステップＳ２４）。このステップＳ２４においては、上記した対象ユーザを示すユーザ情報がアルゴリズム情報管理部１３からサーバ装置２０に対して送信される。

この場合、サーバ装置２０（ログイン処理部２１）は、ステップＳ２４におけるアルゴリズム情報管理部１３からの要求に応じて、当該サーバ装置２０に含まれる格納部２２から第２復元情報を取得する。

ここで、上記したように格納部２２には第２復元情報及びユーザ情報が対応づけて格納されているため、サーバ装置２０は、ステップＳ２４においてアルゴリズム情報管理部１３（クライアント端末１０）から送信されたユーザ情報に対応づけて格納部２２に格納されている第２復元情報を取得する。なお、ここで取得される第２復元情報は、上記した図３に示すステップＳ５において対象ユーザの特徴情報に基づいて生成されたアルゴリズム情報（つまり、対象ユーザを認識するために用いられるアルゴリズム情報）を復元するための情報である。

サーバ装置２０は、取得された第２復元情報を、ステップＳ２４におけるアルゴリズム情報管理部１３からの要求に対する応答として、当該アルゴリズム情報管理部１３（クライアント端末１０）に返却する（ステップＳ２５）。

次に、アルゴリズム情報管理部１３は、クライアント端末１０に含まれる格納部１４に格納されている第１復元情報を取得する（ステップＳ２６）。

アルゴリズム情報管理部１３は、ステップＳ２６において取得された第１復元情報及びステップＳ２５においてサーバ装置２０から返却された第２復元情報に基づいてアルゴリズム情報を復元する（ステップＳ２７）。

ステップＳ２７において復元されたアルゴリズム情報は、ステップＳ２３におけるユーザ認識部１１からの要求に対する応答として、アルゴリズム情報管理部１３から当該ユーザ認識部１１に返却される（ステップＳ２８）。

ステップＳ２８の処理が実行されると、ユーザ認識部１１は、認証器３０に対して対象ユーザの特徴を表す特徴情報（対象ユーザの特徴情報）を要求する（ステップＳ２９）。

認証器３０は、ユーザ認識部１１からの要求に応じて対象ユーザの特徴情報を取得し、当該対象ユーザの特徴情報をユーザ認識部１１に返却する（ステップＳ３０）。

なお、このステップＳ２９及びＳ３０の処理は、上記した図３に示すステップＳ３及びＳ４の処理と同様である。

次に、ユーザ認識部１１は、ステップＳ２８においてアルゴリズム情報管理部１３から返却されたアルゴリズム情報及びステップＳ３０において認証器３０から返却された対象ユーザの特徴情報に基づいて、対象ユーザを認識（識別）する（ステップＳ３１）。

この場合、ユーザ認識部１１は、対象ユーザの特徴情報をアルゴリズム情報によって示されるアルゴリズムに適用することによってユーザ情報（第２ユーザ情報）を取得する。

ステップＳ３１の処理が実行されると、ユーザ認識部１１は、当該ステップＳ３１における対象ユーザの認識結果（第２ユーザ情報）を、ステップＳ２２においてログイン制御部１２からユーザ認識部１１に対して送信されたユーザ認識要求に対する応答として、ログイン制御部１２に返却する（ステップＳ３２）。

次に、ログイン制御部１２は、ステップＳ３２においてユーザ認識部１１から返却されたユーザ情報と対象ユーザによって入力されたユーザ情報（第１ユーザ情報）とを比較することによって、対象ユーザが正当なユーザであるか否かを判定する。

ここで、対象ユーザが正当なユーザでない（つまり、ユーザ情報が一致しない）と判定された場合、図４に示す処理は終了される。この場合、例えばログイン制御部１２からユーザに対して、対象ユーザが正当なユーザでないためログインすることができないこと等が通知されてもよい。

一方、対象ユーザが正当なユーザである（つまり、ユーザ情報が一致する）と判定された場合、ログイン制御部１２は、例えば対象ユーザを示すユーザ情報を、ログイン要求としてサーバ装置２０（ログイン処理部２１）に送信する（ステップＳ３３）。

ログイン要求を受信したサーバ装置２０は、対象ユーザをサーバ装置２０にログインさせ、当該ログイン結果をクライアント端末１０（ログイン制御部１２）に送信する（ステップＳ３４）。

ログイン結果を受信したログイン制御部１２は、対象ユーザのサーバ装置２０へのログインが完了した（ログイン完了通知）ことを当該対象ユーザに通知する（ステップＳ３５）。なお、ステップＳ３５が実行された場合、対象ユーザのサーバ装置２０へのログインが完了したことを示すメッセージ等が例えばタッチスクリーンディスプレイ１０５に表示される。

上記した図４に示す処理が実行されることによって、対象ユーザは、サーバ装置２０にログインし、クライアント端末１０を介してサーバ装置２０が提供するサービスの利用を開始することができる。

上記したように本実施形態においては、事前に対象ユーザを情報管理システムに登録する登録処理として、認証器３０を介してクライアント端末１０を使用する対象ユーザの特徴情報（対象ユーザの特徴を表す特徴情報）を取得し、当該対象ユーザの特徴情報に基づいてアルゴリズム情報を生成し、当該アルゴリズム情報を復元することが可能な第１及び第２復元情報を当該アルゴリズム情報から生成する。この場合、第１復元情報はクライアント端末１０に含まれる格納部１４（第１格納部）に格納され、第２復元情報はサーバ装置２０に含まれる格納部２２（第２格納部）に格納される。

また、本実施形態においては、対象ユーザをサーバ装置２０にログインさせるログイン処理として、認証器３０を介してクライアント端末１０を使用する対象ユーザの特徴情報を取得し、当該クライアント端末１０に含まれる格納部１４に格納されている第１復元情報を取得し、サーバ装置２０に含まれる格納部２２に格納されている第２復元情報を取得し、第１及び第２復元情報に基づいてアルゴリズム情報を復元し、対象ユーザの特徴情報及びアルゴリズム情報に基づいて当該対象ユーザを認識する。

このように認識された対象ユーザは、例えばサーバ装置２０に対してログインすることができ、当該サーバ装置２０によって提供される各種サービスを利用することが可能となる。

上記した本実施形態の構成によれば、サーバ装置２０によって提供されるサービスを利用するユーザを認識する（つまり、ユーザをサーバ装置２０にログインさせる）ためのアルゴリズムに関するアルゴリズム情報ではなく、当該アルゴリズム情報を復元するための第１及び第２復元情報をクライアント端末１０及びサーバ装置２０において分離して管理することにより、仮にクライアント端末１０及びサーバ装置２０の一方から情報が流出したとしても、アルゴリズム情報が復元されることがないため、サーバ装置２０への不正ログインまたは情報漏えい等のリスクを低減することができる。

なお、本実施形態においては認識された対象ユーザをサーバ装置２０にログインさせるものとして説明したが、本実施形態は、アルゴリズム情報を復元することが可能な第１及び第２復元情報をクライアント端末とサーバ装置２０とで別々に管理する構成であればよく、当該対象ユーザが認識された後の処理は他の処理であっても構わない。

また、本実施形態においては、認証器３０がカメラ、マイク及び指紋認証器のうちの少なくとも１つであるものとして説明したが、認証器３０は、ユーザを認識することが可能な特徴情報（生体情報）を得ることができるものであれば他のデバイスであっても構わない。

また、本実施形態においてはアルゴリズム情報から２つの復元情報（第１及び第２復元情報）が生成されるものとして説明したが、３つ以上の復元情報が生成されてもよい。更に、本実施形態においては、複数の復元情報を分離して管理すればよく、当該複数の復元情報の一部がクライアント端末１０及びサーバ装置２０以外の外部装置で管理されてもよい。

（第２実施形態）
次に、第２実施形態について説明する。本実施形態においては、前述した第１実施形態の具体的態様について説明するものとし、主としてＷｅｂアプリケーション（プログラム）を介してサーバ装置２０からユーザに各種サービスを提供する情報管理システムについて説明する。

図５は、本実施形態に係る情報管理システムの機能構成の一例を示すブロック図である。なお、図５においては前述した図１と同様の部分には同一参照符号が付されており、ここではその詳しい説明を省略する。

本実施形態において、クライアント端末１０は、アルゴリズム情報管理部１５、ｌｏｃａｌＳｔｏｒａｇｅ１６及び署名生成部１７を含む。また、アルゴリズム情報管理部１５は、分割部１５ａ及び復元部１５ｂを含む。

なお、本実施形態において、クライアント端末１０に含まれるユーザ認識部１１、ログイン制御部１２、アルゴリズム情報管理部１５、ｌｏｃａｌＳｔｏｒａｇｅ１６及び署名生成部１７は、上記したクライアント端末１０（ブラウザ）上で動作するＷｅｂアプリケーションに関する機能部である。

分割部１５ａは、ユーザ認識部１１によって生成されたアルゴリズム情報を分割することによって第１及び第２復元情報を生成する。第１復元情報は、ｌｏｃａｌＳｔｏｒａｇｅ１６に格納（保存）される。一方、第２復元情報は、サーバ装置２０に送信され、当該サーバ装置２０に含まれる格納部２２に格納（保存）される。

復元部１５ｂは、ｌｏｃａｌＳｔｏｒａｇｅ１６に格納された第１復元情報及びサーバ装置２０に含まれる格納部２２に格納された第２復元情報に基づいて、アルゴリズム情報を復元する。

なお、上記したＷｅｂアプリケーションはクライアント端末１０において起動（実行）されるブラウザ（Ｗｅｂブラウザ）上で動作するが、ｌｏｃａｌＳｔｏｒａｇｅ１６は、当該ブラウザが固有で持つ記憶領域（すなわち、Ｗｅｂアプリケーション上で利用可能な保存領域）に相当する。

また、本実施形態においては、生体認証でログインを行うＷｅｂアプリケーションのための規格であるＷｅｂ Ａｕｔｈｅｎｔｉｃａｔｉｏｎ ＡＰＩが適用されるものとする。署名生成部１７は、このＷｅｂ Ａｕｔｈｅｎｔｉｃａｔｉｏｎ ＡＰＩに基づく署名を生成する機能部である。

ここで、図６は、Ｗｅｂ Ａｕｔｈｅｎｔｉｃａｔｉｏｎ ＡＰＩによる認証手順の概要を示している。

図６によれば、まず、サーバ装置２０は、Ｃｈａｌｌｅｎｇｅと称されるパラメータ（サーバから送信されるランダムな値）をクライアント端末１０に対して送信する（ステップＳ４１）。

次に、クライアント端末１０においてブラウザが内部的にパラメータを検証し、ＡｕｔｈｅｎｔｉｃａｔｏｒＲｅｓｐｏｎｓｅ．ｃｌｉｅｎｔＤａｔａＪＳＯＮを作成する。このパラメータは、ｃｌｉｅｎｔＤａｔａＪＳＯＮのハッシュとともに認証器３０に渡される（ステップＳ４２）。

ステップＳ２の処理が実行されると、認証器３０を用いたユーザ認識が行われ、Ａｓｓｅｒｔｉｏｎが作成される（ステップＳ４３）。なお、Ａｓｓｅｒｓｉｏｎは、予め用意されている秘密鍵による署名が行われたｃｌｉｅｎｔＤａｔａＪＳＯＮのハッシュ等を含むステートメントである。

ステップＳ４３において作成されたＡｓｓｅｒｔｉｏｎは、ブラウザに返される（ステップＳ４４）。

次に、ブラウザが最終的なデータを生成し、アプリケーション（ＪａｖａＳｃｒｉｐｔ（登録商標） Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ）がサーバ装置２０にレスポンスを送信する（ステップＳ４５）。

ステップＳ４５の処理が実行されると、サーバ装置２０は、上記した秘密鍵と対となる公開鍵を用いて、ステップＳ４５におけるレスポンスの検証を行う（ステップＳ４６）。

すなわち、Ｗｅｂ Ａｕｔｈｅｎｔｉｃａｔｉｏｎ ＡＰＩに基づく認証手順（ログイン処理）によれば、パラメータ（Ｃｈａｌｌｅｎｇｅ）に対してクライアント端末１０側で秘密鍵による署名を生成し、サーバ側で公開鍵による検証を実施することにより、データが改ざんされていないことの証明を行うことができる。

次に、本実施形態における情報管理システムの動作について説明する。本実施形態において、情報管理システムは、前述した第１実施形態と同様に、登録処理及びログイン処理を実行する。以下、本実施形態における登録処理及びログイン処理について説明する。

まず、図７のシーケンスチャートを参照して、情報管理システムにおいて実行される登録処理の処理手順の一例について説明する。以下、図７に示す登録処理によって情報管理システムに登録されるユーザを、便宜的に、対象ユーザと称する。

本実施形態における登録処理においては、前述した図３に示すステップＳ１〜Ｓ５の処理に相当するステップＳ５１〜Ｓ５５の処理が実行される。

なお、本実施形態において、認証器３０はカメラであるものとし、当該認証器３０を用いて得られる特徴情報は対象ユーザの顔を含む画像（以下、対象ユーザの画像と表記）であるものとする。この場合、ステップＳ５５においては、対象ユーザの画像（入力画像）からユーザ情報（ラベル）を出力することが可能な機械学習モデルが生成されるものとする。この機械学習モデルは、対象ユーザの画像（特徴情報）を入力した場合に当該対象ユーザを示すユーザ情報を出力するようにパラメータ（例えば、重み係数）を更新することによって生成される。すなわち、本実施形態において、「アルゴリズム情報（機械学習モデル）を生成する」とは、当該機械学習モデルを学習させ、当該機械学習モデルを更新することをいう。機械学習モデルは、例えばニューラルネットワークまたはランダムフォレスト等の既知の様々な機械学習のアルゴリズムを用いて生成されればよい。

ステップＳ５５において生成された機械学習モデルは、アルゴリズム情報分割要求としてユーザ認識部１１からアルゴリズム情報管理部１５に送信される（ステップＳ５６）。

また、アルゴリズム情報管理部１５は、ステップＳ５６においてユーザ認識部１１から送信されたアルゴリズム情報分割要求（機械学習モデル）を分割部１５ａに渡す（ステップＳ５７）。

分割部１５ａは、アルゴリズム情報分割要求としてアルゴリズム情報管理部１５から渡された機械学習モデルを第１及び第２復元情報に分割する（ステップＳ５８）。

ここで、機械学習モデル（アルゴリズム情報）は、複数のファイルから構成されていてもよいし、単一のファイルから構成されていてもよい。

機械学習モデルが複数のファイルから構成されている場合、分割部１５ａは、例えばファイル単位で当該機械学習モデルを第１及び第２復元情報に分割する。

一方、機械学習モデルが単一のファイルから構成されている場合、分割部１５ａは、例えば当該ファイルに所定のデータフォーマット（形式）で記述されている機械学習モデルのデータ構造に基づいて当該機械学習モデルを分割することができる。具体的には、機械学習モデルのデータフォーマットがＪＳＯＮ（JavaScript Object Notation）形式である場合、当該ＪＳＯＮ形式はツリー構造（階層構造）を表現することができるため、当該ツリー構造（機械学習モデル）を分割するものとする。

図８は、機械学習モデルのデータ構造（ＪＳＯＮ形式）の一例を示す。図８に示す機械学習モデルのデータ構造は、ツリー構造を有し、複数のブロックＡ〜Ｅから構成されている。この場合、分割部１５ａは、機械学習モデルを、例えば図９に示す第１復元情報及び図１０に示す第２復元情報に分割することができる。図９に示す第１復元情報は、複数のブロックＡ〜ＥのうちのブロックＡ〜Ｃを含む。一方、図１０に示す第２復元情報は、複数のブロックＡ〜ＥのうちのブロックＤ及びＥを含む。

なお、詳細な説明については省略するが、例えば図１１に示す機械学習モデルのデータ構造の場合、当該機械学習モデルは、図１２に示す第１復元情報及び図１３に示す第２復元情報に分割することができる。

また、機械学習モデルを分割することによって得られる第１復元情報はｌｏｃａｌＳｔｏｒａｇｅ１６に格納されるが、当該ｌｏｃａｌＳｔｏｒａｇｅ１６には、ストレージ性能（例えば、格納可能な情報の容量及びデータフォーマット等）に関する制約がある場合がある。具体的には、例えば主要なブラウザの場合、ｌｏｃａｌＳｔｏｒａｇｅ１６に格納可能な情報の容量（の上限）は１０ＭＢである場合が多い。

このため、分割部１５ａは、上記したｌｏｃａｌＳｔｏｒａｇｅ１６の制約に基づいて機械学習モデルを分割するものとする。具体的には、上記したようにｌｏｃａｌＳｔｏｒａｇｅ１６に格納可能な情報の容量が１０ＭＢである場合には、分割部１５ａは、少なくとも第１復元情報のサイズが例えば１０ＭＢ未満となるように機械学習モデルを分割する。なお、機械学習モデルがＪＳＯＮ形式以外のデータフォーマット（機械学習モデルを分割することができないデータフォーマット）で記述されている場合には、当該機械学習モデルをＪＳＯＮ形式に変換して機械学習モデルを分割する。

すなわち、本実施形態においては、少なくともｌｏｃａｌＳｔｏｒａｇｅ１６の制約を満たす第１復元情報が得られるようにアルゴリズム情報が分割されればよい。

なお、機械学習モデルがＪＳＯＮ形式以外のデータフォーマット（機械学習モデルを分割することができないデータフォーマット）で記述されている場合には、当該機械学習モデルをＪＳＯＮ形式に変換して機械学習モデルを分割することも可能である。

また、本実施形態においてはアルゴリズム情報が機械学習モデルであるものとして説明したが、当該アルゴリズム情報が特徴情報から一意のユーザを認識（識別）可能な複数の条件から構成されるような場合には、当該アルゴリズム情報を条件単位で第１及び第２復元情報に分割することも可能である。

ステップＳ５８の処理が実行されると、前述した図３に示すステップＳ８〜Ｓ１４の処理に相当するステップＳ５９〜Ｓ６５の処理が実行される。

なお、ステップＳ５９においては第１復元情報が格納部１４に格納されるが、ｌｏｃａｌＳｔｏｒａｇｅ１６に格納可能な情報のデータフォーマットとしては、例えば文字列形式が設定されている場合がある。上記したように第１復元情報（のデータフォーマット）はＪＳＯＮ形式であるため、当該第１復元情報は、ＪＳＯＮ形式から文字列形式に変換されて格納部１４に格納される。ステップＳ６３の処理についても同様である。

上記した図７に示す処理が実行されることによって、対象ユーザは、情報管理システムに登録されサーバ装置２０にログインすることができる状態となる。

次に、図１４のシーケンスチャートを参照して、情報管理システムにおいて実行されるログイン処理の処理手順の一例について説明する。

本実施形態におけるログイン処理においては、前述した図４に示すステップＳ２１〜Ｓ２３の処理に相当するステップＳ７１〜Ｓ７３の処理が実行される。なお、図１４においては省略されているが、上記した図６に示すステップＳ４１の処理は、例えばステップＳ７１及びＳ７２の処理の間に実行される。また、ステップＳ７２の処理は、図６に示すステップＳ４２の処理に相当する。

次に、アルゴリズム情報管理部１５は、ステップＳ７３におけるユーザ認識部１１からの要求に応じて、アルゴリズム情報を復元部１５ｂに対して要求する（ステップＳ７４）。このステップＳ７４においては、対象ユーザを示すユーザ情報がアルゴリズム情報管理部１５から復元部１５ｂに渡される。

復元部１５ｂは、ステップＳ７４におけるアルゴリズム情報管理部１５からの要求に応じて、第２復元情報をサーバ装置２０に対して要求する（ステップＳ７５）。このステップＳ７５においては、上記した対象ユーザを示すユーザ情報が復元部１５ｂからサーバ装置２０に対して送信される。

この場合、サーバ装置２０（ログイン処理部２１）は、ステップＳ７５における復元部１５ｂからの要求に応じて、格納部２２に格納されている第２復元情報を取得する。なお、格納部２２に格納されている第２復元情報は文字列形式であるため、当該第２復元情報は文字列形式からＪＳＯＮ形式に変換される。

サーバ装置２０は、取得された第２復元情報を、ステップＳ７５における復元部１５ｂからの要求に対する応答として、当該復元部１５ｂ（クライアント端末１０）に返却する（ステップＳ７６）。

次に、復元部１５ｂは、クライアント端末１０に含まれる格納部１４に格納されている第１復元情報を取得する（ステップＳ７７）。なお、格納部１４に格納されている第１復元情報は文字列形式であるため、当該第１復元情報は文字列形式からＪＳＯＮ形式に変換される。

復元部１５ｂは、ステップＳ７７において取得された第１復元情報及びステップＳ７６においてサーバ装置２０から返却された第２復元情報に基づいて機械学習モデル（アルゴリズム情報）を復元する（ステップＳ７８）。なお、本実施形態において、第１及び第２復元情報は上記したように機械学習モデルを分割したものであるため、ステップＳ７８においては当該第１及び第２復元情報を統合する（組み合わせる）ことによって機械学習モデルを復元することができる。具体的には、上記した図９に示す第１復元情報及び図１０に示す第２復元情報であれば、当該第１及び第２復元情報を統合することによって図８に示す機械学習モデルを復元することが可能である。また、図１２に示す第１復元情報及び図１３に示す第２復元情報であれば、当該第１及び第２復元情報を統合することによって図１１に示す機械学習モデルを復元することが可能である。

ステップＳ７８において復元された機械学習モデルは、ステップＳ７４におけるアルゴリズム情報管理部１５からの要求に対する応答として、復元部１５ｂから当該アルゴリズム情報管理部１５に返却される（ステップＳ７９）。

ステップＳ７９の処理が実行されると、アルゴリズム情報管理部１５は、ステップＳ７３におけるユーザ認識部１１からの要求に対する応答として、当該ステップＳ７９において復元部１５ｂから返却された機械学習モデルを当該ユーザ認識部１１に返却する（ステップＳ８０）。

次に、ユーザ認識部１１は、認証器３０に対して対象ユーザの特徴情報を要求する（ステップＳ８１）。

ここで、本実施形態において認証器３０はカメラであるため、当該認証器３０（カメラ）は、ユーザ認識部１１からの要求に応じて当該対象ユーザの画像を取得し、当該画像をユーザ認識部１１に返却する（ステップＳ８２）。

次に、ユーザ認識部１１は、ステップＳ８０においてアルゴリズム情報管理部１３から返却された機械学習モデル及びステップＳ８２において認証器３０から返却された対象ユーザの画像に基づいて、対象ユーザを認識（識別）する（ステップＳ８３）。

この場合、ユーザ認識部１１は、対象ユーザの画像を機械学習モデルに入力することによって当該機械学習モデルから出力されるユーザ情報（ラベル）を取得する。

ステップＳ８３の処理が実行されると、ユーザ認識部１１は、当該ステップＳ８３における対象ユーザの認識結果（つまり、対象ユーザが正当なユーザであるか否か）をステップＳ７２においてログイン制御部１２からユーザ認識部１１に対して送信されたユーザ認識要求に対する応答として、ログイン制御部１２に返却する（ステップＳ８４）。

なお、例えばステップＳ７３〜Ｓ８４の処理は、上記した図６に示すステップＳ４３の処理に相当する。

次に、ログイン制御部１２は、ステップＳ８４においてユーザ認識部１１から返却されたユーザ情報と対象ユーザによって入力されたユーザ情報（対象ユーザを示すユーザ情報）とを比較することによって、対象ユーザが正当なユーザであるか否かを判定する。具体的には、機械学習モデルから出力されたユーザ情報が対象ユーザによって入力されたユーザ情報と一致する場合に、対象ユーザが正当なユーザであると判定される。

ここで、ステップＳ８４において対象ユーザが正当なユーザでない（つまり、ユーザ情報が一致しない）と判定された場合、図１４に示す処理は終了される。

一方、ステップＳ８４において対象ユーザが正当なユーザである（つまり、ユーザ情報が一致する）と判定された場合、ログイン制御部１２は、署名生成部１７に対して署名（の生成）を要求する（ステップＳ８５）。このステップＳ８５においては、例えばサーバ装置２０において生成された値（Ｃｈａｌｌｅｎｇｅ）を含むパラメータがログイン制御部１２から署名生成部１７に送信される。

署名生成部１７は、ステップＳ８５におけるログイン制御部１２からの要求に応じて、当該ログイン制御部１２から送信されたパラメータに対する署名を生成する（ステップＳ８６）。なお、ステップＳ８６における署名は、クライアント端末１０内に予め用意されている秘密鍵を用いて生成される。

ステップＳ８６において生成された署名は、ステップＳ８５におけるログイン制御部１２からの要求に対する応答として、当該ログイン制御部１２に返却される（ステップＳ８７）。

なお、ステップＳ８５〜Ｓ８７の処理は、上記した図６に示すステップＳ４４の処理に相当する。

ステップＳ８７の処理が実行されると、ログイン制御部１２は、対象ユーザを示すユーザ情報及びステップＳ８７において署名生成部１７から返却された署名を、ログイン要求としてサーバ装置２０（ログイン処理部２１）に送信する（ステップＳ８８）。

サーバ装置２０は、ログイン制御部１２から送信された署名に対する検証を上記した秘密鍵と対となる公開鍵を用いて実施する（ステップＳ８９）。ステップＳ８９においては、署名を公開鍵を用いて検証することによって得られるパラメータを当該サーバ装置２０において生成されたパラメータと比較することによって行われる。

このような検証においてパラメータが一致した場合（つまり、当該検証が成功した場合）、サーバ装置２０は、ログイン制御部１２から送信されたユーザ情報によって示される対象ユーザをサーバ装置２０にログインさせ、当該ログイン結果をクライアント端末１０（ログイン制御部１２）に送信する（ステップＳ９０）。

ステップＳ９０の処理が実行されると、前述した図４に示すステップＳ３５の処理に相当するステップＳ９１の処理が実行される。

上記した図１４に示す処理が実行されることによって、対象ユーザは、サーバ装置２０にログインし、クライアント端末１０を介してサーバ装置２０が提供するサービスの利用を開始することができる。

上記したように本実施形態においては、Ｗｅｂアプリケーションを介してサーバ装置２０からサービスが提供される場合であっても、前述した第１実施形態と同様に、情報の流出に対するリスクを低減することができる。

なお、本実施形態においてはアルゴリズム情報が画像（特徴情報）を学習することによって生成される機械学習モデルであるものとして説明したが、当該機械学習モデルが複数のファイルから構成されている場合には、ファイル単位で当該機械学習モデルを第１及び第２復元情報に分割するものとする。また、機械学習モデルが単一のファイルから構成されている場合には、当該ファイルに記述されている機械学習モデルのデータ構造（例えば、ツリー構造）に基づいて当該機械学習モデルを第１及び第２復元情報に分割するものとする。

また、上記したようにｌｏｃａｌＳｔｏｒａｇｅ１６（クライアント端末１０上で動作するブラウザが有する記憶領域）に対して例えば容量またはデータフォーマット等を含む制約が設定されている場合には、機械学習モデル（アルゴリズム情報）を当該クライアント端末１０側で管理することができない場合があるが、本実施形態においては、当該制約に合わせて機械学習モデルから第１復元情報を分割することにより、当該第１復元情報を適切にクライアント端末１０において管理することが可能となる。

具体的には、ｌｏｃａｌＳｔｏｒａｇｅ１６の容量が１０ＭＢである場合には、第１復元情報が１０ＭＢ未満となるように機械学習モデルが分割されればよい。

また、ｌｏｃａｌＳｔｏｒａｇｅ１６が文字列形式を要求している場合には、機械学習モデル（ＪＳＯＮ形式）を文字列形式（つまり、制約に含まれるデータフォーマット）に変換するものとする。なお、ＪＳＯＮ形式は文字列形式に容易に変換可能なデータフォーマットであるため、例えば機械学習モデルがＪＳＯＮ形式以外のデータフォーマットである場合には、当該機械学習モデルをＪＳＯＮ形式に変換する処理を実行しても構わない。

これによれば、例えばｌｏｃａｌＳｔｏｒａｇｅ１６の容量が１０ＭＢであり、かつ、当該ｌｏｃａｌＳｔｏｒａｇｅ１６のデータフォーマットとして文字列形式が要求されるＷｅｂアプリケーション技術が適用される場合であっても、本実施形態に係る構成を実現することが可能である。

なお、本実施形態においてはクライアント端末１０に含まれるｌｏｃａｌＳｔｏｒａｇｅ１６に制約が設定されている場合について主に説明したが、例えばサーバ装置２０に含まれる格納部２２に容量またはデータフォーマット等に関する制約が設定されていても構わない。このような場合であっても同様に、機械学習モデルから当該制約に応じた第２復元情報を分割するようにすればよい。

また、本実施形態においては、対象ユーザによって入力（指定）されたユーザ情報（第１ユーザ情報）と、機械学習モデル（アルゴリズム情報）に対象ユーザの特徴情報を入力することによって当該機械学習モデルから出力されるユーザ情報（第２ユーザ情報）とを比較する。これによれば、対象ユーザが正当なユーザであるか否かを判定し、対象ユーザが正当なユーザである（つまり、ユーザ情報が一致する）場合に当該対象ユーザをサーバ装置２０にログインさせることができる。

更に、本実施形態においては、Ｗｅｂ Ａｕｔｈｅｎｔｉｃａｔｉｏｎ ＡＰＩを適用し、サーバ装置２０において生成された値を含むパラメータに対する署名を秘密鍵を用いて生成し、当該生成された署名に基づく検証を当該秘密鍵と対となる公開鍵を用いて実施し、当該検証が成功した場合に対象ユーザをサーバ装置２０にログインさせる構成とすることにより、セキュリティ性を向上させることができる。

ここで、本実施形態において説明したように第１復元情報をクライアント端末１０（ｌｏｃａｌＳｔｏｒａｇｅ１６）において管理し、第２復元情報をサーバ装置２０（格納部２２）において管理する構成の場合、対象ユーザがサーバ装置２０にログインする際にサーバ装置２０から第２復元情報を取得する必要があるため、例えば機械学習モデル（アルゴリズム情報）全体をクライアント端末１０において管理する構成と比較して、ネットワークレイテンシが大きくなる。

一方で、本実施形態に係る構成によれば、上記したように情報の流出に対するリスクを低減することが可能である。

このため、本実施形態に係る情報管理システムは、対象ユーザがサーバ装置２０にログインする際のレイテンシが大きくなったとしても、セキュリティを優先させたい場合に有用である。具体的には、本実施形態は、例えば金融システムまたは電子決済システム等に適用することが有用である。

ここで、図１５は、対象ユーザが本実施形態に係る情報管理システム（例えば、金融システムまたは電子決済システム等）において提供されるサービスを利用する（サーバ装置２０にログインする）場合の具体的な流れを表している。

クライアント端末１０がスマートフォンであり、認証器３０が当該スマートフォンに搭載されたカメラであるものとすると、対象ユーザは、図１５に示すように、例えば当該スマートフォンに搭載されているカメラを用いて当該対象ユーザの顔を撮影する。

この場合、登録処理においては、カメラによって撮影された対象ユーザの顔を含む画像４０１に基づいて機械学習モデル４０２が生成され、当該機械学習モデル４０２が分割された第１及び第２復元情報がそれぞれクライアント端末１０及びサーバ装置２０に格納（保存）される。

一方、ログイン処理においては、カメラによって撮影された対象ユーザの顔を含む画像４０１が上記した第１及び第２復元情報から復元された機械学習モデル４０２に入力され、当該機械学習モデル４０２から出力されるユーザ情報に基づいて対象ユーザが認識される。これにより、対象ユーザは、情報管理システム（サーバ装置２０）にログインすることができ、当該システムにおいて提供されるサービスを利用可能となる。

なお、本実施形態においてはクライアント端末１０（ブラウザ）上でＷｅｂアプリケーションが動作する場合について説明したが、本実施形態はクライアント端末１０上で例えばネイティブアプリケーション（プログラム）が動作するような場合に適用されてもよく、このような構成の場合であっても、情報の流出に対するリスクを低減することは可能である。

以上述べた少なくとも１つの実施形態によれば、情報の流出に対するリスクを低減することが可能な情報管理方法、情報管理システム、端末装置及びプログラムを提供することができる。

本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。

１０…クライアント端末（端末装置）、１１…ユーザ認識部、１２…ログイン制御部、１３，１５…アルゴリズム情報管理部、１４…格納部（第１格納部）、１５ａ…分割部、１５ｂ…復元部、１６…ｌｏｃａｌＳｔｏｒａｇｅ、１７…署名生成部、２０…サーバ装置、２１…ログイン処理部、２２…格納部（第２格納部）、３０…認証器、１０１…ＣＰＵ、１０２…不揮発性メモリ、１０３…主メモリ、１０３ａ…アプリケーションプログラム、１０４…通信デバイス、１０５…タッチスクリーンディスプレイ。

Claims (20)

1. 認証器を介して、端末装置を使用するユーザの特徴を表す特徴情報を取得することと、
   前記特徴情報に基づいて前記ユーザを認識するためのアルゴリズムに関するアルゴリズム情報を生成することと、
   前記アルゴリズム情報を復元することが可能な第１及び第２復元情報を当該アルゴリズム情報から生成することと、
   前記第１復元情報を、前記端末装置に含まれる第１格納手段に格納することと、
   前記第２復元情報を、前記端末装置と通信可能に接続されるサーバ装置に含まれる第２格納手段に格納することと
   を具備する情報管理方法。
2. 前記アルゴリズム情報は、前記特徴情報を学習することによって生成される機械学習モデルを含む請求項１記載の情報管理方法。
3. 前記第１及び第２復元情報を生成することは、前記機械学習モデルが複数のファイルから構成されている場合、ファイル単位で前記機械学習モデルを第１及び第２復元情報に分割することを含む請求項２記載の情報管理方法。
4. 前記第１及び第２復元情報を生成することは、前記機械学習モデルが単一のファイルから構成されている場合、当該単一のファイルを第１及び第２復元情報に分割することを含む請求項２記載の情報管理方法。
5. 前記機械学習モデルは、前記第１または第２格納手段に対して設定されている制約に基づいて前記第１及び第２復元情報に分割される請求項３または４に記載の情報管理方法。
6. 前記制約は、前記第１または第２格納手段に格納することが可能な機械学習モデルの容量を含み、
   前記第１または第２復元情報は、前記制約に含まれる容量未満となるように分割される
   請求項５記載の情報管理方法。
7. 前記制約は、前記第１または第２格納手段に格納することが可能な機械学習モデルのデータフォーマットを含み、
   前記生成されたアルゴリズム情報に含まれる機械学習モデルのデータフォーマットが前記制約に含まれるデータフォーマットと異なる場合、前記機械学習モデルは、当該制約に含まれるデータフォーマットに変換される
   請求項５記載の情報管理方法。
8. 認証器を介して、端末装置を使用するユーザの特徴を表す特徴情報を取得することと、
   前記端末装置に含まれる第１格納手段に格納されている第１復元情報を取得することと、
   前記端末装置と通信可能に接続されるサーバ装置に含まれる第２格納手段に格納されている第２復元情報を取得することと、
   前記特徴情報に基づいて前記ユーザを認識するためのアルゴリズムに関するアルゴリズム情報を、前記第１及び第２復元情報に基づいて復元することと、
   前記取得された特徴情報及び前記復元されたアルゴリズム情報に基づいて前記ユーザを認識することと
   を具備する情報管理方法。
9. 前記第１及び第２復元情報は、前記アルゴリズム情報を分割することによって生成されている請求項８記載の情報管理方法。
10. 前記認識されたユーザを前記サーバ装置にログインさせることを更に具備する請求項８記載の情報管理方法。
11. 前記ユーザによって入力された第１ユーザ情報を取得することを更に具備し、
    前記アルゴリズム情報は、機械学習モデルを含み、
    前記ログインさせることは、前記取得された第１ユーザ情報と、前記機械学習モデルに前記特徴情報を入力することによって当該機械学習モデルから出力される第２ユーザ情報とが一致する場合に、前記ユーザを前記サーバ装置にログインさせることを含む
    請求項１０記載の情報管理方法。
12. 前記サーバ装置において生成された値を含むパラメータに対する署名を秘密鍵を用いて生成することと、
    前記生成された署名に基づく検証を前記秘密鍵と対となる公開鍵を用いて実施することと
    を更に具備し、
    前記ログインさせることは、前記検証が成功した場合に前記ユーザを前記サーバ装置にログインさせることを含む
    請求項１１記載の情報管理方法。
13. 前記第１格納手段は、前記端末装置上で動作するブラウザが有する記憶領域を含む請求項１〜１２のいずれか一項に記載の情報管理方法。
14. 前記認証器は、カメラ、マイク及び指紋認証器のうちの少なくとも１つを含み、
    前記特徴情報は、前記カメラを介して得られるユーザの画像、前記マイクを介して得られるユーザの音声及び前記指紋認証器を介して得られるユーザの生体情報のうちの少なくとも１つを含む
    請求項１〜１３のいずれか一項に記載の情報管理方法。
15. ユーザによって使用される端末装置及び当該端末装置と通信可能に接続されるサーバ装置とを備える情報管理システムにおいて、
    前記端末装置は、
    認証器を介して、前記ユーザの特徴を表す特徴情報を取得する取得手段と、
    前記特徴情報に基づいて前記ユーザを認識するためのアルゴリズムに関するアルゴリズム情報を生成する第１生成手段と、
    前記アルゴリズム情報を復元することが可能な第１及び第２復元情報を当該アルゴリズム情報から生成する第２生成手段と、
    前記第１復元情報を格納する第１格納手段と
    を含み、
    前記サーバ装置は、前記第２復元情報を格納する第２格納手段を含む
    情報管理システム。
16. ユーザによって使用される端末装置及び当該端末装置と通信可能に接続されるサーバ装置とを備える情報管理システムにおいて、
    前記端末装置は、
    認証器を介して、前記ユーザの特徴を表す特徴情報を取得する第１取得手段と、
    前記端末装置に含まれる第１格納手段に格納されている第１復元情報を取得する第２取得手段と、
    前記サーバ装置に含まれる第２格納手段に格納されている第２復元情報を当該サーバ装置から取得する第３取得手段と、
    前記特徴情報に基づいて前記ユーザを認識するためのアルゴリズムに関するアルゴリズム情報を、前記第１及び第２復元情報に基づいて復元する復元手段と、
    前記取得された特徴情報及び前記復元されたアルゴリズム情報に基づいて前記ユーザを認識する認識手段と
    を含む
    情報管理システム。
17. サーバ装置と通信可能に接続され、ユーザによって使用される端末装置において、
    認証器を介して、前記ユーザの特徴を表す特徴情報を取得する取得手段と、
    前記特徴情報に基づいて前記ユーザを認識するためのアルゴリズムに関するアルゴリズム情報を生成する第１生成手段と、
    前記アルゴリズム情報を復元することが可能な第１及び第２復元情報を当該アルゴリズム情報から生成する第２生成手段と、
    前記第１復元情報を格納する第１格納手段と、
    前記第２復元情報を、前記サーバ装置に含まれる第２格納手段に格納するために、当該サーバ装置に送信する送信手段と
    を具備する端末装置。
18. サーバ装置と通信可能に接続され、ユーザによって使用される端末装置において、
    認証器を介して、前記ユーザの特徴を表す特徴情報を取得する第１取得手段と、
    前記端末装置に含まれる第１格納手段に格納されている第１復元情報を取得する第２取得手段と、
    前記サーバ装置に含まれる第２格納手段に格納されている第２復元情報を当該サーバ装置から取得する第３取得手段と、
    前記特徴情報に基づいて前記ユーザを認識するためのアルゴリズムに関するアルゴリズム情報を、前記第１及び第２復元情報に基づいて復元する復元手段と、
    前記取得された特徴情報及び前記復元されたアルゴリズム情報に基づいて前記ユーザを認識する認識手段と
    を具備する端末装置。
19. サーバ装置と通信可能に接続され、ユーザによって使用される端末装置のコンピュータによって実行されるプログラムであって、
    前記コンピュータに、
    認証器を介して、前記ユーザの特徴を表す特徴情報を取得するステップと、
    前記特徴情報に基づいて前記ユーザを認識するためのアルゴリズムに関するアルゴリズム情報を生成するステップと、
    前記アルゴリズム情報を復元することが可能な第１及び第２復元情報を当該アルゴリズム情報から生成するステップと、
    前記第１復元情報を第１格納手段に格納するステップと、
    前記第２復元情報を、前記サーバ装置に含まれる第２格納手段に格納するために、当該サーバ装置に送信するステップと
    を実行させるためのプログラム。
20. サーバ装置と通信可能に接続され、ユーザによって使用される端末装置のコンピュータによって実行されるプログラムであって、
    前記コンピュータに、
    認証器を介して、前記ユーザの特徴を表す特徴情報を取得するステップと、
    前記端末装置に含まれる第１格納手段に格納されている第１復元情報を取得するステップと、
    前記サーバ装置に含まれる第２格納手段に格納されている第２復元情報を当該サーバ装置から取得するステップと、
    前記特徴情報に基づいて前記ユーザを認識するためのアルゴリズムに関するアルゴリズム情報を、前記第１及び第２復元情報に基づいて復元するステップと、
    前記取得された特徴情報及び前記復元されたアルゴリズム情報に基づいて前記ユーザを認識するステップと
    を実行させるためのプログラム。

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