JP4945490B2 - 不正検出装置および不正検出方法 - Google Patents

Description

本発明は、不正検出装置および不正検出方法に関し、特に、ウェブページにおける不正なユーザ操作の有無を精度良く検出することができる不正検出装置および不正検出方法に関する。

近年、インターネットの飛躍的な普及に伴い、インターネットを介した広告配信が盛んに行われている。このような広告配信では、例えばアフィリエイトと呼ばれる広告手法が採られることがある。アフィリエイトは、サイト運営者が自己のサイトに広告主のサイトへのリンクを含むバナーを配置し、バナーがクリックされて広告主のサイトが閲覧されたり閲覧後に商品が購入されたりすると、広告主からサイト運営者に対して報酬が支払われる仕組みとなっている。

このようなアフィリエイトでは、バナーのクリック回数に応じて各サイト運営者に対する報酬が決定されることがあるため、悪意があるユーザやサイト運営者自身によって同一のバナーが不正に繰り返しクリックされると、広告主は、広告効果とは無関係に高額の報酬を支払わなくてはならなくなる虞がある。そこで、例えば特許文献１では、広告をクリックするユーザにユーザＩＤを付与し、ユーザＩＤごと、広告を配信する配信画面ごと、および広告ごとにクリック数を集計し、不正なクリックを検出することが検討されている。

特開２００７−２８６８０３号公報

しかしながら、従来の方法では、不正なクリックの検出精度に一定の限界があるという問題がある。すなわち、例えば上記特許文献１の技術では、ユーザが友人や同僚などの関係者に広告のクリックを依頼した場合には、広告をクリックするユーザのユーザＩＤが複数のユーザＩＤに分散し、不正が検出されない可能性がある。また、ユーザＩＤは、ユーザ端末に対して付与されるものであるため、同一のユーザが例えば自宅と職場など異なる場所の異なるユーザ端末から広告のクリックを繰り返した場合にも、不正が精度良く検出されない。

このように、従来の方法では、同一のユーザ端末からのクリック数が異常に多い場合や、同一の広告に対する一定時間内のクリック数が異常に多い場合に、不正なクリックが行われたものと判定するのが一般的であるため、多様化する広告報酬の不正請求の手口に十分に対処することができなくなっている。

さらに、同様の問題は、例えばアンケートへの回答、閲覧、および商品の購入などの様々なユーザ操作に対して、ユーザへの所定の報酬が発生するウェブページでも起こると考えられる。すなわち、例えばウェブページにおいて実施されるアンケートに対して回答したユーザに何らかの報酬が与えられる場合、同一のユーザが異なるユーザ端末から繰り返してアンケートに回答すると、同一のユーザに重複して報酬が支払われることになる。このような場合にも、不正なユーザ操作によってアンケートを実施するサイト運営者の負担が増大するため、不正を精度良く検出することが強く望まれている。

本発明はかかる点に鑑みてなされたものであり、ウェブページにおける不正なユーザ操作の有無を精度良く検出することができる不正検出装置および不正検出方法を提供することを目的とする。

上記課題を解決するために、本発明に係る不正検出装置は、ユーザによる操作に応じて当該ユーザまたはウェブページ作成者への報酬が発生する報酬発生領域を含むウェブページが配信された配信先のネットワークアドレス情報を取得する取得手段と、前記取得手段によって取得されたネットワークアドレス情報に対応する地域を推定する推定手段と、前記推定手段によって推定された地域ごとに前記報酬発生領域に対するユーザ操作の頻度の指標値を算出する算出手段と、前記算出手段によって算出された地域ごとの指標値に基づいて前記報酬発生領域に対するユーザ操作情報を生成する生成手段と、を有する構成を採る。

この構成によれば、広告用バナーなどの報酬発生領域に対するユーザ操作について地域ごとの指標値を算出し、指標値から地域ごとのユーザ操作に関するユーザ操作情報を生成するため、ユーザ操作情報から把握可能な地域間での不自然なユーザ操作の偏りを判断材料として不正なユーザ操作を検出することができ、ウェブページにおける不正なユーザ操作の有無を精度良く検出することができる。

また、本発明に係る不正検出装置は、上記構成において、前記生成手段は、前記算出手段によって算出された地域ごとの指標値を所定の閾値と比較する比較手段を含み、前記比較手段による比較の結果、指標値が所定の閾値以上の地域と指標値が所定の閾値未満の地域とを区別する前記ユーザ操作情報を生成する構成を採る。

この構成によれば、地域ごとのユーザ操作の頻度の指標値の大小を区別するユーザ操作情報を生成するため、報酬発生領域に対するユーザ操作が不自然に多い地域を容易に特定することができる。

また、本発明に係る不正検出装置は、上記構成において、前記生成手段は、報酬発生領域と地域との関連性に応じて地域ごとの閾値を決定する決定手段と、前記算出手段によって算出された地域ごとの指標値を前記決定手段によって決定された地域ごとの閾値と比較する比較手段と、を含み、前記比較手段による比較の結果、指標値が閾値以上の地域と指標値が閾値未満の地域とを区別する前記ユーザ操作情報を生成する構成を採る。

この構成によれば、地域ごとの特性に応じた閾値との比較によって地域ごとのユーザ操作の頻度の指標値の大小を判定するため、報酬発生領域との関連性によって一部の地域におけるユーザ操作が増減する可能性を考慮しながら、より正確に不正なユーザ操作の有無を検出することができる。

また、本発明に係る不正検出装置は、上記構成において、前記決定手段は、報酬発生領域を含むウェブページを作成したウェブページ作成者に関連する地域の閾値を他の地域の閾値より小さくする構成を採る。

この構成によれば、ウェブページ作成者に関連する地域の閾値を小さくするため、例えばウェブページ作成者の自宅住所や職場住所などがある地域については、比較的ユーザ操作の頻度が小さくてもユーザ操作の頻度の指標値が閾値以上となって、ユーザ操作の頻度が大きいと判定されることになり、より厳密に不正なユーザ操作を検出することができる。

また、本発明に係る不正検出装置は、上記構成において、前記決定手段は、報酬発生領域に表示される内容に関連する地域の閾値を他の地域の閾値より大きくする構成を採る。

この構成によれば、報酬発生領域に表示される内容に関連する地域の閾値を大きくするため、例えば報酬発生領域によって広告される店舗がある地域などユーザ操作の頻度が当然大きくなると考えられる地域については、比較的ユーザ操作の頻度が大きくてもユーザ操作の指標値が閾値未満となって、ユーザ操作の頻度が小さいと判定されることになり、不正なユーザ操作の誤検出を防止することができる。

また、本発明に係る不正検出装置は、上記構成において、前記算出手段は、ウェブページの配信状況を示す配信情報から報酬発生領域に対するユーザ操作の回数を検知する検知手段を含み、報酬発生領域を含むウェブページが配信された回数に対する前記検知手段によって検知されたユーザ操作の回数の割合を地域ごとに求め、求められた地域ごとの割合それぞれの偏差値を算出する構成を採る。

この構成によれば、配信情報からユーザ操作の回数を検知し、ウェブページの表示回数に対するユーザ操作の回数の割合の偏差値を地域ごとに算出するため、ユーザ操作率の地域間における偏りを容易かつ正確に表現することができる。

また、本発明に係る不正検出装置は、上記構成において、前記生成手段は、前記算出手段によって算出された偏差値に基づいて報酬発生領域に対するユーザ操作の回数が他の地域より多い地域において不正なユーザ操作があることを示すユーザ操作情報を生成する構成を採る。

この構成によれば、地域ごとの偏差値によって不正ユーザ操作の有無を判定し、判定結果を示すユーザ操作情報を生成するため、ユーザ操作の回数の地域間での偏りから判断可能な不正ユーザ操作の有無をユーザ操作情報から直接把握することができる。

また、本発明に係る不正検出装置は、上記構成において、前記推定手段は、ネットワークアドレス情報と当該ネットワークアドレス情報に対応する地域とを対応付けた地域情報を蓄積する蓄積手段を含み、前記蓄積手段によって蓄積された地域情報を参照してネットワークアドレス情報に対応する地域を推定する構成を採る。

この構成によれば、蓄積される地域情報を参照してネットワークアドレス情報に対応する地域を推定するため、常に最新の状態に保たれたネットワークアドレス情報と地域との対応関係からウェブページ配信先の地域を推定することができ、地域ごとのユーザ操作の頻度の指標値を正確に算出することができる。結果として、さらに正確に不正ユーザ操作の有無を検出することができる。

また、本発明に係る不正検出方法は、ユーザによる操作に応じて当該ユーザまたはウェブページ作成者への報酬が発生する報酬発生領域を含むウェブページが配信された配信先のネットワークアドレス情報を取得する取得ステップと、前記取得ステップにて取得されたネットワークアドレス情報に対応する地域を推定する推定ステップと、前記推定ステップにて推定された地域ごとに前記報酬発生領域に対するユーザ操作の頻度の指標値を算出する算出ステップと、前記算出ステップにて算出された地域ごとの指標値に基づいて前記報酬発生領域に対するユーザ操作情報を生成する生成ステップと、を有するようにした。

この方法によれば、広告用バナーなどの報酬発生領域に対するユーザ操作について地域ごとの指標値を算出し、指標値から地域ごとのユーザ操作に関するユーザ操作情報を生成するため、ユーザ操作情報から把握可能な地域間での不自然なユーザ操作の偏りを判断材料として不正なユーザ操作を検出することができ、ウェブページにおける不正なユーザ操作の有無を精度良く検出することができる。

本発明によれば、ウェブページにおける不正なユーザ操作の有無を精度良く検出することができる。

本発明の骨子は、ＩＰ（Internet Protocol）アドレスとこのＩＰアドレスが属する地域とが対応付けられた地域情報を利用して、特定の地域からの同一のウェブページにおけるユーザ操作の頻度が他の地域からのユーザ操作の頻度に比べて極端に大きい場合に、不正なユーザ操作が行われていると判定することである。以下、本発明の実施の形態について、図面を参照して詳細に説明する。なお、以下においては、ユーザ操作の頻度として、アフィリエイトなどのバナー領域におけるクリック回数を例に挙げながら説明する。

（実施の形態１）
図１は、本発明の実施の形態１に係るネットワークの概要構成を示すブロック図である。同図に示すように、本実施の形態に係るネットワークにおいては、複数のユーザ端末１００−１〜１００−ｍ（ｍは１以上の整数）がインターネットＮを介してウェブサーバ装置２００に接続されており、さらにウェブサーバ装置２００と不正クリック検出装置３００が接続されている。

ユーザ端末１００−１〜１００−ｍは、ユーザが操作する例えばパーソナルコンピュータなどの端末装置であり、ユーザの操作に応じてウェブサーバ装置２００から配信されるウェブページを表示する。また、ユーザ端末１００−１〜１００−ｍは、例えばマウスなどのポインティングデバイスを備えており、ユーザがポインティングデバイスを用いてウェブページ内に配置された広告用のバナーをクリックすると、広告主のサイトのウェブページを表示する。なお、以下においては、広告用のバナーが配置されたウェブページを「広告掲載ウェブページ」といい、バナーがリンクする広告主のサイトのウェブページを「広告ウェブページ」といって区別するものとする。

ユーザ端末１００−１〜１００−ｍにおいて広告用のバナーがクリックされると、このクリック数は、例えばウェブサーバ装置２００などによってカウントされ、広告掲載ウェブページのサイト運営者に対して、クリック数に応じた報酬が広告主から支払われることになる。なお、これらのユーザ端末１００−１〜１００−ｍは、インターネットＮに接続されるに際し、それぞれ固有のＩＰアドレスが割り当てられている。

ウェブサーバ装置２００は、広告掲載ウェブページや広告ウェブページをユーザ端末１００−１〜１００−ｍからの操作に応じて配信する。また、ウェブサーバ装置２００は、例えば広告掲載ウェブページにおけるバナーのクリック数をカウントしたり、特定の会員制サイトに入会するためのウェブページにおいて入力されたユーザの氏名や住所などを含む会員情報を受け付けたりするなど、ユーザ端末１００−１〜１００−ｍへ配信されたウェブページを閲覧したユーザの操作に応じた処理を実行する。なお、図１では省略したが、ウェブサーバ装置２００は、各ウェブページのコンテンツを記憶するデータベースに接続されており、このデータベースから必要なコンテンツを収集してウェブページを生成し、各ユーザ端末１００−１〜１００−ｍへ配信するようにしても良い。

不正クリック検出装置３００は、ユーザ端末１００−１〜１００−ｍに割り当てられたＩＰアドレスとそれぞれのＩＰアドレスが属する地域との対応関係を示す地域情報を蓄積し、地域情報を利用して広告用バナーに対するクリック数を地域ごとに集計し、クリック数が突出して多い地域がある場合に、不正なクリックが実行されていることを検出する。

図２は、本実施の形態に係る不正クリック検出装置３００の要部構成を示すブロック図である。図２に示す不正クリック検出装置３００は、地域情報受信部３０１、地域情報蓄積部３０２、クリック検知部３０３、ＩＰアドレス抽出部３０４、地域推定部３０５、ＣＴＲ（Click Through Rate：クリックスルーレート）記憶部３０６、偏差値算出部３０７、閾値判定部３０８、および不正情報出力部３０９を有している。

地域情報受信部３０１は、ＩＰアドレスとこのＩＰアドレスが属する地域との対応関係を示す地域情報を例えばウェブサーバ装置２００などの外部の装置から受信する。具体的には、地域情報受信部３０１は、例えばインターネットのサービスプロバイダが決定する地域ごとの割り当てＩＰアドレスの情報など、ＩＰアドレスとＩＰアドレスが割り当てられる地域とを結び付けるのに使用可能な地域情報を受信する。地域情報受信部３０１が受信する地域情報としては、サービスプロバイダにおける情報以外にも、例えば図３に示すような会員制サイトへの入会時にユーザが入力する会員情報などがある。また、例えば電話番号の市外局番や郵便番号から通信回線の敷設の可否を検査することが可能なウェブページにおいて、ユーザが市外局番や郵便番号を入力した場合に、これらの入力情報を地域情報としても良い。この場合、市外局番や郵便番号から推定される地域とユーザが使用するユーザ端末のＩＰアドレスとを対応付けることが可能である。

地域情報蓄積部３０２は、地域情報受信部３０１によって受信された地域情報を蓄積する。すなわち、地域情報蓄積部３０２は、例えば図４に示すように、ＩＰアドレスとＩＰアドレスが割り当てられた地域とを対応付けた地域情報テーブルを記憶する。図４に示す地域情報テーブルの例では、例えばＩＰアドレス「ＰＰＰ」は、「東京都ＫＫＫ区」にあるユーザ端末に割り当てられている。したがって、ＩＰアドレス「ＰＰＰ」のユーザ端末から広告掲載ウェブページの配信要求や広告用のバナーのクリックがあった場合には、これらの操作が「東京都ＫＫＫ区」内のユーザ端末におけるものであることになる。また、地域情報蓄積部３０２は、地域情報受信部３０１によって新たな地域情報が受信されるたびにＩＰアドレスと地域の対応関係を更新し、この対応関係を常に最新の状態に保つ。

クリック検知部３０３は、各ユーザ端末１００−１〜１００−ｍに対して配信されたウェブページの情報を含む配信情報をウェブサーバ装置２００から取得し、ユーザが広告掲載ウェブページ内の広告用バナーをクリックしたことを検知する。すなわち、クリック検知部３０３は、広告掲載ウェブページの配信後、この広告掲載ウェブページ内に配置されたバナーがリンクする広告ウェブページがユーザ端末１００−１〜１００−ｍへ配信された場合に、広告掲載ウェブページ内のバナーがクリックされたことを検知する。そして、クリック検知部３０３は、配信情報をＩＰアドレス抽出部３０４へ出力するとともに、広告用のバナーに対するクリックの有無をＩＰアドレス抽出部３０４へ通知する。

ＩＰアドレス抽出部３０４は、広告掲載ウェブページの配信先のユーザ端末１００−１〜１００−ｍに割り当てられたＩＰアドレスを配信情報から抽出する。そして、ＩＰアドレス抽出部３０４は、広告掲載ウェブページの配信先のＩＰアドレスとこのＩＰアドレスが割り当てられたユーザ端末からのバナーのクリックの有無とを地域推定部３０５へ通知する。

地域推定部３０５は、地域情報蓄積部３０２に蓄積された地域情報を参照し、広告掲載ウェブページの配信先のＩＰアドレスに対応する地域を推定する。すなわち、地域推定部３０５は、ウェブサーバ装置２００から配信された広告掲載ウェブページがどの地域にあるユーザ端末において閲覧されたかを推定する。また、広告掲載ウェブページ内のバナーがクリックされた場合には、地域推定部３０５は、どの地域にあるユーザ端末においてバナーがクリックされたかを推定する。

ＣＴＲ記憶部３０６は、地域推定部３０５における地域推定の結果を用いて、広告掲載ウェブページごとかつ地域ごとのクリックスルーレート（以下「ＣＴＲ」という）を算出し、算出された地域ごとのＣＴＲを記憶する。すなわち、ＣＴＲ記憶部３０６は、同一地域のユーザ端末において広告掲載ウェブページ内のバナーがクリックされた回数を、この地域のユーザ端末において広告掲載ウェブページが閲覧された回数で除して地域ごとのＣＴＲを算出し、例えば図５に示すような形式で記憶する。図５に示す例は、「http://○○○」の広告掲載ウェブページに配置された広告用のバナーの２０時台のＣＴＲが「東京都ＫＫＫ区」では「３６．８８％」であり、「東京都ＬＬＬ区」では「０．０３％」であり、「東京都ＭＭＭ区」では「０．０６％」であったことを示している。

偏差値算出部３０７は、ＣＴＲ記憶部３０６に記憶された各地域のＣＴＲについてそれぞれ偏差値を算出する。すなわち、偏差値算出部３０７は、それぞれの地域のＣＴＲが平均値と比較して極端に大きいか否かを示す指標となる偏差値を算出する。

閾値判定部３０８は、偏差値算出部３０７によって算出された偏差値を所定の閾値と比較し、偏差値が所定の閾値以上の地域においては、ＣＴＲが極端に大きいことから広告掲載ウェブページのバナーが不正にクリックされていると判定する。つまり、特定の地域におけるＣＴＲが極端に大きければ、悪意があるユーザや広告掲載ウェブページのサイト運営者など１人または少数のユーザが同一の地域からバナーのクリックを繰り返している可能性があるため、閾値判定部３０８は、ＣＴＲの偏差値が極端に大きい地域を不正クリックが発生した地域と判定する。

不正情報出力部３０９は、閾値判定部３０８による判定結果を不正情報として出力する。具体的には、不正情報出力部３０９は、例えば不正クリックが発生したと判定された地域を識別可能に着色した地図を表示する。なお、本実施の形態においては、不正情報出力部３０９は、閾値判定部３０８による判定結果を不正情報として出力するものとしたが、地域ごとのＣＴＲの偏差値そのものを不正情報として出力し、不正クリックが発生しているか否かの判断材料として提供することも可能である。

次いで、上記のように構成された不正クリック検出装置３００による不正クリック検出方法について、図６に示すフロー図を参照しながら説明する。ここでは、地域情報受信部３０１によって地域情報が受信されると、地域情報蓄積部３０２に蓄積される地域情報が随時更新され、最新状態に保たれているものとする。

ユーザは、ウェブページを閲覧する際、ユーザ端末１００−１〜１００−ｍを操作して所望のウェブページの配信を要求する。すなわち、例えばユーザがユーザ端末１００−１を操作してウェブページの配信を要求すると、この要求は、ウェブサーバ装置２００によって処理され、ユーザ端末１００−１へ広告掲載ウェブページや広告ウェブページが配信される。このとき、ウェブサーバ装置２００から広告掲載ウェブページが配信されると、この広告掲載ウェブページの情報を含む配信情報がクリック検知部３０３によって取得される（ステップＳ１０１）。この配信情報には、広告掲載ページに配置された広告用のバナーのリンク先（すなわち広告ウェブページ）に関する情報や、配信先のユーザ端末１００−１に割り当てられたＩＰアドレスなどが含まれている。

そして、クリック検知部３０３によって、広告掲載ウェブページに配置されたバナーのクリックが検知される（ステップＳ１０２）。すなわち、広告掲載ウェブページの配信直後に広告ウェブページが同一のユーザ端末１００−１へ配信されたことを配信情報が示す場合に、クリック検知部３０３によって、広告掲載ウェブページのバナーがクリックされたことが検知される。また、広告掲載ウェブページの配信直後にバナーとは無関係のウェブページがユーザ端末１００−１へ配信された場合には、広告掲載ウェブページのバナーがクリックされなかったことになる。

クリック検知部３０３によってクリックの有無が検知された結果は、広告掲載ウェブページの配信情報とともに、ＩＰアドレス抽出部３０４へ出力される。そして、ＩＰアドレス抽出部３０４によって、広告掲載ウェブページの配信先となったユーザ端末１００−１のＩＰアドレスが抽出される（ステップＳ１０３）。ユーザ端末１００−１に割り当てられたＩＰアドレスは、地域情報蓄積部３０２に蓄積された地域情報によって、特定の地域と対応付けられている。

そこで、地域推定部３０５によって、地域情報蓄積部３０２に蓄積された地域情報が参照され、ユーザ端末１００−１のＩＰアドレスに対応する地域が推定される（ステップＳ１０４）。上述したように、地域情報蓄積部３０２に蓄積される地域情報は、常に最新状態に保たれているため、地域推定部３０５による推定の結果、ユーザ端末１００−１の位置が正確に推定されることになる。また、クリック検知部３０３によるクリック有無の検知により、広告掲載ウェブページの配信先となったユーザ端末１００−１において、広告掲載ウェブページに配置された広告用バナーがクリックされたか否かが判明している。

このため、ユーザ端末１００−１が属する地域における広告掲載ウェブページのＣＴＲが算出可能であり、ＣＴＲ記憶部３０６によって、ユーザ端末１００−１が属する地域のＣＴＲが算出される（ステップＳ１０５）。具体的には、ＣＴＲ記憶部３０６によって、所定時間内における広告掲載ページの閲覧回数に対するバナーのクリック回数の割合がユーザ端末１００−１が属する地域に関して算出される。そして、算出された地域ごとのＣＴＲは、ＣＴＲ記憶部３０６によって記憶される。

ＣＴＲ記憶部３０６によって記憶されるＣＴＲは、不正なクリックが発生していない条件の下では、通常０．０５〜０．１％程度の範囲に収まることが多い。しかし、悪意があるユーザなどによって広告掲載ウェブページのバナーが繰り返しクリックされると、この不正なクリックに使用されたユーザ端末が属する地域のＣＴＲが極端に大きくなると考えられる。そこで、各地域のＣＴＲが極端に大きいか否かを判定するため、偏差値算出部３０７によって、地域ごとのＣＴＲの偏差値が算出される（ステップＳ１０６）。ＣＴＲの偏差値が大きい地域については、他の地域に比べてＣＴＲが極端に大きくなっており、不正なクリックが発生している可能性があるといえる。

偏差値算出部３０７によって算出された地域ごとの偏差値は、閾値判定部３０８へ出力され、所定の閾値と比較される（ステップＳ１０７）。この比較の結果、偏差値が所定の閾値以上の地域については（ステップＳ１０７Ｙｅｓ）、閾値判定部３０８によって、不正なクリックが発生していると判定される（ステップＳ１０８）。反対に、偏差値が所定の閾値未満の地域については（ステップＳ１０７Ｎｏ）、閾値判定部３０８によって、不正なクリックが発生していないと判定される（ステップＳ１０９）。

これにより、広告掲載ウェブページのバナーが不正にクリックされている可能性が高い地域を検出することができる。このとき、不正なクリックを行うユーザは、１人または少数であると考えられるため、行動範囲も限定されると考えられることから、ユーザが使用するユーザ端末を変更してＩＰアドレスを変化させた上で不正なクリックを行っても、不正なクリックが発生する地域は特定の地域に偏ると考えられる。同様に、１人または少数のユーザが多数のユーザＩＤを使い分けながら不正なクリックを繰り返したとしても、特定の地域のみのＣＴＲが増大すると考えられる。したがって、ユーザ端末１００−１のＩＰアドレスから地域を推定し、地域ごとのＣＴＲの大きさに注目することにより、精度良く不正クリックの有無を判定することができる。

こうして判定された地域ごとの不正クリックの有無は、閾値判定部３０８から不正情報出力部３０９へ通知され、不正情報出力部３０９によって、地域ごとの不正クリックの有無を視覚的に把握可能な不正情報として出力される（ステップＳ１１０）。具体的には、例えば図７に模式的に示すように、不正クリックが検出された地域と不正クリックが検出されなかった地域とを識別可能に着色した不正情報が不正情報出力部３０９によって表示される。また、不正クリック検出の有無が識別可能に着色された不正情報の代わりに、地域ごとのＣＴＲの値やＣＴＲの偏差値によって各地域が色分けされた不正情報が不正情報出力部３０９によって表示されるようにしても良い。この場合には、表示された不正情報が判断材料とされ、各地域において不正クリックが発生しているか否かが判断されることになる。

図７においては、地域全体が紙面向かって左上のＡ１地域から紙面向かって右下のＦ６地域までの３６地域から構成されており、このうち図中斜線で示したＣ１地域、Ｂ２地域、Ｂ３地域、Ｅ４地域、およびＤ５地域の５地域で不正クリックが検出されたことが示されている。そして、これらの３６地域の地域ごとのＣＴＲを見ると、例えば図８に示すように、不正クリックが検出された地域（例えばＣ１地域）のＣＴＲが他の地域のＣＴＲに比べて極端に大きくなっており、悪意があるユーザなどがＣ１地域内のユーザ端末を用いて、同一の広告掲載ウェブページのバナーのクリックを繰り返した可能性が高い。

以上のように、本実施の形態によれば、ＩＰアドレスとＩＰアドレスが割り当てられた地域との対応関係を示す地域情報を蓄積し、地域情報を参照してＩＰアドレスからユーザ端末が属する地域を推定し、ユーザ端末を使用した広告用バナーのクリックに関する地域ごとのＣＴＲの偏差値を算出し、偏差値が大きい地域を不正クリックが発生した地域と判定する。このため、１人または少数のユーザが、たとえユーザ端末を変更したり複数のユーザＩＤを使い分けたりしながら同一のバナーを多数クリックしたとしても、これらのユーザの限定された行動範囲を反映した特定地域のみでのクリック数増大を検出することができ、広告に対する不正なクリックの有無を精度良く検出することができる。

（実施の形態２）
本発明の実施の形態２の特徴は、例えば広告ウェブページが広告対象とする地域などＣＴＲが大きくなる傾向にある地域についてはＣＴＲの偏差値と比較される閾値を増大させ、例えば広告掲載ウェブページを作成したユーザの生活地域など不正クリックが発生しやすい傾向にある地域についてはＣＴＲの偏差値と比較される閾値を低減させることにより、さらに厳密に不正クリックを検出することである。

本実施の形態に係るネットワークの概要構成については、実施の形態１（図１）と同様であるため、その説明を省略する。ただし、本実施の形態においては、不正クリック検出装置３００の要部構成が実施の形態１（図２）とは異なっている。

図９は、本実施の形態に係る不正クリック検出装置３００の要部構成を示すブロック図である。同図において、図２と同じ部分には同じ符号を付し、その説明を省略する。図９に示す不正クリック検出装置３００は、図２に示す不正クリック検出装置３００にページ情報取得部４０１および閾値決定部４０２を追加し、閾値判定部３０８を閾値判定部４０３に替えた構成を有している。

ページ情報取得部４０１は、広告掲載ウェブページに関連する様々な地域の情報をページ情報として配信情報から取得する。具体的には、ページ情報取得部４０１は、広告掲載ウェブページを作成したユーザの自宅住所や職場住所などの地域（以下「広告掲載者関連地域」という）の情報および広告掲載ウェブページに配置されたバナーの広告対象地域（以下「広告対象関連地域」という）の情報をページ情報として取得する。

広告掲載者関連地域は、広告掲載ウェブページに配置されたバナーのクリック数の増大により報酬が増加するユーザに関連する地域である。つまり、広告掲載者関連地域は、不正なクリックが発生しやすいと考えられる地域であり、広告掲載ウェブページを作成したユーザの会員情報などから広告掲載者関連地域を含むページ情報の取得が可能である。広告掲載者関連地域としては、広告掲載ウェブページを作成したユーザの自宅住所および職場住所がある地域やその周辺地域のほかにも、自宅住所近隣のインターネットカフェなどがある地域、自宅住所および職場住所の間にある通勤経路の地域、ユーザの友人や同僚の自宅住所および職場住所がある地域などがある。

一方、広告対象関連地域は、例えば広告主の店舗が新規開店する地域のように、広告掲載ウェブページに配置されたバナーが広告として高い訴求力を発揮する地域である。つまり、広告対象関連地域は、多くのユーザがバナーをクリックすると考えられる地域であり、広告ウェブページの内容やバナーに対応付けられたキーワードなどから広告対象関連地域を含むページ情報の取得が可能である。

閾値決定部４０２は、ページ情報に含まれる広告掲載者関連地域および広告対象関連地域に基づいて、一定値を地域ごとに増減させ、ＣＴＲの偏差値と比較される地域ごとの閾値を決定する。具体的には、閾値決定部４０２は、広告掲載者関連地域については、不正クリックの発生をより厳密に検出するため、一定値を低減させて閾値とする。また、閾値決定部４０２は、広告対象関連地域については、ＣＴＲが比較的大きくなるのが当然であるため、一定値を増大させて閾値とする。

閾値判定部４０３は、地域ごとのＣＴＲの偏差値を閾値決定部４０２によって決定された閾値と比較し、偏差値が閾値以上の地域においては、広告掲載ウェブページのバナーが不正にクリックされていると判定する。このとき、本実施の形態においては、閾値決定部４０２によって地域ごとの閾値が決定されているため、閾値判定部４０３は、ＣＴＲの偏差値が同一の２つの地域について、一方では不正クリックがあると判定し、他方では不正クリックがないと判定する可能性がある。

次に、本実施の形態に係る不正クリック検出装置３００における地域ごとの閾値決定方法について、図１０に示すフロー図を参照しながら説明する。

まず、ウェブサーバ装置２００から広告掲載ウェブページが配信されると、この広告掲載ウェブページの情報を含む配信情報がクリック検知部３０３によって取得される（ステップＳ２０１）。取得された配信情報は、地域推定のためのＩＰアドレスの抽出などにも利用される一方、ページ情報取得部４０１によって、広告掲載者関連地域および広告対象関連地域を含むページ情報が配信情報から取得される（ステップＳ２０２）。

取得されたページ情報は、閾値決定部４０２へ出力され、閾値決定部４０２によって、ページ情報に含まれる広告掲載者関連地域および広告対象関連地域が参照され、ＣＴＲの偏差値と比較される地域ごとの閾値が決定される。すなわち、閾値決定部４０２によって、広告掲載者関連地域については、一定値を低減させることにより閾値が決定される（ステップＳ２０３）。このように広告掲載者関連地域については閾値を比較的小さくすることにより、不正クリックが発生しやすいと考えられる地域についてはＣＴＲの偏差値が小さくても不正クリックがあると判定されることになり、より厳密に不正クリックの有無を判定することができる。

一方、閾値決定部４０２によって、広告対象関連地域については、一定値を増大させることにより閾値が決定される（ステップＳ２０４）。このように広告対象関連地域については閾値を比較的大きくすることにより、ＣＴＲが大きくなるのが当然である地域についてはＣＴＲの偏差値が大きくなっても不正クリックがないと判定されることになり、不正クリックが発生していないにも拘らず不正クリックがあると判定されることを防止することができる。

このようにして地域ごとの閾値が決定されると、閾値判定部４０３によって、この閾値が利用されて各地域のＣＴＲの偏差値が判定される。閾値判定部４０３が利用する閾値以外の点では、本実施の形態に係る不正クリック検出方法は、実施の形態１に係る不正クリック検出方法（図６）と同様であるため、その説明を省略する。

本実施の形態においては、ページ情報に基づいて地域ごとの閾値が決定されるため、例えば図１１に示すように、地域によってＣＴＲの偏差値と比較される閾値が異なっている。図１１においては、図中太枠で示す広告掲載者関連地域における閾値は比較的小さく、図中二重線枠で示す広告対象関連地域における閾値は比較的大きくなる。したがって、例えばＤ１地域におけるＣＴＲの偏差値とＢ６地域におけるＣＴＲの偏差値とが等しくても、Ｄ１地域においては不正クリックがあると判定され、Ｂ６地域においては不正クリックがないと判定されることがある。

以上のように、本実施の形態によれば、地域ごとのＣＴＲの偏差値と比較する閾値を決定する際に、広告掲載者関連地域については閾値を比較的小さくし、広告対象関連地域については閾値を比較的大きくする。このため、不正なクリックが発生しやすい地域ではより厳密に不正クリックの有無を判定し、ＣＴＲが大きくなるのが当然である地域では不正クリックが発生していないにも拘らず不正クリックがあると判定されることを防止することができる。結果として、広告に対する不正なクリックの有無をさらに精度良く検出することができる。

なお、上記実施の形態２においては、広告掲載者関連地域および広告対象関連地域を含むページ情報を地域ごとの閾値決定に利用するものとしたが、このページ情報は、その他にも様々な方法で利用することができる。すなわち、例えば、実施の形態１と同様に不正クリックが発生した地域を検出し、不正クリックがあると判定された地域と広告掲載者関連地域とが一致するときに実際に不正があると判断することなどが考えられる。悪意があるユーザなどは、限定された行動範囲内で不正なクリックを実行していると考えられるため、ＣＴＲが極端に大きい地域と広告掲載者関連地域とが一致する場合には、不正なクリックによるＣＴＲの増大が発生している可能性が高いことから、上記のような判断を行うことにより、不正クリック検出の精度をさらに向上することができる。

同様に、実施の形態１と同様に不正クリックが発生した地域を検出し、不正クリックがあると判定された地域と広告対象関連地域とが一致するときには、実際には不正がないと判断することも考えられる。これは、広告対象関連地域では、ＣＴＲが極端に大きくなるのが自然であり、必ずしも不正クリックによってＣＴＲが増大したとはいえないためである。

また、上記各実施の形態においては、不正クリック検出装置３００が地域情報を受信して蓄積するものとしたが、不正クリック検出装置３００の外部において地域情報が蓄積される場合には、不正クリック検出装置３００は、外部で蓄積された地域情報を用いてＩＰアドレスから地域を推定するようにしても良い。

さらに、上記各実施の形態においては、地域ごとのＣＴＲが他の地域のＣＴＲと比較して極端に大きいか否かを示す指標として偏差値を用いるものとしたが、本発明はこれに限定されず、地域ごとのＣＴＲに対する統計処理を行うことにより、極端に大きいＣＴＲを特定し、特定されたＣＴＲに対応する地域において不正クリックが発生していると判定することも可能である。

また、上記各実施の形態においては、広告掲載ウェブページ内の広告用バナーがポインティングデバイスによってクリックされることを前提としたが、本発明はこれに限定されず、例えばキーボードなどからの操作によって広告用バナーが指定されてリンク先の広告ウェブページが配信される場合など、ポインティングデバイスによるクリックと同等の操作に関する不正を検出する場合にも適用可能である。

また、上記各実施の形態においては、広告掲載ウェブページ内の広告用バナーに対する不正クリックを検出するものとしたが、クリック数に応じた報酬が発生する広告用バナー以外の報酬発生領域がウェブページ内に配置される場合にも、本発明を同様に適用して不正なユーザ操作を検出することができる。

さらに、広告以外にも、例えばアンケートを実施するウェブページや商品を販売するウェブページなどにおいて、ユーザがアンケートに回答したり商品を購入したりする場合に、ユーザへの報酬が発生する報酬発生領域がウェブページ内に配置される場合にも、本発明を同様に適用して不正なユーザ操作を検出することができる。すなわち、本発明は、ユーザ操作の頻度を地域ごとに集計して、集計結果に偏りがあることを検出することにより、広く一般に不正なユーザ操作を検出することができる。

本発明は、ウェブページにおける不正なユーザ操作の有無を精度良く検出する場合に適用することができる。

実施の形態１に係るネットワーク構成を示すブロック図である。 実施の形態１に係る不正クリック検出装置の要部構成を示すブロック図である。 実施の形態１に係る地域情報の一例を示す図である。 実施の形態１に係る地域情報テーブルの一例を示す図である。 実施の形態１に係るＣＴＲ記憶部の構成例を示す図である。 実施の形態１に係る不正クリック検出方法を示すフロー図である。 実施の形態１に係る不正情報の一例を示す図である。 実施の形態１に係る地域ごとのＣＴＲの違いの例を示す図である。 実施の形態２に係る不正クリック検出装置の要部構成を示すブロック図である。 実施の形態２に係る閾値決定方法を示すフロー図である。 実施の形態２に係る地域ごとの閾値の違いの例を示す図である。

符号の説明

１００−１〜１００−ｍ ユーザ端末
２００ ウェブサーバ装置
３００ 不正クリック検出装置
３０１ 地域情報受信部
３０２ 地域情報蓄積部
３０３ クリック検知部
３０４ ＩＰアドレス抽出部
３０５ 地域推定部
３０６ ＣＴＲ記憶部
３０７ 偏差値算出部
３０８、４０３ 閾値判定部
３０９ 不正情報出力部
４０１ ページ情報取得部
４０２ 閾値決定部

Claims (8)

1. ユーザによる操作に応じて当該ユーザまたはウェブページ作成者への報酬が発生する報酬発生領域を含むウェブページが配信された配信先のネットワークアドレス情報を取得する取得手段と、
   前記取得手段によって取得されたネットワークアドレス情報に対応する地域を推定する推定手段と、
   ウェブページの配信状況を示す配信情報から報酬発生領域に対するユーザ操作の回数を検知する検知手段と、
   前記推定手段によって推定された地域ごとに、同一地域の配信先において前記検知手段によって検知されたユーザ操作の回数を、同一地域の配信先において前記報酬発生領域を含むウェブページが配信された回数で除した割合を算出し、算出された地域ごとの割合それぞれの偏差値を算出する算出手段と、
   を有することを特徴とする不正検出装置。
2. 前記算出手段によって算出された地域ごとの偏差値を所定の閾値と比較する比較手段と、
   前記比較手段による比較の結果、偏差値が所定の閾値以上の地域と偏差値が所定の閾値未満の地域とを区別する地図情報を生成する生成手段と、
   をさらに有することを特徴とする請求項１記載の不正検出装置。
3. 報酬発生領域と地域との関連性に応じて地域ごとの閾値を決定する決定手段と、
   前記算出手段によって算出された地域ごとの偏差値を前記決定手段によって決定された地域ごとの閾値と比較する比較手段と、
   前記比較手段による比較の結果、偏差値が閾値以上の地域と偏差値が閾値未満の地域とを区別する地図情報を生成する生成手段と、
   をさらに有することを特徴とする請求項１記載の不正検出装置。
4. 前記決定手段は、
   報酬発生領域を含むウェブページを作成したウェブページ作成者に関連する地域の閾値を他の地域の閾値より小さくすることを特徴とする請求項３記載の不正検出装置。
5. 前記決定手段は、
   報酬発生領域に表示される内容に関連する地域の閾値を他の地域の閾値より大きくすることを特徴とする請求項３記載の不正検出装置。
6. 前記生成手段は、
   前記算出手段によって算出された偏差値に基づいて報酬発生領域に対するユーザ操作の回数が他の地域より多い地域において不正なユーザ操作があることを示す地図情報を生成することを特徴とする請求項５記載の不正検出装置。
7. 前記推定手段は、
   ネットワークアドレス情報と当該ネットワークアドレス情報に対応する地域とを対応付けた地域情報を蓄積する蓄積手段を含み、
   前記蓄積手段によって蓄積された地域情報を参照してネットワークアドレス情報に対応する地域を推定することを特徴とする請求項１記載の不正検出装置。
8. コンピュータが、
   ユーザによる操作に応じて当該ユーザまたはウェブページ作成者への報酬が発生する報酬発生領域を含むウェブページが配信された配信先のネットワークアドレス情報を取得する取得ステップと、
   前記取得ステップにて取得されたネットワークアドレス情報に対応する地域を推定する推定ステップと、
   ウェブページの配信状況を示す配信情報から報酬発生領域に対するユーザ操作の回数を検知する検知ステップと、
   前記推定ステップによって推定された地域ごとに、同一地域の配信先において前記検知手段によって検知されたユーザ操作の回数を、同一地域の配信先において前記報酬発生領域を含むウェブページが配信された回数で除した割合を算出し、算出された地域ごとの割合それぞれの偏差値を算出する算出ステップと、
   を有することを特徴とする不正検出方法。

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