JP6563615B1

JP6563615B1 - Fraud detection system and fraud detection device

Info

Publication number: JP6563615B1
Application number: JP2018565432A
Authority: JP
Inventors: 太郎上野; 智光本橋
Original assignee: SUSTAINABLE MEDICINE, INC.
Current assignee: SUSTAINABLE MEDICINE, INC.
Priority date: 2018-03-16
Filing date: 2018-03-16
Publication date: 2019-08-21
Anticipated expiration: 2038-03-16
Also published as: JPWO2019176080A1; WO2019176080A1

Abstract

複数のユーザ端末１００-1〜１００-xから提供されたデータを中継する複数の中継装置２００-1〜２００-yと、分散型ネットワークにより接続された複数のノード装置３００-1〜３００-zとを備えたシステムにおいて、中継装置２００-1〜２００-yからノード装置３００-1〜３００-zに送信されて履歴として記録された複数のデータについて、中継装置別にデータの記録状況を分析し、分析されたデータの記録状況に基づいて異常判定を行って、データの記録状況が異常と判定された中継装置を送信元とするデータに対して不正が行われていると判定することにより、分散型ネットワークに投入される前の段階でデータの改ざんが行われた場合でも、ノード装置３００-1〜３００-zに対するデータの記録状況に異常があるか否かを分析することにより、データに対する改ざん等の不正が行われていることを検知することができるようにする。A plurality of relay devices 200-1 to 200-y that relay data provided from a plurality of user terminals 100-1 to 100-x, and a plurality of node devices 300-1 to 300-z connected by a distributed network In the system comprising the above, the data recording status of each relay device is analyzed for a plurality of data transmitted as records from the relay devices 200-1 to 200-y to the node devices 300-1 to 300-z. By performing an abnormality determination based on the analyzed data recording status, and determining that fraud has been performed on data originating from a relay device whose data recording status is determined to be abnormal, By analyzing whether or not there is an abnormality in the data recording status with respect to the node devices 300-1 to 300-z even if the data has been tampered with before being put into the distributed network To be able to detect that fraud has been performed such as falsification for the data.

Description

本発明は、不正検知システムおよび不正検知装置に関し、特に、ネットワーク上で通信されるデータに対して行われる不正行為を検知するシステムに用いて好適なものである。 The present invention relates to a fraud detection system and a fraud detection device, and is particularly suitable for use in a system that detects fraudulent acts performed on data communicated over a network.

近年、インターネット等の通信ネットワーク技術を活用したシステムが広く利用されている。この種のシステムでは、複数の端末間、または端末とサーバとの間で多くのデータが送受信されている。例えば、端末からサーバにデータをアップロードして保管したり、端末からサーバに送信したデータをもとにサーバで所定の処理を実行したりすることは、殆どのシステムが備える機能と言ってよい。 In recent years, systems utilizing communication network technologies such as the Internet have been widely used. In this type of system, a large amount of data is transmitted and received between a plurality of terminals or between a terminal and a server. For example, uploading and storing data from the terminal to the server or executing a predetermined process on the server based on data transmitted from the terminal to the server may be a function of most systems.

ネットワーク上を流れるデータは、企業の機密情報や重要情報、ユーザの個人情報など様々であるが、これらの情報を改ざん等の不正行為から守ることが強く要請されている。この要請に応えるため、データに対する改ざんや、データを保管しているサーバに対する不正アクセスが行われていることを発見するための不正検知システムが種々提供されている（例えば、特許文献１〜３参照）。 There are various types of data flowing on the network, such as confidential information of companies, important information, and personal information of users, and there is a strong demand to protect such information from fraudulent acts such as tampering. In order to respond to this request, various fraud detection systems for discovering that data tampering or unauthorized access to a server storing the data are provided (see, for example, Patent Documents 1 to 3). ).

特許文献１（特開２００６−３５０５６１号公報）に記載のシステムでは、複数の登録機器から、各機器が情報を送信した宛先を示す宛先ログ情報を収集し、収集した宛先ログ情報に基づいて、複数の登録機器から同一の宛先へ送信される情報の数が、予め設定された閾値を超えていることを検出したときに、当該宛先に対する不正アクセスが発生したと判断する。 In the system described in Patent Document 1 (Japanese Patent Laid-Open No. 2006-350561), destination log information indicating a destination to which each device has transmitted information is collected from a plurality of registered devices, and based on the collected destination log information, When it is detected that the number of pieces of information transmitted from a plurality of registered devices to the same destination exceeds a preset threshold, it is determined that unauthorized access to the destination has occurred.

特許文献２（特開２００９−１６９７９１号公報）に記載のシステムでは、ＥＤＩシステムと取引先システムとの間でデータを送受信する際に、ＥＤＩシステムへの入力時の伝票枚数および伝票明細行数と、ＥＤＩシイテム内でフォーマット変換や業務処理を経た結果である出力時の伝票枚数および伝票明細行数とを比較確認し、データの欠落や不正の増加を検出する。 In the system described in Patent Document 2 (Japanese Patent Laid-Open No. 2009-169791), when data is transmitted / received between the EDI system and the customer system, the number of slips and the number of slip details when entering the EDI system In the EDI system, the number of slips at the time of output and the number of slip details lines, which are the results of format conversion and business processing, are compared and confirmed, and data loss and increase in fraud are detected.

特許文献３（特開２０１４−１４６８６８号公報）に記載のシステムでは、基準とする受信データに対して、同じ識別子を持ち受信間隔が所定周期より短い第１のデータを受信した場合には、基準とする受信データの受信時間から所定周期を経過するまでに第１のデータと同一の識別子を持つデータの受信を待ち、この間に第１のデータと同一の識別子を持つ第２のデータを受信したときに、不正が発生したと判断する。 In the system described in Patent Document 3 (Japanese Patent Application Laid-Open No. 2014-146868), when first data having the same identifier and a reception interval shorter than a predetermined period is received with respect to the reception data used as a reference, the reference The reception of data having the same identifier as the first data is waited until a predetermined period elapses from the reception time of the received data, and during this time, the second data having the same identifier as the first data is received. Sometimes it is determined that fraud has occurred.

ところで、近年ではブロックチェーンと呼ばれる分散型台帳技術が注目され、様々な分野での活用例が増えている。ブロックチェーンは、複数のノード装置を備えた分散型ネットワークであり、各ノード装置間で共有されるブロック内に記録されたデータは、理論上、遡及的に変更することはできないとされており、ブロックチェーンはデータの改ざんに対して強い耐性を有している。 By the way, in recent years, a distributed ledger technology called a block chain has attracted attention, and examples of utilization in various fields are increasing. The block chain is a distributed network including a plurality of node devices, and the data recorded in the block shared between the node devices cannot be changed retrospectively in theory. Blockchain has a strong resistance to data tampering.

しかしながら、ブロックチェーンは、あくまでもブロックに記録されたデータの改ざんが極めて困難であるというに過ぎず、ブロックにデータが記録される前に改ざんが行われることは防ぐことができない。すなわち、改ざんされたデータがブロックチェーンに投入されると、その不正なデータが変更不能な状態で保存されてしまうという弊害を生じる。 However, in the block chain, it is only extremely difficult to falsify data recorded in the block, and it is impossible to prevent falsification before data is recorded in the block. That is, when the altered data is input to the block chain, the malicious data is stored in an unchangeable state.

例えば、多数の端末からサーバにデータを送信して記録するシステムにおいて、ブロックチェーンを活用することが考えられる。ブロックチェーンの分散型ネットワーク上にサーバを配置することにより、サーバに記録されたデータのその後の改ざんを防ぐことが可能である。 For example, it is conceivable to use a block chain in a system that records data by transmitting data from a large number of terminals to a server. By arranging the server on the block chain distributed network, it is possible to prevent subsequent alteration of the data recorded in the server.

ただし、この場合、多数の端末がブロックチェーンにデータを直接書き込むようなシステム構成にすると、多数の端末にネットワークを開放し、多数の鍵を管理する必要が生じる。これを回避するために、端末とブロックチェーンとの間に少数の中継サーバを設置し、多数の端末から少数の中継サーバを介してデータをブロックチェーンに送信するようにシステムを構成することが考えられる。このようにすれば、少数の中継サーバにのみネットワークを開放するだけでよく、管理すべき鍵の数も少なくすることができる。 However, in this case, if the system configuration is such that a large number of terminals directly write data to the block chain, it becomes necessary to open a network to the large number of terminals and manage a large number of keys. In order to avoid this, it is considered that a small number of relay servers are installed between the terminal and the block chain, and the system is configured to transmit data to the block chain from a large number of terminals via the small number of relay servers. It is done. In this way, it is only necessary to open the network to a small number of relay servers, and the number of keys to be managed can be reduced.

しかしながら、この場合は、中継サーバの管理者が悪意を持つことによって、端末から受信したデータの一部または全部を改ざんし、改ざんしたデータをブロックチェーンに投入することができてしまう。このため、ブロックチェーンを活用してデータ改ざんの抑止を図ったシステムであっても、ブロックに実際に記録されたデータに対して改ざんが行われていることを検出するためのシステムを導入することが望まれる。 However, in this case, if the administrator of the relay server is malicious, part or all of the data received from the terminal can be falsified and the falsified data can be put into the block chain. For this reason, even if the system is designed to prevent data tampering using the block chain, a system for detecting that tampering has been performed on the data actually recorded in the block should be introduced. Is desired.

本発明は、このような実情に鑑みて成されたものであり、複数の送信装置から送信されて、分散型ネットワークにより接続された複数のノード装置に記録されたデータについて、改ざんが行われているか否かを検知できるようにすることを目的とする。 The present invention has been made in view of such circumstances, and data transmitted from a plurality of transmission devices and recorded in a plurality of node devices connected by a distributed network is altered. The purpose is to be able to detect whether or not.

上記した課題を解決するために、本発明では、複数の送信装置と、分散型ネットワークにより接続された複数のノード装置とを備えたシステムにおいて、複数の送信装置からノード装置に送信されて履歴として記録された複数のデータについて、送信装置別にデータの記録状況を分析し、分析されたデータの記録状況に基づいて異常判定を行うことにより、データの記録状況が異常と判定された送信装置を送信元とするデータに対して不正が行われていると判定するようにしている。 In order to solve the above-described problems, in the present invention, in a system including a plurality of transmission devices and a plurality of node devices connected by a distributed network, the history is transmitted from the plurality of transmission devices to the node devices. For a plurality of recorded data, the data recording status is analyzed for each transmitting device, and an abnormality is determined based on the analyzed data recording status, thereby transmitting the transmitting device whose data recording status is determined to be abnormal. It is determined that fraud has been performed on the original data.

上記のように構成した本発明によれば、複数の送信装置から送信されて、分散型ネットワークにより接続された複数のノード装置に記録されるデータについて、何れかの送信装置において改ざん等の不正が行われ、その不正に係るデータが分散型ネットワークに送信されて複数のノード装置に記録されると、その記録状況に異常が生じる。本発明によれば、送信装置別に分析されたデータの記録状況について異常の有無が判定されるので、記録状況が異常と判定された送信装置においてデータに対する改ざん等の不正が行われていることを検知することができる。 According to the present invention configured as described above, any data transmitted from a plurality of transmission devices and recorded in a plurality of node devices connected by a distributed network may be tampered with in any transmission device. When the fraudulent data is transmitted to the distributed network and recorded in a plurality of node devices, the recording status becomes abnormal. According to the present invention, since it is determined whether or not there is an abnormality in the recording status of the data analyzed for each transmission device, it is confirmed that fraud such as tampering with data is performed in the transmission device in which the recording status is determined to be abnormal. Can be detected.

本実施形態による不正検知システムの全体構成例を示す図である。It is a figure which shows the example of whole structure of the fraud detection system by this embodiment. 本実施形態による不正検知装置の機能構成例を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the function structural example of the fraud detection apparatus by this embodiment. 本実施形態の第１パターンによる記録状況分析部および不正判定部の機能構成例を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the function structural example of the recording condition analysis part by the 1st pattern of this embodiment, and a fraud determination part. 本実施形態の第２パターンによる記録状況分析部および不正判定部の機能構成例を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the function structural example of the recording condition analysis part by the 2nd pattern of this embodiment, and a fraud determination part. 本実施形態の第３パターンによる記録状況分析部および不正判定部の機能構成例を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the function structural example of the recording condition analysis part by the 3rd pattern of this embodiment, and a fraud determination part. 本実施形態の第４パターンによる記録状況分析部および不正判定部の機能構成例を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the function structural example of the recording condition analysis part by the 4th pattern of this embodiment, and a fraud determination part. 本実施形態の第１パターンによる記録状況分析部および不正判定部の処理内容の一例を説明するための模式図である。It is a schematic diagram for demonstrating an example of the processing content of the recording condition analysis part by a 1st pattern of this embodiment, and a fraud determination part. 本実施形態の第２パターンによる記録状況分析部および不正判定部の処理内容の一例を説明するための模式図である。It is a schematic diagram for demonstrating an example of the processing content of the recording condition analysis part by a 2nd pattern of this embodiment, and a fraud determination part. 本実施形態の第３パターンによる記録状況分析部および不正判定部の処理内容の一例を説明するための模式図である。It is a schematic diagram for demonstrating an example of the processing content of the recording condition analysis part and fraud determination part by the 3rd pattern of this embodiment.

以下、本発明の一実施形態を図面に基づいて説明する。図１は、本実施形態による不正検知システムの全体構成例を示す図である。図１に示すように、本実施形態の不正検知システムは、複数（ｘ個とする）のユーザ端末１００_-1〜１００_-xと、複数（ｙ個とする。ｘ＞ｙ）の送信装置（中継装置）２００_-1〜２００_-yと、複数（ｚ個とする）のノード装置３００_-1〜３００_-zと、不正検知装置４００とを備えて構成される。Hereinafter, an embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings. FIG. 1 is a diagram illustrating an example of the overall configuration of the fraud detection system according to the present embodiment. As shown in FIG. 1, the fraud detection system of the present embodiment includes a plurality (x number) of user terminals 100 _{-1 to} 100 _-x and a plurality (y units, x> y) of transmission devices ( (Relay device) 200 _-1 to 200 _-y , a plurality (z pieces) of node devices 300 _{-1 to} 300 _-z, and a fraud detection device 400.

ユーザ端末１００_-1〜１００_-xは、複数のノード装置３００_-1〜３００_-zに記録するためのデータを提供する。例えば、ユーザ端末１００_-1〜１００_-xは、所定の処理の実行を通じてユーザの生活習慣を改善し、これによって特定症状の治療を図ることを目的とした治療用アプリケーション（以下、治療用アプリという）が搭載された端末装置であり、例えばスマートフォン、タブレット端末、パーソナルコンピュータ等により構成される。The user terminal 100 _-1 to 100 _-x provides data to be recorded on a plurality of node devices 300 _-1 to 300 _-z. For example, the user terminals 100 _{-1 to} 100 _-x improve a user's lifestyle through execution of a predetermined process, and thereby a treatment application (hereinafter referred to as a treatment application) for the purpose of treating a specific symptom. For example, a smart phone, a tablet terminal, or a personal computer.

例えば、治療用アプリでは、ユーザの症状や毎日の行動などに関する情報を随時入力したり、ユーザの行動を伴う所定の処理を実行したりすることにより、その入力情報や処理の実行結果をもとに所定の分析を行って、所定のアドバイスに関するメッセージを出力する。ユーザは、このメッセージに従って行動することにより、生活習慣を徐々に改善していく。ユーザ端末１００_-1〜１００_-xは、この治療用アプリにより取得された種々のデータ（入力情報や所定の処理の実行結果など）を送信装置２００_-1〜２００_-yに提供する。For example, in a treatment application, information on a user's symptom or daily behavior is input at any time, or a predetermined process involving the user's behavior is executed, so that the input information and the execution result of the process are obtained. A predetermined analysis is performed and a message related to the predetermined advice is output. The user gradually improves the lifestyle habits by acting according to this message. The user terminals 100 _{-1 to} 100 _-x provide the transmission devices 200 _-1 to 200 _-y with various data (such as input information and execution results of predetermined processing) acquired by the treatment application.

なお、治療用アプリが行う分析等を含む種々の処理の一部は、治療用アプリが単独で行う。また、ノード装置３００_-1〜３００_-zに接続された治験管理用サーバ（図示せず）が、ノード装置３００_-1〜３００_-zに記録されたデータを用いて行う処理もある。治験管理用サーバが処理した結果は、治験管理用サーバからノード装置３００_-1〜３００_-zに送信して記録されたり、ユーザ端末１００_-1〜１００_-xに送信されて治療用アプリで利用されたりする。In addition, a part of various processes including the analysis etc. which a therapeutic application performs are performed independently by a therapeutic application. Also, the node device 300 _-1 300 connected (not shown) trial management server _-z is also processing performed by using the data recorded in the node device 300 _-1 300 _-z. Results investigational management server has processed is or are recorded by transmitting the investigational management server to the node device 300 _-1 to 300 _-z, utilized in the therapeutic application are transmitted to the user terminal 100 _-1 to 100 _-x Or

ノード装置３００_-1〜３００_-zは、分散型ネットワークにより接続されており、互いに協働してデータを安全に記録する。例えば、分散型ネットワークはブロックチェーンである。すなわち、ノード装置３００_-1〜３００_-zは、ユーザ端末１００_-1〜１００_-xから送信装置２００_-1〜２００_-yを介して提供されたデータを複数のノード装置３００_-1〜３００_-zで共有するための合意形成処理（コンセンサス処理）を行い、合意形成されたデータのみを履歴として新たに記録する。ブロックチェーンを用いることにより、ノード装置３００_-1〜３００_-zに記録されたデータのその後の改ざんを防いでいる。The node devices 300 _{-1 to} 300 _-z are connected by a distributed network, and record data safely in cooperation with each other. For example, a distributed network is a block chain. That is, the node device 300 _-1 300 _-z is the data provided through the transmission apparatus 200 _-1 to 200 DEG _-y from the user terminal 100 _-1 to 100 _-x plurality of node devices 300 _-1 to 300 _- Consensus building processing (consensus processing) for sharing with _z is performed, and only data for which consensus is formed is newly recorded as a history. By using the block chain, subsequent alteration of the data recorded in the node devices 300 _{-1 to} 300 _-z is prevented.

送信装置２００_-1〜２００_-yは、複数のユーザ端末１００_-1〜１００_-xから提供されたデータを取得し、当該取得したデータを複数のノード装置３００_-1〜３００_-zの少なくとも１つに送信する。このように、送信装置２００_-1〜２００_-yは、ユーザ端末１００_-1〜１００_-xからノード装置３００_-1〜３００_-zに提供するデータを中継するものである。以下では、送信装置２００_-1〜２００_-yを中継装置２００_-1〜２００_-yと呼び換えて説明する。The transmission devices 200 _-1 to 200 _-y acquire data provided from the plurality of user terminals 100 _{-1 to} 100 _-x and use the acquired data as at least one of the plurality of node devices 300 _{-1 to} 300 _-z . Send to one. As described above, the transmission devices 200 _-1 to 200 _-y relay data provided from the user terminals 100 _{-1 to} 100 _-x to the node devices 300 _{-1 to} 300 _-z . The following describes the transmission device 200 _-1 to 200 DEG _-y instead referred to as the relay device 200 _-1 to 200 DEG _-y.

中継装置２００_-1〜２００_-yは、治療用アプリを使って治療を受けるユーザおよび治療を行う医師とは別の第三者が管理する。中継装置２００_-1〜２００_-yの数（ｙ個）は、ユーザ端末１００_-1〜１００_-xの数（ｘ個）より少ない。これは、多数のユーザ端末１００_-1〜１００_-xがブロックチェーンにデータを直接書き込むようなシステム構成にすると、多数のユーザ端末１００_-1〜１００_-xにネットワークを開放し、多数の鍵を管理する必要が生じるため、これを回避することを目的としたものである。The relay apparatuses 200 _-1 to 200 _-y are managed by a third party other than the user who receives the treatment using the treatment application and the doctor who performs the treatment. The number (y) of relay devices 200 _-1 to 200 _-y is smaller than the number (x) of user terminals 100 _{-1 to} 100 _-x . This is because when a large number of user terminals 100 _-1 to 100 _-x to system configuration write data directly to the block chain, the network is opened to a large number of user terminals 100 _-1 to 100 _-x, a number of keys The purpose is to avoid this because it needs to be managed.

すなわち、多数のユーザ端末１００_-1〜１００_-xとブロックチェーン（複数のノード装置３００_-1〜３００_-z）との間に少数の中継装置２００_-1〜２００_-yを設置し、多数のユーザ端末１００_-1〜１００_-xから少数の中継装置２００_-1〜２００_-yを介してデータをブロックチェーンに送信するようにしている。このようにすれば、少数の中継装置２００_-1〜２００_-yにのみネットワークを開放するだけでよく、管理すべき鍵の数も少なくすることができる。That is, a small number of relay devices 200 _-1 to 200 _-y are installed between a large number of user terminals 100 _{-1 to} 100 _-x and a block chain (a plurality of node devices 300 _{-1 to} 300 _-z ). Data is transmitted from the user terminals 100 _{-1 to} 100 _-x to the block chain via a small number of relay devices 200 _-1 to 200 _-y . In this way, it is only necessary to open the network to a small number of relay devices 200 _-1 to 200 _-y, and the number of keys to be managed can be reduced.

不正検知装置４００は、多数のユーザ端末１００_-1〜１００_-xから複数の中継装置２００_-1〜２００_-yを介して送信されて複数のノード装置３００_-1〜３００_-zに記録されたデータについての不正を検知するためのものである。ユーザ端末１００_-1〜１００_-xから中継装置２００_-1〜２００_-yに送信されたデータが、中継装置２００_-1〜２００_-yの管理者によって改ざんされていなければ、正当なデータがブロックチェーン上にあるノード装置３００_-1〜３００_-zの何れかに送信され、合意形成処理を経て複数のノード装置３００_-1〜３００_-zに分散して記録され、その後の改ざんが防止される。The fraud detection device 400 is transmitted from a large number of user terminals 100 _{-1 to} 100 _-x via a plurality of relay devices 200 _-1 to 200 _-y and recorded in a plurality of node devices 300 _{-1 to} 300 _-z . This is to detect fraud in the data. Data transmitted to the relay apparatus 200 _-1 to 200 DEG _-y from the user terminal 100 _-1 to 100 _-x is, if it is not tampered with by an administrator of the relay apparatus 200 _-1 to 200 DEG _-y, valid data block It is transmitted to any one of the node devices 300 _{-1 to} 300 _-z on the chain, is distributed and recorded in a plurality of node devices 300 _{-1 to} 300 _-z through consensus formation processing, and subsequent tampering is prevented. .

しかしながら、中継装置２００_-1〜２００_-yの管理者が悪意を持つことによって、ユーザ端末１００_-1〜１００_-xから受信したデータの一部または全部を改ざんし、改ざんしたデータをブロックチェーンに投入すると、改ざんされたデータが合意形成処理を経てノード装置３００_-1〜３００_-zに記録されてしまう。不正検知装置４００は、ブロックチェーンのノード装置３００_-1〜３００_-zに記録されたデータを取得して所定の分析を行うことにより、ノード装置３００_-1〜３００_-zに記録されたデータに対する改ざんの有無を検知する。However, when the administrator of the relay devices 200 _-1 to 200 _-y is malicious, part or all of the data received from the user terminals 100 _{-1 to} 100 _-x is falsified, and the falsified data is converted into a block chain. When the data is input, the altered data is recorded in the node devices 300 _{-1 to} 300 _-z through the consensus forming process. The fraud detection device 400 obtains data recorded in the node devices 300 _{-1 to} 300 _-z of the block chain and performs a predetermined analysis, thereby processing the data recorded in the node devices 300 _{-1 to} 300 _-z . Detects tampering.

図２は、不正検知装置４００の機能構成例を示すブロック図である。図２に示すように、不正検知装置４００は、その機能構成として、履歴データ取得部１１、記録状況分析部１２および不正判定部１３を備えている。 FIG. 2 is a block diagram illustrating a functional configuration example of the fraud detection device 400. As shown in FIG. 2, the fraud detection device 400 includes a history data acquisition unit 11, a recording status analysis unit 12, and an fraud determination unit 13 as its functional configuration.

上記各機能ブロック１１〜１３は、ハードウェア、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）、ソフトウェアの何れによっても構成することが可能である。例えばソフトウェアによって構成する場合、上記各機能ブロック１１〜１３は、実際にはコンピュータのＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭなどを備えて構成され、ＲＡＭやＲＯＭ、ハードディスクまたは半導体メモリ等の記録媒体に記憶されたプログラムが動作することによって実現される。 Each of the functional blocks 11 to 13 can be configured by any of hardware, DSP (Digital Signal Processor), and software. For example, when configured by software, each of the functional blocks 11 to 13 is actually configured by including a CPU, RAM, ROM, etc. of a computer, and a program stored in a recording medium such as RAM, ROM, hard disk, or semiconductor memory. Is realized by operating.

履歴データ取得部１１は、複数のノード装置３００_-1〜３００_-zの何れかより、ユーザ端末１００_-1〜１００_-xから送信されて履歴として記録されたデータを取得する。上述のように、ユーザ端末１００_-1〜１００_-xから提供されたデータは、複数のノード装置３００_-1〜３００_-zにおける合意形成処理によって共有されており、同じデータが複数のノード装置３００_-1〜３００_-zに記録されている。よって、履歴データ取得部１１は、任意のノード装置からデータを取得することが可能である。History data acquisition unit 11, from any of the plurality of node devices 300 _-1 to 300 _-z, acquires data recorded as sent history from the user terminal 100 _-1 to 100 _-x. As described above, the data provided from the user terminals 100 _{-1 to} 100 _-x is shared by the consensus building process in the plurality of node devices 300 _{-1 to} 300 _-z , and the same data is stored in the plurality of node devices 300. _{-1 to} 300- _z . Therefore, the history data acquisition unit 11 can acquire data from any node device.

ノード装置３００_-1〜３００_-zに記録されたデータには、データの提供元であるユーザ端末１００_-1〜１００_-xまたはユーザを識別するための識別情報、中継装置２００_-1〜２００_-yを識別するための識別情報、データがノード装置３００_-1〜３００_-zに記録された日時を表す記録日時情報が付加されている。Node device to the recorded data is 300 _-1 to 300 _-z, identification information for identifying the user terminal 100 _-1 to 100 _-x or user is a data provider, the relay device 200 _-1 to 200 _- Identification information for identifying _y and recording date / time information indicating the date / time when the data was recorded in the node devices 300 _{-1 to} 300 _-z are added.

すなわち、ユーザ端末１００_-1〜１００_-xがデータを送信する際に、ユーザ端末１００_-1〜１００_-xまたはユーザを識別するための識別情報が付加される。ユーザ端末１００_-1〜１００_-xの識別情報としては、例えば、ＭＡＣアドレスやシリアル番号等（以下、ユーザ端末ＩＤという）を用いることが可能である。ユーザを識別するための識別情報としては、治療用アプリを利用する際に初期登録されたユーザＩＤ等を用いることが可能である。That is, when the user terminals 100 _{-1 to} 100 _-x transmit data, identification information for identifying the user terminals 100 _{-1 to} 100 _-x or the user is added. As identification information of the user terminals _{100-1 to} 100- _x , for example, a MAC address, a serial number, or the like (hereinafter referred to as a user terminal ID) can be used. As identification information for identifying a user, it is possible to use a user ID or the like that is initially registered when using the treatment application.

また、ユーザ端末１００_-1〜１００_-xから送信されたデータを中継装置２００_-1〜２００_-yが中継する際に、中継装置２００_-1〜２００_-yを識別するための識別情報がさらに付加される。中継装置２００_-1〜２００_-yを識別するための識別情報としては、例えば、ＭＡＣアドレスやシリアル番号等（以下、中継装置ＩＤという）を用いることが可能である。そして、中継装置２００_-1〜２００_-yにより中継されたデータがノード装置３００_-1〜３００_-zに記録される際に、その記録日時情報がさらに付加される。Further, when the relay devices 200 _-1 to 200 _-y relay data transmitted from the user terminals 100 _{-1 to} 100 _-x , identification information for identifying the relay devices 200 _-1 to 200 _-y is further added. Added. As identification information for identifying the relay devices 200 _-1 to 200 _-y , for example, a MAC address, a serial number, or the like (hereinafter referred to as a relay device ID) can be used. Then, when the data relayed by the relay devices 200 _-1 to 200 _-y is recorded in the node devices 300 _{-1 to} 300 _-z , the recording date information is further added.

記録状況分析部１２は、履歴データ取得部１１により取得された履歴データ（すなわち、複数の中継装置２００_-1〜２００_-yから複数のノード装置３００_-1〜３００_-zに送信されて履歴として記録された複数のデータ）について、中継装置別にデータの記録状況を分析する。この分析の際に、中継装置ＩＤおよび記録日時情報が使用される。The recording state analysis unit 12 transmits history data acquired by the history data acquisition unit 11 (that is, transmitted from the plurality of relay devices 200 _-1 to 200 _-y to the plurality of node devices 300 _{-1 to} 300 _-z as history). For a plurality of recorded data), the data recording status is analyzed for each relay device. In this analysis, the relay device ID and the recording date / time information are used.

不正判定部１３は、記録状況分析部１２により分析されたデータの記録状況に基づいて異常判定を行うことにより、データの記録状況が異常と判定された中継装置２００_-1〜２００_-yを送信元とするデータに対して不正（改ざん）が行われていると判定する。The fraud determination unit 13 transmits the relay devices 200 _-1 to 200 _{-y in} which the data recording state is determined to be abnormal by performing abnormality determination based on the data recording state analyzed by the recording state analysis unit 12. It is determined that fraud (falsification) has been performed on the original data.

以下に、記録状況分析部１２による分析の内容および不正判定部１３による判定の内容として、４つのパターンを説明する。この４つのパターンの何れか１つまたは複数を適用することが可能である。図３〜図６は、この４つのパターンに対応する記録状況分析部１２および不正判定部１３の具体的な機能構成例を示すブロック図である。以下に、この図３〜図６を用いて詳細に説明する。 Hereinafter, four patterns will be described as the contents of analysis by the recording state analysis unit 12 and the contents of determination by the fraud determination unit 13. Any one or a plurality of these four patterns can be applied. 3 to 6 are block diagrams showing specific functional configuration examples of the recording state analysis unit 12 and the fraud determination unit 13 corresponding to these four patterns. This will be described in detail below with reference to FIGS.

＜第１パターン＞
図３に示すように、第１パターンの場合、記録状況分析部１２はデータ数算出部１２Ａにより構成され、不正判定部１３は不正判定部１３Ａにより構成される。<First pattern>
As shown in FIG. 3, in the case of the first pattern, the recording state analysis unit 12 is configured by a data number calculation unit 12A, and the fraud determination unit 13 is configured by a fraud determination unit 13A.

データ数算出部１２Ａは、複数の中継装置２００_-1〜２００_-yから送信されて複数のノード装置３００_-1〜３００_-zに履歴として記録された複数のデータについて、送信元の中継装置別にデータ数を算出する。上述のように、ノード装置３００_-1〜３００_-zに記録されたデータには中継装置ＩＤが付加されている。よって、データ数算出部１２Ａは、この中継装置ＩＤの数をカウントすることにより、ノード装置３００_-1〜３００_-zに記録されたデータについて、どの中継装置から何個ずつデータが送信されて記録されたのかという記録状況を分析することが可能である。The number-of-data calculating unit 12A performs, for each transmission source relay device, a plurality of data transmitted from the plurality of relay devices 200 _-1 to 200 _-y and recorded as history in the plurality of node devices 300 _{-1 to} 300 _-z. Calculate the number of data. As described above, the relay device ID is added to the data recorded in the node devices 300 _{-1 to} 300 _-z . Therefore, the data number calculation unit 12A, by counting the number of the relay device ID, the data recorded in the node device 300 _-1 to 300 _-z, sent by any number from which the relay apparatus data is recorded It is possible to analyze the recording status of whether or not it was made.

不正判定部１３Ａは、データ数算出部１２Ａより中継装置別に算出されたデータ数を比較し、他に比べて所定の閾値以上多いデータ数を異常と判定し、当該データ数が異常と判定された中継装置を送信元とするデータに対して不正が行われていると判定する。 The fraud determination unit 13A compares the number of data calculated for each relay apparatus by the data number calculation unit 12A, determines that the number of data more than a predetermined threshold is more abnormal than the other, and determines that the number of data is abnormal. It is determined that fraud has been performed on data originating from the relay device.

例えば、不正判定部１３Ａは、データ数算出部１２Ａより中継装置別に算出されたデータ数のうち、最も多いデータ数と、２番目に多いデータ数とを比較し、その差が所定の閾値以上の場合に、当該最も多いデータ数を異常と判定し、当該データ数が異常と判定された中継装置を送信元とするデータに対して不正が行われていると判定する。 For example, the fraud determination unit 13A compares the largest number of data among the number of data calculated for each relay device by the data number calculation unit 12A and the second largest number of data, and the difference is equal to or greater than a predetermined threshold value. In this case, it is determined that the largest number of data is abnormal, and it is determined that fraud has been performed on the data whose transmission source is the relay device for which the number of data is determined to be abnormal.

この第１パターンにより不正の判定を行う場合、履歴データ取得部１１は、記録日時情報に基づいて、直近の所定期間に関するデータをノード装置３００_-1〜３００_-zから取得するようにしてよい。この場合における「直近の所定期間」は、データを前回取得したとき以降の期間という意味である。すなわち、履歴データ取得部１１は、所定の期間が経過するごとに、当該所定の期間の間に新たに履歴として記録されたデータをノード装置３００_-1〜３００_-zから取得する。When performing the fraud determination using the first pattern, the history data acquisition unit 11 may acquire data related to the most recent predetermined period from the node devices 300 _{-1 to} 300 _-z based on the recording date and time information. In this case, the “predetermined predetermined period” means a period after the last acquisition of data. That is, each time a predetermined period elapses, the history data acquisition unit 11 acquires data newly recorded as a history during the predetermined period from the node devices 300 _{-1 to} 300 _-z .

図１では、第１の中継装置２００_-1の管理者がデータの改ざんを行い、不正なデータを大量に作ってブロックチェーンに投入している状態を示している。この場合、正当にデータを中継している他の中継装置２００_-2〜２００_-yに比べて、不正を行っている第１の中継装置２００_-1から送信されてノード装置３００_-1〜３００_-zに記録されるデータの数が多くなる。よって、不正判定部１３Ａは、このデータ数の多さの違いから、第１の中継装置２００_-1から送信されてノード装置３００_-1〜３００_-zに記録されたデータに対して不正が行われていると判定することが可能である。1 shows a state in which the administrator of the first switching device 200 _-1 performs data tampering, are charged into the block chain make a large amount of invalid data. In this case, compared to the other relay devices 200 _-2 to 200 _-y that are relaying data legitimately, the node devices 300 _{-1 to} 300 are transmitted from the first relay device 200 _-1 performing the fraud. The number of data recorded in _-z increases. Accordingly, fraud determination unit 13A, the difference in abundance of the number of data, incorrect row for recorded data to be transmitted node apparatus 300 _-1 to 300 _-z from the first relay apparatus 200 _-1 It can be determined that

図７は、第１パターンによる記録状況分析部１２および不正判定部１３Ａの処理内容の一例を説明するための模式図である。図７では、所定期間の間に複数の中継装置２００_-1〜２００_-yから送信されて複数のノード装置３００_-1〜３００_-zに記録された複数のデータについて、記録状況分析部１２（データ数算出部１２Ａ）が中継装置別に算出したデータ数を棒グラフの形態で示している。FIG. 7 is a schematic diagram for explaining an example of processing contents of the recording status analysis unit 12 and the fraud determination unit 13A according to the first pattern. In FIG. 7, a plurality of data transmitted from a plurality of relay devices 200 _-1 to 200 _-y and recorded in a plurality of node devices 300 _{-1 to} 300 _-z during a predetermined period are recorded in the recording status analysis unit 12 ( The number of data calculated by the data number calculation unit 12A) for each relay device is shown in the form of a bar graph.

図７に示す例において、不正判定部１３Ａは、データ数算出部１２Ａにより中継装置別に算出されたデータ数のうち、第１の中継装置２００_-1から送信されたデータ数が最も多く、第３の中継装置２００_-3から送信されたデータ数が２番目に多いと判定する。そして、この２つのデータ数の差Δが所定の閾値以上の場合に、最も多いデータ数を異常と判定し、当該データ数が異常と判定された第１の中継装置２００_-1を送信元とするデータに対して不正が行われていると判定する。In the example shown in FIG. 7, fraud determination unit 13A, among the number of data calculated by the relay apparatus by the data number calculation unit 12A, the number of data transmitted from the first relay apparatus 200 _-1 most, third It is determined that the number of data transmitted from the relay device _200-3 is the second largest. When the difference Δ between the two data numbers is equal to or greater than a predetermined threshold, the largest number of data is determined to be abnormal, and the first relay device 200 _-1 that is determined to be abnormal is the transmission source. It is determined that the fraudulent data has been fraudulent.

なお、ここで説明した判定の方法は一例に過ぎず、これに限定されるものではない。例えば、データ数算出部１２Ａにより中継装置別に算出されたデータ数のうち、最も多いデータ数と、それ以外のデータ数の平均値とを比較し、その差が所定の閾値以上の場合に、当該最も多いデータ数を異常と判定するようにしてもよい。あるいは、データ数算出部１２Ａにより中継装置別に算出されたデータ数の平均値または中央値を算出し、その平均値または中央値との差が所定の閾値以上のデータ数を異常と判定するようにしてもよい。 Note that the determination method described here is merely an example, and the present invention is not limited to this. For example, when the number of data calculated for each relay device by the data number calculation unit 12A is compared with the average value of the other data numbers and the difference is equal to or greater than a predetermined threshold, The largest number of data may be determined as abnormal. Alternatively, the average value or median value of the number of data calculated for each relay device by the data number calculation unit 12A is calculated, and the number of data whose difference from the average value or the median value is equal to or greater than a predetermined threshold is determined to be abnormal. May be.

このようなデータ数の差による判定を行いやすくするために、複数のユーザ端末１００_-1〜１００_-xは、複数の中継装置２００_-1〜２００_-yに提供されるデータ数の差が所定値以内となるように設定された所定のルールに従って、複数の中継装置２００_-1〜２００_-yの少なくとも１つにデータを提供するようにするのが好ましい。また、中継装置２００_-1〜２００_-yに提供されるデータ数の差がより少なくなるようにするために、２つまたはそれ以上の中継装置にデータを提供するのが好ましい。In order to facilitate the determination based on the difference in the number of data, the plurality of user terminals 100 _{-1 to} 100 _-x has a predetermined difference in the number of data provided to the plurality of relay devices 200 _-1 to 200 _-y. It is preferable to provide data to at least one of the plurality of relay apparatuses 200 _-1 to 200 _-y according to a predetermined rule set to be within the value. In order to reduce the difference in the number of data provided to the relay apparatuses 200 _-1 to 200 _-y , it is preferable to provide data to two or more relay apparatuses.

例えば、複数の中継装置２００_-1〜２００_-yのそれぞれにおいて、ユーザ端末１００_-1〜１００_-xから受信したデータの数を管理する。そして、ユーザ端末１００_-1〜１００_-xの治療用アプリが中継装置２００_-1〜２００_-yの何れかにデータを送信する際に、複数の中継装置２００_-1〜２００_-yに問い合わせを行って、それぞれの中継装置２００_-1〜２００_-yが現時点までに受信したデータの総数を取得し、総数が少ない中継装置に対してデータを送信するようにする。For example, the number of data received from the user terminals 100 _{-1 to} 100 _-x is managed in each of the plurality of relay devices 200 _-1 to 200 _-y . Then, when the therapeutic application of the user terminal 100 _-1 to 100 _-x transmits data to one of the relay devices 200 _-1 to 200 DEG _-y, a query to a plurality of relay devices 200 _-1 to 200 DEG _-y Then, the total number of data received by each of the relay devices 200 _-1 to 200 _-y so far is acquired, and the data is transmitted to the relay devices with a small total number.

不正判定部１３Ａがデータ数の差をもとに不正の有無を判定する際に用いる「所定の閾値」は、上述のように複数のユーザ端末１００_-1〜１００_-xが所定のルールに従って中継装置２００_-1〜２００_-yにデータを提供するようにした場合においても短期間の間に生じ得るデータ数のばらつきを考慮して、そのばらつきよりも所定のマージン分だけ大きい値に設定される。As described above, the “predetermined threshold” used when the fraud determination unit 13A determines whether or not there is fraud based on the difference in the number of data is relayed by a plurality of user terminals 100 _{-1 to} 100 _-x according to a predetermined rule as described above. Even when data is provided to the devices 200 _-1 to 200 _-y , a value larger by a predetermined margin than the variation is set in consideration of variation in the number of data that may occur in a short period of time. .

＜第２パターン＞
図４に示すように、第２パターンの場合、記録状況分析部１２は日時情報取得部１２Ｂ_-1およびデータ数算出部１２Ｂ_-2により構成され、不正判定部１３は不正判定部１３Ｂにより構成される。<Second pattern>
As shown in FIG. 4, in the case of the second pattern, the recording status analysis unit 12 is configured by a date / time information acquisition unit 12B- ₁ and a data number calculation unit 12B- ₂ , and the fraud determination unit 13 is configured by a fraud determination unit 13B. The

日時情報取得部１２Ｂ_-1は、複数の中継装置２００_-1〜２００_-yから送信されて複数のノード装置３００_-1〜３００_-zに履歴として記録された複数のデータについて、それぞれの記録日時情報を取得する。上述のように、ノード装置３００_-1〜３００_-zに記録されたデータには、その記録日時を表す記録日時情報が付加されている。よって、日時情報取得部１２Ｂ_-1は、この記録日時情報をデータごとに取得することが可能である。Date and time information acquiring section 12B _-1, for a plurality of data recorded is transmitted as a history in a plurality of node devices 300 _-1 to 300 _-z plurality of relay devices 200 _-1 to 200 DEG _-y, each recording date Get information. As described above, the recording date / time information indicating the recording date / time is added to the data recorded in the node devices 300 _{-1 to} 300 _-z . Therefore, the date information acquisition unit 12B- ₁ can acquire this recording date information for each data.

データ数算出部１２Ｂ_-2は、日時情報取得部１２Ｂ_-1により取得された記録日時情報に基づいて、複数の中継装置２００_-1〜２００_-yから送信されて複数のノード装置３００_-1〜３００_-zに履歴として記録された複数のデータについて、中継装置別のデータ数を所定の期間毎に算出する。中継装置別のデータ数は、上述したように中継装置ＩＤをカウントすることによって算出することが可能である。第２パターンでは、これを所定の期間毎に算出する。所定の期間は、例えば数分、あるいは数時間とする。Data number calculation unit 12B _-2, based on the recording date and time information acquired by the date and time information acquiring section 12B _-1, are transmitted from a plurality of relay devices 200 _-1 to 200 DEG _-y plurality of node devices 300 _-1 to For a plurality of data recorded as a history at 300- _z , the number of data for each relay device is calculated for each predetermined period. The number of data for each relay device can be calculated by counting the relay device ID as described above. In the second pattern, this is calculated every predetermined period. The predetermined period is, for example, several minutes or several hours.

不正判定部１３Ｂは、データ数算出部１２Ｂ_-2より所定の期間毎に算出された中継装置別のデータ数をもとに、所定の割合以上でデータ数が増加している中継装置を異常と判定し、当該異常と判定された中継装置を送信元とするデータに対して不正が行われていると判定する。The fraud determination unit 13B determines that a relay device whose number of data has increased by a predetermined ratio or more based on the number of data for each relay device calculated by the data number calculation unit 12B- ₂ for each predetermined period is abnormal. It is determined, and it is determined that fraud has been performed on the data whose transmission source is the relay device determined to be abnormal.

図１のように、第１の中継装置２００_-1の管理者がデータの改ざんを行い、不正なデータを大量に作ってブロックチェーンに投入している場合、改ざんされた大量のデータは、短時間のうちにブロックチェーンに投入される可能性が高い。この場合、正当にデータを中継している他の中継装置２００_-2〜２００_-yに比べて、不正を行っている第１の中継装置２００_-1から送信されて記録されるデータの数は、数分または数時間のうちに一気に多くなる。よって、不正判定部１３Ｂは、このデータ数の増加の割合の違いから、第１の中継装置２００_-1から送信されてノード装置３００_-1〜３００_-zに記録されたデータに対して不正が行われていると判定することができる。As in FIG. 1, if the administrator of the first switching device 200 _-1 performs data tampering, are charged into the block chain make a large amount of bad data, a large amount of data that has been tampered, the short There is a high probability that it will be put into the blockchain in time. In this case, the number of data transmitted and recorded from the first relay device 200 _-1 performing fraud is smaller than that of other relay devices 200 _-2 to 200 _-y that are relaying data legitimately. Get more at once in minutes or hours. Accordingly, fraud determination unit 13B is the difference in ratio of the number of data increases, it is incorrect for data recorded to the transmitted to the node device 300 _-1 to 300 _-z from the first relay apparatus 200 _-1 It can be determined that it is being performed.

図８は、第２パターンによる記録状況分析部１２および不正判定部１３Ｂの処理内容の一例を説明するための模式図である。図８では、データに対する改ざんが行われている第１の中継装置２００_-1から送信されてノード装置３００_-1〜３００_-zに記録されたデータについて、データ数算出部１２Ｂ_-2が所定の期間毎（例えば、１時間毎）に算出したデータ数を折れ線グラフの形態で示している。FIG. 8 is a schematic diagram for explaining an example of processing contents of the recording status analysis unit 12 and the fraud determination unit 13B according to the second pattern. In FIG. 8, for the data transmitted from the first relay device 200 _{-1 in} which data has been tampered with and recorded in the node devices 300 _{-1 to} 300 _-z , the data number calculation unit 12B _-2 The number of data calculated for each period (for example, every hour) is shown in the form of a line graph.

すなわち、図８の折れ線グラフは、日時情報取得部１２Ｂ_-1により取得された記録日時情報で示される最も古い記録日時を基準（横軸の０）として、データ数算出部１２Ｂ_-2より１時間単位で算出されたデータ数を時系列に示したものである。That is, the line graph in FIG. 8 is one hour from the data number calculation unit 12B- _{2 using} the oldest recording date and time indicated by the recording date and time information acquired by the date and time information acquisition unit 12B- ₁ as a reference (0 on the horizontal axis). The number of data calculated in units is shown in time series.

図８に示す例では、基準時から５時間目までおよび６時間目以降は、第１の中継装置２００_-1から送信されてノード装置３００_-1〜３００_-zに記録されたデータの数に大きな変動がないことを示している。図示はしていないが、不正が行われていない他の中継装置２００_-2〜２００_-yから送信されてノード装置３００_-1〜３００_-zに記録されるデータの数も、どの時間帯においても大きな変動はない。In the example shown in FIG. 8, 5 hours up to and 6 hours after the reference time, the number of data recorded in transmitted the node device 300 _-1 to 300 _-z from the first relay apparatus 200 _-1 It shows that there is no big fluctuation. Although not shown, the number of data transmitted from other relay devices 200 _-2 to 200 _-y that are not fraudulent and recorded in the node devices 300 _{-1 to} 300 _-z is also determined in any time zone. There are no major fluctuations.

これに対し、５時間目から６時間目にかけての１時間において、第１の中継装置２００_-1から送信されてノード装置３００_-1〜３００_-zに記録されたデータの数が、所定の割合以上で急に増えている。これは、改ざんによって作られた多くのデータが第１の中継装置２００_-1から送信されているからである。In contrast, in 1 hour toward 6 hours from 5 hours, the number of data recorded in transmitted the node device 300 _-1 to 300 _-z from the first relay device 200 _-1, a predetermined ratio That's a sudden increase. This is because a lot of data created by falsification is transmitted from the first relay device _200-1 .

よって、不正判定部１３Ｂは、このデータ数の増加の割合をもとに、第１の中継装置２００_-1から送信されてノード装置３００_-1〜３００_-zに記録されたデータに対して不正が行われていると判定する。なお、この場合、第１の中継装置２００_-1を送信元とするデータの全てではなく、５時から６時の間に送信されたデータのみを不正なデータと判定するようにしてもよい。Accordingly, fraud determination unit 13B, based on the ratio of the number of data increases, incorrect for data recorded to the transmitted to the node device 300 _-1 to 300 _-z from the first relay apparatus 200 _-1 Is determined to have been performed. In this case, not all of the data as a source of the first switching device 200 _-1, only the data sent to 6:00 5:00 may be determined that incorrect data.

この第２パターンでは、第１の中継装置２００_-1の管理者がデータの改ざんを行い、不正なデータを大量に作ってブロックチェーンに短時間（数分または数時間）のうちに投入した場合に、その不正データを検知することが可能である。しかし、第１の中継装置２００_-1の管理者が不正なデータを短時間のうち投入せず、意図的にタイミングをずらしてブロックチェーンに投入してくる可能性もある。このような場合は、第１パターンの分析によってデータの改ざんを検知することができる。In the second pattern, when the administrator of the first switching device 200 _-1 performs data tampering, was charged in a short period of time (minutes or hours) to block the chain to make a large amount of invalid data In addition, the illegal data can be detected. However, the administrator of the first switching device 200 _-1 without feeding a short period of time the incorrect data, it is possible that come put into block chain shifted intentionally timing. In such a case, alteration of data can be detected by analyzing the first pattern.

このようなデータ数の増加の割合の差による判定を行いやすくするために、複数のユーザ端末１００_-1〜１００_-xは、複数の中継装置２００_-1〜２００_-yに提供されるデータ数の差が所定値以内となるように設定された所定のルールに従って、複数の中継装置２００_-1〜２００_-yの少なくとも１つにデータを提供するようにするのが好ましい。また、中継装置２００_-1〜２００_-yに提供されるデータ数の差がより少なくなるようにするために、２つまたはそれ以上の中継装置にデータを提供するのが好ましい。In order to facilitate the determination based on the difference in the rate of increase in the number of data, the plurality of user terminals 100 _{-1 to} 100 _-x are the number of data provided to the plurality of relay devices 200 _-1 to 200 _-y. It is preferable to provide data to at least one of the plurality of relay devices 200 _-1 to 200 _-y according to a predetermined rule set so that the difference between them is within a predetermined value. In order to reduce the difference in the number of data provided to the relay apparatuses 200 _-1 to 200 _-y , it is preferable to provide data to two or more relay apparatuses.

不正判定部１３Ｂがデータ数の増加の割合の差をもとに不正の有無を判定する際に用いる「所定の割合」は、上述のように複数のユーザ端末１００_-1〜１００_-xが所定のルールに従って中継装置２００_-1〜２００_-yにデータを提供するようにした場合に通常想定されるデータ数の増加の割合を考慮して、それよりも所定のマージン分だけ大きい値に設定される。The “predetermined ratio” used when the fraud determination unit 13B determines whether or not there is fraud based on the difference in the rate of increase in the number of data is that the plurality of user terminals 100 _{−1 to} 100 _−x are predetermined as described above. In consideration of the rate of increase in the number of data normally assumed when data is provided to the relay devices 200 _-1 to 200 _-y according to the rules of the above, the value is set to a value larger by a predetermined margin than that. The

＜第３パターン＞
図５に示すように、第３パターンの場合、記録状況分析部１２は日時情報取得部１２Ｃ_-1およびデータ数算出部１２Ｃ_-2により構成され、不正判定部１３は不正判定部１３Ｃにより構成される。<Third pattern>
As shown in FIG. 5, in the case of the third pattern, the recording status analysis unit 12 is configured by a date / time information acquisition unit 12C- ₁ and a data number calculation unit 12C- ₂ , and the fraud determination unit 13 is configured by an fraud determination unit 13C. The

日時情報取得部１２Ｃ_-1は、日時情報取得部１２Ｂ_-1と同様の機能を有するものであり、複数の中継装置２００_-1〜２００_-yから送信されて複数のノード装置３００_-1〜３００_-zに履歴として記録された複数のデータについて、それぞれの記録日時情報を取得する。Date and time information acquiring unit 12C _-1 are those having the same functions as the date and time information acquiring section 12B _-1, are transmitted from a plurality of relay devices 200 _-1 to 200 DEG _-y plurality of node devices 300 _-1 to 300 For each of a plurality of data recorded as history in _-z , each recording date / time information is acquired.

データ数算出部１２Ｃ_-2は、データ数算出部１２Ｂ_-2と同様の機能を有するものであり、日時情報取得部１２Ｃ_-1により取得された記録日時情報に基づいて、複数の中継装置２００_-1〜２００_-yから送信されて複数のノード装置３００_-1〜３００_-zに履歴として記録された複数のデータについて、中継装置別のデータ数を所定の期間毎に算出する。ただし、第３パターンでは、所定の期間は第２パターンより長く、例えば数日、あるいは数週間とする。Data number calculation unit 12C _-2 are those having the same function as data number calculation section 12B _-2, based on the recording date and time information acquired by the date and time information acquiring unit 12C _-1, a plurality of relay devices 200 _- For a plurality of data transmitted from ₁ to 200 _-y and recorded as history in the plurality of node devices 300 _{-1 to} 300 _-z , the number of data for each relay device is calculated for each predetermined period. However, in the third pattern, the predetermined period is longer than that in the second pattern, for example, several days or several weeks.

このため、履歴データ取得部１１は、第１パターンや第２パターンを適用する場合よりも比較的長い期間の履歴データを取得するのが好ましい。 For this reason, it is preferable that the history data acquisition unit 11 acquires history data for a relatively longer period than when the first pattern or the second pattern is applied.

不正判定部１３Ｃは、データ数算出部１２Ｃ_-2より所定の期間毎に算出された中継装置別のデータ数に基づいて、当該データ数が増える割合の傾向を分析する。そして、分析した割合に比べて所定の閾値以上大きい割合でデータ数が増加している中継装置を異常と判定し、当該異常と判定された中継装置を送信元とするデータに対して不正が行われていると判定する。The fraud determination unit 13C analyzes the trend of the rate of increase in the number of data based on the number of data for each relay device calculated every predetermined period by the data number calculation unit 12C- ₂ . Then, it is determined that a relay device whose number of data has increased at a rate greater than a predetermined threshold value compared to the analyzed rate is abnormal, and fraud is performed on the data having the relay device determined to be abnormal as a transmission source. It is determined that

第３パターンでは、治療用アプリを利用するユーザ（つまり、ユーザ端末１００_-1〜１００_-xの数）が徐々に増えていくことを想定している。ユーザ端末１００_-1〜１００_-xの数が徐々に増えていっても、中継装置２００_-1〜２００_-yの数が増えなければ、１つの中継装置が中継するデータの数は、ユーザ端末１００_-1〜１００_-xの数の増加に応じて徐々に増えていく。In the third pattern, it is assumed that the number of users (that is, the number of user terminals _{100-1 to} 100- _x ) using the treatment application gradually increases. If the number of relay devices 200 _-1 to 200 _-y does not increase even if the number of user terminals 100 _{-1 to} 100 _-x increases gradually, the number of data relayed by one relay device is the user terminal It gradually increases as the number of 100 _{−1 to} 100 _−x increases.

ここで、治療用アプリの性質上、これをユーザが利用する前提として、医師がユーザの症状に関する診断を行い、医師が必要と認めた場合に治療用アプリを利用可能となる。そのため、一般的なスマートフォンアプリのように、人気が出れば一気に利用ユーザ数が増えるようなアプリとは異なり、治療用アプリの場合は利用ユーザ数（つまり、ユーザ端末１００_-1〜１００_-xの数）が徐々に増えていくことが想定される。よって、１台当たりの中継装置が中継するデータの数も徐々に増えていくことが想定される。Here, due to the nature of the treatment application, as a premise that the user uses it, the doctor makes a diagnosis on the user's symptoms, and the treatment application can be used when the doctor recognizes that it is necessary. Therefore, unlike an application that increases the number of users at once when popular, such as a general smartphone application, the number of users (that is, user terminals 100 _{-1 to} 100 _-x is different in the case of a treatment application. Number) is expected to increase gradually. Therefore, it is assumed that the number of data relayed by one relay device gradually increases.

したがって、不正判定部１３Ｃは、中継装置２００_-1〜２００_-yから送信されてノード装置３００_-1〜３００_-zに記録されたデータの数を比較的長いスパン（数日または数週間）を単位として算出することにより、１台当たりの中継装置が中継するデータ数がどの程度の割合で増えているのかの傾向を分析することが可能である。Therefore, the fraud determination unit 13C sets the number of data transmitted from the relay devices 200 _-1 to 200 _-y and recorded in the node devices 300 _{-1 to} 300 _-z over a relatively long span (several days or weeks). By calculating as a unit, it is possible to analyze the tendency of how much the number of data relayed by one relay device is increasing.

仮に、第１の中継装置２００_-1の管理者が、改ざんした不正なデータを意図的にタイミングをずらしてブロックチェーンに投入したとしても、第１の中継装置２００_-1から送信されてノード装置３００_-1〜３００_-zに記録されるデータの数は、１台当たりの中継装置によるデータ中継数として通常想定される増加の割合よりは大きな割合で増えていく。よって、分析によって得られた通常の増加の割合に比べて所定の閾値以上大きい割合でデータ数が増加している中継装置を異常と判定することが可能である。If the administrator of the first switching device 200 _-1, even when placed in a block chain shifted intentionally timing incorrect data tampering, it is transmitted from the first relay apparatus 200 _-1 node device The number of data recorded in 300 _{-1 to} 300 _-z increases at a rate larger than the rate of increase normally assumed as the number of data relays by the relay device per unit. Therefore, it is possible to determine that a relay apparatus in which the number of data increases at a rate greater than a predetermined threshold value compared to the normal rate of increase obtained by analysis is abnormal.

図９は、第３パターンによる記録状況分析部１２および不正判定部１３Ｃの処理内容の一例を説明するための模式図である。図９では、１台当たりの中継装置が中継するデータ数の増加傾向として不正判定部１３Ｃにより分析された結果を直線９１で示すとともに、データに対する改ざんが行われている第１の中継装置２００_-1から送信されてノード装置３００_-1〜３００_-zに記録されたデータの数の増加の推移を折れ線グラフ９２の形態で示している。FIG. 9 is a schematic diagram for explaining an example of processing contents of the recording status analysis unit 12 and the fraud determination unit 13C according to the third pattern. In FIG. 9, the result analyzed by the fraud determination unit 13C as an increasing trend of the number of data relayed by one relay device is indicated by a straight line 91, and the first relay device 200 _{− in} which the data has been tampered with. The transition of the increase in the number of data transmitted from ₁ and recorded in the node devices 300 _{-1 to} 300 _-z is shown in the form of a line graph 92.

例えば、不正判定部１３Ｃは、複数の中継装置２００_-1〜２００_-yから送信されて複数のノード装置３００_-1〜３００_-zに履歴として記録された複数のデータについて、データ数算出部１２Ｃ_-2により所定の期間毎（例えば、１週間毎）に算出された中継装置別のデータ数をもとに、所定の期間毎に中継装置別のデータ数の平均値を算出する。そして、この所定の期間毎に算出したデータ数の平均値から近似直線を求める。For example, the fraud determination unit 13C performs the data number calculation unit 12C on a plurality of data transmitted from the plurality of relay devices 200 _-1 to 200 _-y and recorded as history in the plurality of node devices 300 _{-1 to} 300 _-z. Based on the number of data for each relay device calculated every predetermined period (for example, every week) by _-2, the average value of the number of data for each relay device is calculated for each predetermined period. Then, an approximate straight line is obtained from the average value of the number of data calculated for each predetermined period.

図９に示す直線９１は、このようにして求めた近似直線である。この近似直線９１は、１台当たりの中継装置が中継するデータ（つまり、１台当たりの中継装置から送信されてノード装置３００_-1〜３００_-zに記録されるデータ）の数が徐々に増える割合の傾向を示したものである。上述の通り、治療用アプリの利用ユーザ数（ユーザ端末１００_-1〜１００_-xの数）が徐々に増えていくことに伴い、１台当たりの中継装置が中継するデータの数も徐々に増えていく。その様子が近似直線９１により示されている。A straight line 91 shown in FIG. 9 is an approximate straight line obtained in this way. The approximate straight line 91 gradually increases the number of data relayed by each relay device (that is, data transmitted from each relay device and recorded in the node devices 300 _{-1 to} 300 _-z ). It shows the tendency of the ratio. As described above, as the number of users of the therapeutic application (the number of user terminals 100 _{-1 to} 100 _-x ) gradually increases, the number of data relayed by one relay device gradually increases. To go. This is indicated by the approximate straight line 91.

一方、折れ線グラフ９２は、データに対する改ざんが行われている第１の中継装置２００_-1から送信されてノード装置３００_-1〜３００_-zに記録されたデータについて、データ数算出部１２Ｃ_-2により所定の期間毎に算出されたデータ数の推移を示したものである。すなわち、この折れ線グラフ９２は、日時情報取得部１２Ｃ_-1により取得された記録日時情報で示される最も古い記録日時を基準（横軸の０）として、データ数算出部１２Ｃ_-2より１週間単位で算出されたデータ数を時系列に示したものである。On the other hand, the line graph 92, the data recorded in the transmission has been the node device 300 _-1 to 300 _-z from the first relay apparatus 200 _-1 tampering with data is being performed, the data number calculation section 12C _-2 Shows the transition of the number of data calculated for each predetermined period. In other words, the line graph 92 is obtained in units of one week from the data number calculation unit 12C- ₂ with the oldest recording date and time indicated by the recording date and time information acquired by the date and time information acquisition unit 12C- ₁ as a reference (0 on the horizontal axis). This shows the number of data calculated in step chronologically.

図９に示す例では、５週目から６週目にかけての１週間において、第１の中継装置２００_-1から送信されてノード装置３００_-1〜３００_-zに記録されたデータの数が増えていく割合が、近似直線９１で示される割合よりも大きくなっている。In the example shown in FIG. 9, the 1-week toward 6 weeks from 5 weeks, the number of data recorded in transmitted the node device 300 _-1 to 300 _-z from the first relay apparatus 200 _-1 increases The rate of going is greater than the rate indicated by the approximate straight line 91.

不正判定部１３Ｃは、この割合の差が所定の閾値以上の場合に、当該所定の閾値以上の大きい割合でデータ数が増加している第１の中継装置２００_-1を異常と判定し、当該異常と判定された第１の中継装置２００_-1を送信元とするデータに対して不正が行われていると判定する。なお、この場合、第１の中継装置２００_-1を送信元とするデータの全てではなく、５週目から６週目の１週間の間に送信されたデータのみを不正なデータと判定するようにしてもよい。The fraud determination unit 13C determines that the first relay device _{200-1 in} which the number of data is increasing at a large ratio equal to or greater than the predetermined threshold is abnormal when the difference in the ratio is equal to or greater than the predetermined threshold. It determines that the first relay apparatus 200 _-1 which is determined as abnormal is made invalid to data as a source. In this case, it is determined that only data transmitted during one week from the fifth week to the sixth week is determined as invalid data, not all the data having the transmission source of the first relay device _200-1. It may be.

不正判定部１３Ｃがデータ数の増加の割合の差をもとに不正の有無を判定する際に用いる「所定の閾値」は、１台当たりの中継装置によるデータ中継数として通常想定される増加の割合よりも所定のマージン分だけ大きい値に設定される。なお、この所定の閾値は、不正判定部１３Ｃが実際に増加傾向の分析を行った結果として得られる割合に基づいて設定するようにしてもよい。例えば、図９に示す近似直線９１の傾きよりも所定のマージン分（マージンはゼロでもよい）だけ大きい値を所定の閾値としてもよい。 The “predetermined threshold” used when the fraud determination unit 13C determines whether there is fraud based on the difference in the rate of increase in the number of data is an increase that is normally assumed as the number of data relays by the relay device per unit. It is set to a value larger than the ratio by a predetermined margin. Note that the predetermined threshold may be set based on a ratio obtained as a result of the fraud determination unit 13C actually analyzing the increase tendency. For example, a value larger than the slope of the approximate straight line 91 shown in FIG. 9 by a predetermined margin (the margin may be zero) may be set as the predetermined threshold.

＜第４パターン＞
図６に示すように、第４パターンの場合、記録状況分析部１２は日時情報取得部１２Ｄにより構成され、不正判定部１３は不正判定部１３Ｄにより構成される。<4th pattern>
As shown in FIG. 6, in the case of the fourth pattern, the recording status analysis unit 12 is configured by a date / time information acquisition unit 12D, and the fraud determination unit 13 is configured by a fraud determination unit 13D.

日時情報取得部１２Ｄは、日時情報取得部１２Ｃ_-1と同様の機能を有するものであり、複数の中継装置２００_-1〜２００_-yから複数のノード装置３００_-1〜３００_-zに送信されて履歴として記録された複数のデータについて、それぞれの記録日時情報を取得する。Date and time information acquiring unit 12D are those having the same functions as the date and time information acquiring unit 12C _-1, transmitted from a plurality of relay devices 200 _-1 to 200 DEG _-y to a plurality of node devices 300 _-1 to 300 _-z For each of a plurality of data recorded as a history, each recording date / time information is acquired.

不正判定部１３Ｄは、日時情報取得部１２Ｄにより取得された記録日時情報に基づいて、データが記録される時間帯の傾向を分析し、分析した時間帯と異なる時間帯にデータが記録されている中継装置を異常と判定し、当該異常と判定された中継装置を送信元とするデータに対して不正が行われていると判定する。 The fraud determination unit 13D analyzes the tendency of the time zone in which the data is recorded based on the recording date information acquired by the date information acquisition unit 12D, and the data is recorded in a time zone different from the analyzed time zone. The relay device is determined to be abnormal, and it is determined that fraud has been performed on data originating from the relay device determined to be abnormal.

治療用アプリの内容によっては、ユーザ端末１００_-1〜１００_-xからデータが送信される時間帯が一定の範囲内に収まることがある。例えば、睡眠障害の治療を行う治療用アプリの場合、起床時や就寝時にユーザが治療用アプリに必要なデータを入力し、送信することが想定される。また、昼間の決められた時間帯に眠気テストなどの処理を実行し、そのテスト結果を示すデータを送信することが想定される。Depending on the content of the treatment application, the time zone in which data is transmitted from the user terminals 100 _{-1 to} 100 _-x may fall within a certain range. For example, in the case of a treatment app for treating sleep disorders, it is assumed that the user inputs and transmits data necessary for the treatment app when waking up or at bedtime. Further, it is assumed that processing such as a drowsiness test is executed at a predetermined time zone in the daytime, and data indicating the test result is transmitted.

したがって、不正判定部１３Ｄは、中継装置２００_-1〜２００_-yから送信されてノード装置３００_-1〜３００_-zに記録されたデータの記録日時情報を、例えば数時間毎に分けた時間帯に分類することにより、どの時間帯にデータが多く記録されているか、どの時間帯にはデータが殆ど記録されていないかの傾向を分析することが可能である。Accordingly, fraud determination unit 13D, the relay device 200 _-1 200 a recording date and time information of data recorded on the transmitted the node device 300 _-1 to 300 _-z from _-y, for example, time zone divided every few hours It is possible to analyze the tendency of which data is recorded in which time zone and which data is hardly recorded in which time zone.

そして、不正判定部１３Ｄは、中継装置２００_-1〜２００_-yの多くから送信されたデータが記録されている時間帯とは異なる時間帯にデータが記録されている中継装置を異常と判定することが可能である。例えば、特定の１つ中継装置から送信されたデータが多くの割合を占めていて、他の中継装置から送信されたデータの数が少ない時間帯があるか否かを判定し、そのような時間帯があれば、その時間帯において他に比べて多くのデータが記録されている特定の中継装置を異常と判定する。Then, fraud determination unit 13D determines that the relay device in which data is recorded in a time zone different from the time zone in which data transmitted from many of relay devices 200 _-1 to 200 _-y is recorded is abnormal. It is possible. For example, it is determined whether or not there is a time zone in which data transmitted from one specific relay device occupies a large proportion and the number of data transmitted from other relay devices is small, and such time If there is a band, a specific relay device in which more data is recorded than that in the other period is determined to be abnormal.

以上詳しく説明したように、本実施形態では、複数のユーザ端末１００_-1〜１００_-xから提供されたデータを中継する複数の中継装置（送信装置）２００_-1〜２００_-yと、分散型ネットワーク（ブロックチェーン）により接続された複数のノード装置３００_-1〜３００_-zとを備えたシステムにおいて、複数の中継装置２００_-1〜２００_-yから送信されて複数のノード装置３００_-1〜３００_-zに履歴として記録された複数のデータについて、中継装置別にデータの記録状況を第１パターン〜第４パターンにより分析し、分析されたデータの記録状況に基づいて異常判定を行うことにより、データの記録状況が異常と判定された中継装置を送信元とするデータに対して不正が行われていると判定するようにしている。As described above in detail, in this embodiment, a plurality of relay devices (transmission devices) 200 _-1 to 200 _-y that relay data provided from a plurality of user terminals 100 _{-1 to} 100 _-x, and a distributed type in a system having a plurality of the node devices 300 _-1 to 300 _-z connected by a network (block chain), it is transmitted from a plurality of relay devices 200 _-1 to 200 DEG _-y plurality of node devices 300 _-1 to By analyzing the data recording status for each relay device according to the first pattern to the fourth pattern for a plurality of data recorded as history in 300- _z , and performing abnormality determination based on the analyzed data recording status, It is determined that fraud has been performed on data originating from a relay device whose data recording status is determined to be abnormal.

複数の中継装置２００_-1〜２００_-yから送信されて、分散型ネットワークにより接続された複数のノード装置３００_-1〜３００_-zに記録されるデータについて、何れかの中継装置において改ざん等の不正が行われ、その不正に係るデータが分散型ネットワークに送信されて複数のノード装置３００_-1〜３００_-zに記録されると、その記録状況に異常が生じる。上記のように構成した本実施形態によれば、中継装置別に分析されたデータの記録状況について異常の有無が判定されるので、ブロックチェーンに投入される前の段階でデータの改ざんが行われた場合でも、ノード装置３００_-1〜３００_-zに対するデータの記録状況の分析を通じて、記録状況が異常と判定された中継装置においてデータに対する改ざん等の不正が行われていることを検知することができる。The data transmitted from the plurality of relay devices 200 _-1 to 200 _-y and recorded in the plurality of node devices 300 _{-1 to} 300 _-z connected by the distributed network may be altered in any of the relay devices. fraud is performed and the data related to fraud is recorded in the transmitted plurality of node devices 300 _-1 to 300 _-z the distributed network, abnormality occurs in the recording situation. According to the present embodiment configured as described above, whether or not there is an abnormality in the recording status of the data analyzed for each relay device is determined, so that data has been tampered with before being put into the blockchain. Even in this case, through analysis of the data recording status for the node devices 300 _{-1 to} 300 _-z, it is possible to detect that fraud such as falsification of the data is being performed in the relay device that is determined to have an abnormal recording status. .

なお、上記実施形態では、ユーザ端末１００_-1〜１００_-xが治療用アプリを搭載した端末であるものとして説明したが、本発明はこれに限定されない。すなわち、治療用アプリ以外のアプリケーションにより取得されるデータをブロックチェーンに投入してノード装置３００_-1〜３００_-zに記録するものであれば、本発明を適用することが可能である。In the above embodiment, the user terminals 100 _{-1 to} 100 _-x have been described as terminals equipped with therapeutic applications, but the present invention is not limited to this. That is, the present invention can be applied as long as data acquired by an application other than the treatment application is input to the block chain and recorded in the node devices 300 _{-1 to} 300 _-z .

また、上記実施形態では、特許請求の範囲の送信装置が中継装置２００_-1〜２００_-yである場合を例に挙げて説明したが、本発明はこれに限定されない。例えば、中継装置２００_-1〜２００_-yが存在せず、ユーザ端末１００_-1〜１００_-xからノード装置３００_-1〜３００_-zにデータを直接送信して記録するシステムにも本発明を適用することが可能である。この場合は、ユーザ端末１００_-1〜１００_-xが特許請求の範囲の送信装置に相当する。ユーザ端末１００_-1〜１００_-xの数が多い場合、ネットワークの開放数や管理すべき鍵の数が多くなるが、上記実施形態で説明した不正の検知（ユーザ端末１００_-1〜１００_-xおいて行われる改ざんの検知）自体は可能である。Moreover, although the said embodiment gave and demonstrated as an example the case where the transmitter of a claim is relay apparatus 200 < _-1 > -200- _y , this invention is not limited to this. For example, the present invention is also applied to a system in which the relay apparatuses 200 _-1 to 200 _-y do not exist and the data is directly transmitted from the user terminals 100 _{-1 to} 100 _-x to the node apparatuses 300 _{-1 to} 300 _-z and recorded. It is possible to apply. In this case, the user terminals 100 _{-1 to} 100 _-x correspond to the transmitting device in the claims. When the number of user terminals 100 _{-1 to} 100 _-x is large, the number of open networks and the number of keys to be managed increase, but fraud detection described in the above embodiment (user terminals 100 _{-1 to} 100 _-x Detection of tampering performed in the process) is possible.

また、上記実施形態では、ノード装置３００_-1〜３００_-zに実際に記録されたデータを不正検知装置４００が取得して分析する例について説明したが、本発明はこれに限定されない。例えば、中継装置２００_-1〜２００_-yからノード装置３００_-1〜３００_-zに送信されるデータ（ノード装置３００_-1〜３００_-zに実際に記録される前のデータ）を不正検知装置４００がインターセプトし、インターセプトしたデータを不正検知装置４００が内部に履歴として記録した上で、その履歴データを分析するようにしてもよい。In the above embodiment, although the node device 300 _-1 to 300 _-z actually fraud detection device the recorded data 400 has been described for an example to analyze acquired, the present invention is not limited thereto. For example, data transmitted from the relay devices 200 _-1 to 200 _-y to the node devices 300 _{-1 to} 300 _-z (data before actually recorded in the node devices 300 _{-1 to} 300 _-z ) is detected as fraud. The interception data 400 may be intercepted, and the fraud detection device 400 may record the intercepted data as a history and then analyze the history data.

その他、上記実施形態は、何れも本発明を実施するにあたっての具体化の一例を示したものに過ぎず、これによって本発明の技術的範囲が限定的に解釈されてはならないものである。すなわち、本発明はその要旨、またはその主要な特徴から逸脱することなく、様々な形で実施することができる。 In addition, each of the above-described embodiments is merely an example of actualization in carrying out the present invention, and the technical scope of the present invention should not be construed in a limited manner. That is, the present invention can be implemented in various forms without departing from the gist or the main features thereof.

１１履歴データ取得部
１２記録状況分析部
１２Ａ，１２Ｂ_-2，１２Ｃ_-2 データ数算出部
１２Ｂ_-1，１２Ｃ_-1，１２Ｄ日時情報取得部
１３，１３Ａ，１３Ｂ，１３Ｃ，１３Ｄ不正判定部
１００ユーザ端末
２００中継装置
３００ノード装置
４００不正検知装置DESCRIPTION OF SYMBOLS 11 History data acquisition part 12 Recording condition analysis part 12A, 12B- ₂ , 12C- ₂ Data number calculation part 12B- ₁ , 12C- ₁ , 12D Date and time information acquisition part 13, 13A, 13B, 13C, 13D Fraud determination part 100 User Terminal 200 Relay device 300 Node device 400 Fraud detection device

Claims

A plurality of transmission devices, a plurality of node devices connected by a distributed network, and a fraud detection device that detects fraud in data transmitted from the plurality of transmission devices and recorded in the plurality of node devices. Fraud detection system,
The fraud detection device
For a plurality of data transmitted from the plurality of transmission devices and recorded as history in the plurality of node devices, a recording status analysis unit that analyzes the recording status of the data for each transmission device;
By performing the abnormality determination based on the recording status of the data analyzed by the recording status analysis unit, fraud is performed on data originating from the transmission device in which the recording status of the data is determined to be abnormal. A fraud determination unit that determines that the
The recording status analysis unit includes a data number calculation unit that calculates the number of data for each transmission device of a transmission source for a plurality of data transmitted from the plurality of transmission devices and recorded as history in the plurality of node devices,
The fraud determination unit compares the number of data calculated for each transmission device by the data number calculation unit, determines that the number of data more than a predetermined threshold than the other is abnormal, and determines that the number of data is abnormal A fraud detection system characterized in that fraud is determined for data originating from a transmission device .

A plurality of transmission devices, a plurality of node devices connected by a distributed network, and a fraud detection device that detects fraud in data transmitted from the plurality of transmission devices and recorded in the plurality of node devices. Fraud detection system,
The fraud detection device
For a plurality of data transmitted from the plurality of transmission devices and recorded as history in the plurality of node devices, a recording status analysis unit that analyzes the recording status of the data for each transmission device;
By performing the abnormality determination based on the recording status of the data analyzed by the recording status analysis unit, fraud is performed on data originating from the transmission device in which the recording status of the data is determined to be abnormal. A fraud determination unit that determines that the
The upper recording status analysis unit includes a date / time information acquisition unit that acquires each recording date / time information for a plurality of data transmitted from the plurality of transmission devices and recorded as a history in the plurality of node devices,
The fraud determination unit analyzes the tendency of the time zone in which the data is recorded based on the recording date / time information acquired by the date / time information acquisition unit, and the data is recorded in a time zone different from the analyzed time zone. A fraud detection system, wherein a fraudulent transmission device is determined to be abnormal and it is determined that fraud has been performed on data having the transmission device determined to be abnormal as a transmission source .

A plurality of transmission devices, and a plurality of node devices connected by a distributed network, a fraud detection system for detecting incorrect for the data recorded in the plurality of node devices sent from the plurality of transmission apparatuses, the A fraud detection system comprising a plurality of user terminals that provide data ,
The fraud detection device
For a plurality of data transmitted from the plurality of transmission devices and recorded as history in the plurality of node devices, a recording status analysis unit that analyzes the recording status of the data for each transmission device;
By performing the abnormality determination based on the recording status of the data analyzed by the recording status analysis unit, fraud is performed on data originating from the transmission device in which the recording status of the data is determined to be abnormal. A fraud determination unit that determines that the
The transmission device is a relay device that acquires data provided from the plurality of user terminals and transmits the acquired data to at least one of the plurality of node devices,
The plurality of node devices perform consensus formation processing for sharing the data transmitted from the relay device with the plurality of node devices, record the consensus formed data as the history,
The plurality of user terminals provide the data to at least one of the plurality of relay devices according to a predetermined rule set so that a difference in the number of data provided to the plurality of relay devices is within a predetermined value. The fraud detection system according to claim 1 or 2 , characterized in that:

A plurality of transmission devices, and a plurality of node devices connected by a distributed network, a fraud detection system for detecting incorrect for the data recorded in the plurality of node devices sent from the plurality of transmission apparatuses, the A fraud detection system comprising a plurality of user terminals that provide data ,
The fraud detection device
For a plurality of data transmitted from the plurality of transmission devices and recorded as history in the plurality of node devices, a recording status analysis unit that analyzes the recording status of the data for each transmission device;
By performing the abnormality determination based on the recording status of the data analyzed by the recording status analysis unit, fraud is performed on data originating from the transmission device in which the recording status of the data is determined to be abnormal. A fraud determination unit that determines that the
The transmission device is a relay device that acquires data provided from the plurality of user terminals and transmits the acquired data to at least one of the plurality of node devices,
The plurality of node devices perform consensus formation processing for sharing the data transmitted from the relay device with the plurality of node devices, record the consensus formed data as the history,
The fraud detection device is data transmitted from the relay device to the node device, acquires data before being recorded in the node device, and records the acquired data as a history inside, A fraud detection system that performs processing of the recording state analysis unit and the fraud determination unit based on data recorded as the history .

Applied to a system including a plurality of transmission devices and a plurality of node devices connected by a distributed network, and detects fraud in data transmitted from the plurality of transmission devices and recorded in the plurality of node devices. A fraud detection device that
For a plurality of data transmitted from the plurality of transmission devices and recorded as history in the plurality of node devices, a recording status analysis unit that analyzes the recording status of the data for each transmission device;
By performing the abnormality determination based on the recording status of the data analyzed by the recording status analysis unit, fraud is performed on data originating from the transmission device in which the recording status of the data is determined to be abnormal. A fraud determination unit that determines that the
The recording status analysis unit includes a data number calculation unit that calculates the number of data for each transmission device of a transmission source for a plurality of data transmitted from the plurality of transmission devices and recorded as history in the plurality of node devices,
The fraud determination unit compares the number of data calculated for each transmission device by the data number calculation unit, determines that the number of data more than a predetermined threshold than the other is abnormal, and determines that the number of data is abnormal A fraud detection device, wherein it is determined that fraud has been performed on data originating from a transmission device.

Applied to a system including a plurality of transmission devices and a plurality of node devices connected by a distributed network, and detects fraud in data transmitted from the plurality of transmission devices and recorded in the plurality of node devices. A fraud detection device that
For a plurality of data transmitted from the plurality of transmission devices and recorded as history in the plurality of node devices, a recording status analysis unit that analyzes the recording status of the data for each transmission device;
By performing the abnormality determination based on the recording status of the data analyzed by the recording status analysis unit, fraud is performed on data originating from the transmission device in which the recording status of the data is determined to be abnormal. A fraud determination unit that determines that the
The upper recording status analysis unit includes a date / time information acquisition unit that acquires each recording date / time information for a plurality of data transmitted from the plurality of transmission devices and recorded as a history in the plurality of node devices,
The fraud determination unit analyzes the tendency of the time zone in which the data is recorded based on the recording date / time information acquired by the date / time information acquisition unit, and the data is recorded in a time zone different from the analyzed time zone. A fraud detection device, wherein a fraudulent detection device is determined to be abnormal and it is determined that fraud has been performed on data originating from the transmission device determined to be abnormal .