JP7176019B2 - 認証システム、認証方法及び認証プログラム - Google Patents
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Description
図2は、ユーザ端末10a、センサ装置10b、管理サーバ20等として機能する情報処理装置H10のハードウェア構成例である。
ユーザ端末10aは、サービスの利用者(ユーザ)が用いるコンピュータ端末である。センサ装置10bは、ユーザが所有する資産(アイテム)に装着されたコンピュータ端末(IoT機器)である。ユーザ端末10a、センサ装置10bは、制御部11、情報取得部12、メモリ13を備える。
管理部210は、本サービスを管理する処理を実行する。管理部210は、ユーザ端末10aから、ユーザの行動履歴を取得し、ユーザ行動履歴記憶部23に記録する。また、管理部210は、センサ装置10bから、アイテムの状態履歴を取得し、アイテム状態履歴記憶部25に記録する。
認証部212は、アイテムの確からしさ(真正性)を予測する処理を実行する。
アプリIDデータ領域には、このユーザが利用するユーザ端末10aにインストールされたサービス利用アプリケーションを特定するための識別子に関するデータが記録される。
個人情報データ領域には、このユーザの個人情報(例えば、氏名、住所、性別、職業等)に関するデータが記録される。
認証情報データ領域には、行動履歴に基づく本人確認の代わりに、本人を確認するための情報が記録される。例えば、認証情報としては、パスワードを用いることができる。
ステータスデータ領域には、サービスの利用可否を判定するためのフラグが記録される。
取得日時データ領域には、行動情報を取得した年月日及び時刻に関するデータが記録される。
アプリIDデータ領域には、このアイテムのセンサ装置10bにインストールされたサービス利用アプリケーションを特定するための識別子に関するデータが記録される。
ユーザIDデータ領域には、このアイテムを資産として所有するユーザを特定するための識別子に関するデータが記録される。
取得日時データ領域には、状態情報を取得した年月日及び時刻に関するデータが記録される。
ユーザIDデータ領域には、各ユーザを特定するための識別子に関するデータが記録される。
ユーザ予測モデルは、サービス利用時のユーザの行動履歴に基づいて、本人である確からしさを予測するモデルである。本実施形態では、行動情報を予測モデルに入力して、本人である確からしさ(本人確率)を算出する。
アイテムIDデータ領域には、各アイテムを特定するための識別子に関するデータが記録される。
アイテム予測モデルは、アイテムの状態履歴に基づいて、アイテムである確からしさ(確率)を予測するモデルである。本実施形態では、状態情報やユーザ情報をアイテム予測モデルに入力して、アイテムである確からしさ(アイテム確率)を算出する。ここで、アイテム予測モデルにユーザ情報を入力しない場合にも、アイテム確率を算出することはできるが、ユーザ情報を入力した場合の方が正確に判定できる。
次に、図4~図9を用いて、管理サーバ20において実行されるアイテム確認処理を説明する。ここでは、サインアップ時処理、ユーザ監視処理、資産登録処理、アイテム監視処理、学習時処理、認証時処理に分けて説明する。
まず、図4を用いて、サインアップ時処理を説明する。サービス利用を希望するユーザは、ユーザ端末10aへのログイン後に、サービス利用アプリケーションをインストールして起動する。この場合、ユーザ端末10aは、管理サーバ20に対してアプリIDを送信する。
次に、図5を用いて、ユーザ監視処理を説明する。ここでは、本人確認に用いる継続的な情報を取得する。
次に、図6を用いて、資産登録処理を説明する。ここでは、ユーザが所有する資産(アイテム)に関する情報を取得する。ユーザが資産(アイテム)を登録する場合には、サービス利用アプリケーションを起動する。この場合、ユーザ端末10aは、管理サーバ20に対してアプリIDを送信する。
次に、管理サーバ20の制御部21は、資産登録の記録処理を実行する(ステップS302)。具体的には、制御部21の管理部210は、ユーザ端末10aから、登録画面に入力された情報を取得した場合、アイテムID、アプリID、ユーザIDを含めた資産管理データ240を生成し、資産情報記憶部24に記録する。
次に、図7を用いて、アイテム監視処理を説明する。ここでは、アイテム確認に用いる継続的な情報を取得する。
次に、図8を用いて、学習時処理を説明する。この学習時処理は、ユーザ又はアイテムについて処理対象を特定し、定期的に実行される。
また、予測モデルは生成済と判定した場合(ステップS501において「YES」の場合)、管理サーバ20の制御部21は、再学習が必要かどうかについての判定処理を実行する(ステップS503)。具体的には、制御部21の学習部211は、ユーザ予測モデル管理データ261又はアイテム予測モデル管理データ262に記録されている学習日からの経過日数を算出する。そして、学習部211は、経過日数が基準日数を超えている場合には、再学習が必要と判定する。
履歴情報の蓄積は十分或いは再学習は必要と判定した場合(ステップS502、S503において「YES」の場合)、管理サーバ20の制御部21は、アイテムかどうかについての判定処理を実行する(ステップS504)。具体的には、制御部21の学習部211は、処理対象がユーザ又はアイテムのいずれかを特定する。
まず、管理サーバ20の制御部21は、ユーザ操作かどうかについての判定処理を実行する(ステップS505)。具体的には、制御部21の学習部211は、センサ装置10bから取得したアイテム状態履歴の種類に応じて、ユーザ操作かどうかを判定する。例えば、自動車の場合、アイテム状態履歴が自己診断結果の場合には、ユーザ操作ではないと判定する。一方、アイテム状態履歴がユーザ運転性能の場合には、ユーザ操作と判定する。
同期ユーザが存在すると判定した場合(ステップS506において「YES」の場合)、管理サーバ20の制御部21は、ユーザの特定処理を実行する(ステップS507)。具体的には、制御部21の学習部211は、状態履歴に対応する行動履歴が記録された行動履歴データ230のユーザIDを特定する。
また、アイテムでないと判定した場合(ステップS504において「NO」の場合)、管理サーバ20の制御部21は、ステップS505~S507をスキップする。
次に、図9を用いて、認証時処理を説明する。
まず、管理サーバ20の制御部21は、認証要求の取得処理を実行する(ステップS601)。資産(アイテム)を認証する場合、ユーザは、ユーザ端末10aへのログイン後に、サービス利用アプリケーションを起動する。次に、ユーザ端末10aを用いて、確認希望の資産アイテムのセンサ装置10bからアイテムIDを取得する。なお、ユーザによってユーザ端末10aに入力された認証希望のアイテムIDを取得するようにしてもよい。そして、ユーザ端末10aは、認証要求を管理サーバ20に送信する。この認証要求には、認証希望のアイテムIDを含める。
まず、管理サーバ20の制御部21は、ユーザ操作かどうかについての判定処理を実行する(ステップS603)。具体的には、制御部21の認証部212は、センサ装置10bから取得したアイテム状態履歴の種類に応じて、ユーザ操作かどうかを判定する。
次に、管理サーバ20の制御部21は、出力処理を実行する(ステップS606)。具体的には、制御部21の認証部212は、ユーザ端末10aに、アイテム(資産)の真正性(アイテム確率)を出力する。ここで、アイテム確率が基準値以上の場合には、認証部212は、資産情報記憶部24において、アイテムIDに関連付けられているユーザIDを所有者として出力するようにしてもよい。
(1)本実施形態では、管理サーバ20の制御部21は、サインアップ場所の登録処理(ステップS101)、所在地の特定処理(ステップS102)、場所を確認済かどうかについての判定処理(ステップS103)を実行する。これにより、ユーザが指定した特定の場所で、サービス利用アプリケーションのサインアップを行なうことができる。
ここで、アイテムと判定した場合(ステップS504において「YES」の場合)、管理サーバ20の制御部21は、ユーザ操作かどうかについての判定処理(ステップS505)、同期ユーザは存在するかどうかについての判定処理(ステップS506)を実行する。そして、同期ユーザが存在すると判定した場合(ステップS506において「YES」の場合)、管理サーバ20の制御部21は、ユーザの特定処理を実行する(ステップS507)。これにより、アイテムの使用者を予測することができる。
・上記実施形態では、管理サーバ20の制御部21は、機械学習処理を実行する(ステップS508)。この機械学習処理は、ユーザ端末10aやセンサ装置10bで行なうようにしてもよい。この場合には、ユーザ端末10aやセンサ装置10bが、直前の行動履歴や状態履歴を用いて、行動や状態の特徴量を算出する。そして、ユーザ端末10aやセンサ装置10bが、この特徴量と、新たなサービス利用時の行動履歴との距離に基づいて、本人の確からしさを算出する。
・上記実施形態では、状態情報として、自己診断結果に関する情報や、ユーザ運転性能に関する情報を用いるが、状態情報は、これらに限定されるものではない。例えば、アイテム(資産)が家屋の場合には、電気やガス、水道、照明などのユーティリティの使用量を状態情報として用いてもよい。
Claims (6)
- アイテムの状態履歴から前記アイテムの真正性を予測するためのアイテム予測モデルを記録した学習結果記憶部と、
アイテムの状態履歴情報を、前記アイテムに付加されたセンサ装置から取得する制御部とを備えた認証システムであって、
前記制御部が、
ユーザによるアイテムの使用時の状態履歴情報を取得し、
前記ユーザの識別情報、前記アイテムの真正性の識別情報及び前記状態履歴情報を教師情報として用いて、前記状態履歴情報から前記アイテムの真正性を予測するアイテム予測モデルを生成し、
アイテムについて新たな状態履歴情報を取得した場合、前記状態履歴情報を、前記アイテムのユーザの識別情報に関連付けられたアイテム予測モデルに入力して、前記アイテムの真正性を算出して出力することを特徴とする認証システム。 - 前記制御部が、前記センサ装置による前記アイテムの自己診断結果を、前記状態履歴情報として取得することを特徴とする請求項1に記載の認証システム。
- 前記制御部が、
新たに取得したアイテムの状態履歴情報において、前記状態履歴情報に同期する行動履歴が記録されたユーザの識別情報を、前記アイテムを使用したユーザの識別情報として特定することを特徴とする請求項1又は2に記載の認証システム。 - 前記制御部が、
ユーザの行動情報を取得し、
前記行動情報に基づいて、前記ユーザを認証するユーザ認証モデルを生成し、
ユーザについて新規行動情報を取得した場合、前記新規行動情報を前記ユーザ認証モデルに入力して、前記ユーザの本人確率を更に算出することを特徴とする請求項3に記載の認証システム。 - アイテムの状態履歴から前記アイテムの真正性を予測するためのアイテム予測モデルを記録した学習結果記憶部と、
アイテムの状態履歴情報を、前記アイテムに付加されたセンサ装置から取得する制御部とを備えた認証システムを用いて、前記アイテムを認証するための方法であって、
前記制御部が、
ユーザによるアイテムの使用時の状態履歴情報を取得し、
前記ユーザの識別情報、前記アイテムの真正性の識別情報及び前記状態履歴情報を教師情報として用いて、前記状態履歴情報から前記アイテムの真正性を予測するアイテム予測モデルを生成し、
アイテムについて新たな状態履歴情報を取得した場合、前記状態履歴情報を、前記アイテムのユーザの識別情報に関連付けられたアイテム予測モデルに入力して、前記アイテムの真正性を算出して出力することを特徴とする認証方法。 - アイテムの状態履歴から前記アイテムの真正性を予測するためのアイテム予測モデルを記録した学習結果記憶部と、
アイテムの状態履歴情報を、前記アイテムに付加されたセンサ装置から取得する制御部とを備えた認証システムを用いて、前記アイテムを認証するためのプログラムであって、
前記制御部を、
ユーザによるアイテムの使用時の状態履歴情報を取得し、
前記ユーザの識別情報、前記アイテムの真正性の識別情報及び前記状態履歴情報を教師情報として用いて、前記状態履歴情報から前記アイテムの真正性を予測するアイテム予測モデルを生成し、
アイテムについて新たな状態履歴情報を取得した場合、前記状態履歴情報を、前記アイテムのユーザの識別情報に関連付けられたアイテム予測モデルに入力して、前記アイテムの真正性を算出して出力する手段として機能させることを特徴とする認証プログラム。
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JP2021013345A JP7176019B2 (ja) | 2021-01-29 | 2021-01-29 | 認証システム、認証方法及び認証プログラム |
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WO2016072117A1 (ja) | 2014-11-07 | 2016-05-12 | ソニー株式会社 | 情報処理装置、制御方法、および記憶媒体 |
WO2018142764A1 (ja) | 2017-02-03 | 2018-08-09 | パナソニックIpマネジメント株式会社 | 学習済みモデル生成方法、学習済みモデル生成装置、および学習済みモデル利用装置 |
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