JP7238214B1 - 不正検知システム、不正検知方法、及びプログラム - Google Patents

Abstract

不正検知システム（Ｓ）のログイン検知手段（１０２）は、所定のサービスにおけるユーザのログインを検知する。表示制御手段（１０３）は、サービスにログインしたユーザの表示手段（２５）に、ユーザ情報を変更又は登録するためのユーザ情報画面を表示させる。行動情報取得手段（１０４）は、ログインが検知されてからユーザ情報画面が表示されるまでの期間の少なくとも一部におけるユーザの行動に関する行動情報を取得する。不正検知手段（１０５）は、行動情報に基づいて、ユーザの不正を検知する。

Description

本開示は、不正検知システム、不正検知方法、及びプログラムに関する。

従来、所定のサービスにログインしたユーザの行動に基づいて、このユーザの不正を検知する技術が知られている。例えば、特許文献１には、ユーザにより行われた所定の操作ごとに、複数の項目に基づいて不正判定スコアを計算する情報処理装置が記載されている。この情報処理装置は、ユーザがログイン操作の直後にユーザ情報変更操作を行った場合に、ユーザ情報変更操作の直前のログイン操作の不正判定スコアに基づいて、直後に行われたユーザ情報変更操作の不正判定スコアを計算することが記載されている。

国際公開第２０１８／０８７８３９号公報

不正なユーザは、ユーザ情報の変更又は登録を目的として不正なログインをすることがある。不正なユーザは、ログインしてからユーザ情報を変更又は登録するまでの期間に、正当なユーザとは異なる特徴的な行動をすることがあるので、この間における一連の行動を総合的に考慮することは重要である。しかしながら、特許文献１の技術は、個々の操作ごとの不正判定スコアを計算するものである。特許文献１の技術は、一連の行動を総合的に考慮するものではないので、不正検知の精度を十分に高めることができなかった。

本開示の目的の１つは、不正検知の精度を高めることである。

本開示の一態様に係る不正検知システムは、所定のサービスにおけるユーザのログインを検知するログイン検知手段と、前記サービスにログインした前記ユーザの表示手段に、ユーザ情報を変更又は登録するためのユーザ情報画面を表示させる表示制御手段と、前記ログインが検知されてから前記ユーザ情報画面が表示されるまでの期間の少なくとも一部における前記ユーザの行動に関する行動情報を取得する行動情報取得手段と、前記行動情報に基づいて、前記ユーザの不正を検知する不正検知手段と、を含む。

本開示によれば、不正検知の精度が高まる。

不正検知システムの全体構成の一例を示す図である。 ユーザがＳＮＳにログインする場合の画面遷移の一例を示す図である。 正当ユーザがＳＮＳにログインする場合の画面遷移の一例を示す図である。 不正ユーザがＳＮＳにログインする場合の画面遷移の一例を示す図である。 不正検知システムで利用される学習モデルの一例を示す図である。 不正検知システムで実現される機能の一例を示す機能ブロック図である。 ユーザデータベースのデータ格納例を示す図である。 訓練データベースのデータ格納例を示す図である。 不正検知システムで実行される処理の一例を示すフロー図である。 変形例における機能ブロック図である。 判定基準画面の一例を示す図である。 複数のユーザ情報が次々と変更又は登録される様子の一例を示す図である。

［１．不正検知システムの全体構成］
以降、本開示に係る不正検知システムの実施形態の一例を説明する。図１は、不正検知システムの全体構成の一例を示す図である。図１に示すように、不正検知システムＳは、サーバ１０及びユーザ端末２０を含む。サーバ１０及びユーザ端末２０の各々は、インターネット等のネットワークＮに接続可能である。不正検知システムＳは、少なくとも１つのコンピュータを含めばよく、図１の例に限られない。例えば、不正検知システムＳは、複数のサーバ１０を含んでもよい。不正検知システムＳは、複数のユーザ端末２０を含んでもよい。不正検知システムＳは、他のコンピュータを含んでもよい。

サーバ１０は、サーバコンピュータである。サーバ１０は、制御部１１、記憶部１２、及び通信部１３を含む。制御部１１は、少なくとも１つのプロセッサを含む。記憶部１２は、ＲＡＭ等の揮発性メモリと、ハードディスク等の不揮発性メモリと、を含む。通信部１３は、有線通信用の通信インタフェースと、無線通信用の通信インタフェースと、の少なくとも一方を含む。

ユーザ端末２０は、ユーザが操作するコンピュータである。例えば、ユーザ端末２０は、パーソナルコンピュータ、スマートフォン、タブレット端末、又はウェアラブル端末である。ユーザ端末２０は、制御部２１、記憶部２２、通信部２３、操作部２４、及び表示部２５を含む。制御部２１、記憶部２２、及び通信部２３の物理的構成は、それぞれ制御部１１、記憶部１２、及び通信部１３と同様である。操作部２４は、タッチパネル等の入力デバイスである。表示部２５は、液晶ディスプレイ又は有機ＥＬディスプレイである。

なお、サーバ１０及びユーザ端末２０の各々に記憶されるプログラム及びデータの少なくとも一方は、ネットワークＮを介して供給されてもよい。また、サーバ１０及びユーザ端末２０の各々に、コンピュータ読み取り可能な情報記憶媒体を読み取る読取部（例えば、光ディスクドライブやメモリカードスロット）と、外部機器とデータの入出力をするための入出力部（例えば、ＵＳＢポート）と、の少なくとも一方が含まれてもよい。例えば、情報記憶媒体に記憶されたプログラム及びデータの少なくとも一方が、読取部及び入出力部の少なくとも一方を介して供給されてもよい。

［２．不正検知システムの概要］
不正検知システムＳは、所定のサービスにログインしたユーザの不正を検知する。不正とは、違法行為、サービスの利用規約に違反する行為、又はその他の迷惑行為である。本実施形態では、他人のユーザＩＤ及びパスワードでサービスにログインしてユーザ情報を変更又は登録する行為が不正に相当する場合を例に挙げる。このため、この行為について説明している箇所は、不正と読み替えることができる。不正検知システムＳは、種々の不正を検知可能である。他の不正の例は、後述の変形例で説明する。

不正を検知するとは、不正の有無を推定又は判定することである。例えば、不正であるか否かを示す情報を出力すること、又は、不正の疑いの高さを示すスコアを出力することは、不正を検知することに相当する。例えば、スコアが数値で表現される場合、スコアが高いほど不正の疑いが高い。スコアは、数値以外にもＳランク、Ａランク、Ｂランクといったような文字等で表現されてもよい。スコアは、不正の確率又は蓋然性ということもできる。

ユーザ情報とは、ユーザに関する情報である。ユーザ情報は、ユーザＩＤに関連付けられて登録される情報である。本実施形態では、ユーザ情報は、認証で利用される認証情報を含む場合を例に挙げる。この認証は、ログイン時の認証に限られず、ログイン後に実行される認証であってもよい。認証自体は、公知の種々の認証を利用可能であり、例えば、パスワード認証、パスコード認証、暗証番号認証、電話番号認証、合言葉認証、パターン認証、又は生体認証であってもよい。ユーザ情報は、任意の情報を含んでよい。例えば、ユーザ情報は、住所、電話番号、生年月日、又はメールアドレスといった個人情報を含んでもよい。ユーザ情報は、これらの少なくとも１つの情報を含めばよい。

本実施形態では、所定のサービスの一例として、ＳＮＳ（Social networking service）を説明する。このため、ＳＮＳと記載した箇所は、所定のサービスと読み替えることができる。不正検知システムＳは、任意のサービスに適用可能である。他のサービスの適用例は、後述の変形例で説明する。本実施形態では、他人のユーザＩＤ及びパスワードでＳＮＳにログインして認証情報を変更又は登録する行為が、不正に相当する。

図２は、ユーザがＳＮＳにログインする場合の画面遷移の一例を示す図である。図２に示すように、ユーザが、ユーザ端末２０にインストールされたＳＮＳのアプリケーションを起動したり、ユーザ端末２０のブラウザでＳＮＳのウェブサイトにアクセスしたりすると、ＳＮＳにログインするためのログイン画面Ｇ１が表示部２５に表示される。本実施形態では、ユーザは、ＳＮＳの利用登録を済ませており、ユーザＩＤ及びパスワードを発行済みであるものとする。

ユーザは、入力フォームＦ１０，Ｆ１１にユーザＩＤ及びパスワードを入力し、ボタンＢ１２を選択する。サーバ１０は、ユーザが入力したユーザＩＤ及びパスワードに基づいて、認証を実行する。認証が成功するとＳＮＳへのログインが許可されて、ホーム画面Ｇ２が表示部２５に表示される。ユーザは、ホーム画面Ｇ２からＳＮＳで提供されている各種サービスを利用できる。

本実施形態のＳＮＳは、ユーザ間の交流だけではなく、種々のサービスを複合的に提供する。例えば、ユーザは、ホーム画面Ｇ２から、ゲーム、電子書籍、音楽、又はニュース記事といったコンテンツを利用できる。他にも例えば、ユーザは、ＳＮＳに登録した決済手段を利用して、これらのコンテンツを購入できる。ユーザがアイコンＩ２０を選択すると、このアイコンＩ２０に対応するサービスが提供される。

ユーザは、ホーム画面Ｇ２から、ＳＮＳにおける設定をすることもできる。例えば、ユーザは、プロフィールの設定、通知設定、メッセージの表示設定、友人の表示設定、又は個々のサービスの利用設定といった種々の設定をすることができる。本実施形態では、この設定として、ユーザ情報の変更又は登録を例に挙げる。ユーザ情報の変更は、登録済みのユーザ情報の全部又は一部の内容を変えることである。ユーザ情報の変更は、ユーザ情報の更新ということもできる。ユーザ情報の全部又は一部を削除することも、ユーザ情報の変更に相当する。ユーザ情報の登録は、ユーザ情報の全部又は一部を新たに追加することである。

例えば、ユーザが、ホーム画面Ｇ２のアイコンＩ２１を選択すると、設定項目の一覧を示すメニューＭ２２が表示される。メニューＭ２２には、ユーザ情報の変更又は登録をするための設定項目が表示される。ユーザが、メニューＭ２２内の設定項目を選択すると、当該選択された設定項目に対応するユーザ情報の変更又は登録が可能になる。例えば、ユーザは、住所、電話番号、メールアドレス、パスワード、又はメール配信設定の変更又は登録が可能である。

本実施形態では、入力フォームＦ１１に入力されるパスワードとは異なるパスワードを登録可能である。以降、入力フォームＦ１１に入力されるパスワードを、第１パスワードと記載する。第１パスワードとは異なるパスワードを、第２パスワードと記載する。第１パスワードの登録は必須である。このため、メニューＭ２２では、「第１パスワードの変更」と表示され、「登録」の文言は表示されない。

本実施形態では、第２パスワードの登録は任意であるものとする。Ｃｏｏｋｉｅ等を利用してユーザＩＤ及び第１パスワードの入力を省略する場合であったとしても、第２パスワードを登録済みのユーザであれば、第２パスワードの入力が要求されるものとする。例えば、メニューＭ２２の「第２パスワードの変更又は登録」が選択されると、第２パスワードの変更又は登録をするためのユーザ情報画面Ｇ３が表示される。ユーザが、入力フォームＦ３０，Ｆ３１に第２パスワードを入力してボタンＢ３２を選択すると、第２パスワードの変更又は登録が完了する。第２パスワードの変更時には、古い第２パスワードの入力が要求されてもよい。

例えば、過去に不正をしていないユーザ（以降、正当ユーザ）が第２パスワードを登録していなかったとする。この正当ユーザのユーザＩＤ及び第１パスワードを、フィッシング等によって不正に入手したユーザ（以降、不正ユーザ）は、正当ユーザになりすましてＳＮＳにログインすることがある。更に、不正ユーザは、第２パスワードを勝手に登録して正当ユーザをログインできないようにすることがある。このような不正ユーザは、第２パスワードの登録を目的としてＳＮＳにログインするので、ログイン後の一連の行動が正当ユーザとは異なることが多い。

図３は、正当ユーザがＳＮＳにログインする場合の画面遷移の一例を示す図である。図３では、画面の種類のみを示し、個々の画面の詳細は省略する。この点は、後述の図４も同様である。正当ユーザは、友人との交流やコンテンツの閲覧を目的としてＳＮＳにログインすることが多い。このため、ログイン画面Ｇ１からホーム画面Ｇ２に遷移した後は、ユーザ情報画面Ｇ３以外の他の画面Ｇ４が表示されることが多い。正当ユーザは、他の何かのついでにユーザ情報の変更又は登録をすることが多いので、図３に示すように、ユーザ情報画面Ｇ３に到達するまでに、他の画面が表示されることが多い。

図４は、不正ユーザがＳＮＳにログインする場合の画面遷移の一例を示す図である。不正ユーザは、第２パスワード等のユーザ情報の変更又は登録を目的としてＳＮＳにログインすることが多い。このため、ログイン画面Ｇ１からホーム画面Ｇ２に遷移した後は、ユーザ情報画面Ｇ３以外の他の画面Ｇ４を挟まずに、ユーザ情報画面Ｇ３が表示されることが多い。不正ユーザは、正当ユーザとは異なり、他の何かのついでにユーザ情報の変更又は登録をすることは考えにくいので、図４に示すように、ホーム画面Ｇ２の直後にユーザ情報画面Ｇ３に到達することが多い。

そこで、不正検知システムＳは、あるユーザがＳＮＳにログインしてからユーザ情報画面Ｇ３が表示されるまでの一連の行動に基づいて、このユーザの不正を検知する。本実施形態では、機械学習の学習モデルを利用して不正が検知される場合を例に挙げるが、学習モデルを利用せずに不正が検知されてもよい。例えば、学習モデルとは呼ばれないルールベースの不正検知モデルを利用してもよい。他にも例えば、特にモデルとは呼ばれない他の方法を利用してもよい。

学習モデルは、機械学習を利用したモデルである。機械学習は、人工知能と呼ばれることもある。機械学習自体は、公知の種々の方法を利用可能であり、例えば、ニューラルネットワークを利用可能である。広い意味では、深層学習又は強化学習も機械学習に分類されるので、学習モデルは、深層学習又は強化学習を利用して作成されたモデルであってもよい。本実施形態では、教師有り学習を例に挙げるが、教師無し学習又は半教師有り学習であってもよい。

図５は、不正検知システムＳで利用される学習モデルの一例を示す図である。図５に示すように、学習モデルＭには、不正ユーザであること又は正当ユーザであることが確定したユーザの行動に基づいて作成された訓練データが学習されている。訓練データの入力部分は、学習モデルＭに対する実際の入力と同じ形式であり、訓練データの出力部分は、学習モデルＭからの実際の出力と同じ形式である。

図５に示すように、訓練データには、入力部分として、不正ユーザ又は正当ユーザの行動に関する行動情報が含まれる。行動情報の詳細は後述する。図５の例では、行動情報は、「時間情報」、「画面数情報」、「操作量情報」、「画面種類情報」、「場所情報」、「日時情報」を含む。訓練データには、出力部分として、不正であるか否かを示す情報が含まれる。出力部分は、不正の疑いの高さを示すスコアであってもよい。

サーバ１０は、あるユーザによるＳＮＳへのログインを検知すると、ユーザ情報画面Ｇ３が表示されるまでの期間の少なくとも一部における行動に基づいて、このユーザの行動情報を取得する。サーバ１０は、ユーザ情報画面Ｇ３が表示される場合に、このユーザの行動情報を学習モデルＭに入力する。サーバ１０は、学習モデルＭからの出力を取得し、この出力が不正を示す場合には、このユーザによるユーザ情報の変更又は登録を制限する。サーバ１０は、この出力が正当を示す場合には、このユーザによるユーザ情報の変更又は登録を許可する。

以上のように、不正検知システムＳは、ＳＮＳへのログインが検知されてからユーザ情報画面Ｇ３が表示されるまでの期間の少なくとも一部におけるユーザの行動情報に基づいて、このユーザの不正を検知する。不正検知システムＳは、ユーザ情報画面Ｇ３が表示されるまでの一連の行動を考慮することによって、不正検知の精度を高めるようにしている。以降、この技術の詳細を説明する。

［３．不正検知システムで実現される機能］
図６は、不正検知システムＳで実現される機能の一例を示す機能ブロック図である。図６に示すように、サーバ１０では、データ記憶部１００、学習部１０１、ログイン検知部１０２、表示制御部１０３、行動情報取得部１０４、不正検知部１０５、及び制限部１０６が実現される。データ記憶部１００は、記憶部１２を主として実現される。他の各機能は、制御部１１を主として実現される。

［データ記憶部］
データ記憶部１００は、本実施形態の不正検知に必要なデータを記憶する。例えば、データ記憶部１００は、ユーザデータベースＤＢ１、訓練データベースＤＢ２、及び学習モデルＭを記憶する。

図７は、ユーザデータベースＤＢ１のデータ格納例を示す図である。図７に示すように、ユーザデータベースＤＢ１は、ＳＮＳの利用登録をしたユーザに関する情報が格納されたデータベースである。例えば、ユーザデータベースＤＢ１には、ユーザＩＤ、ユーザ情報、及び行動情報が関連付けられて格納される。あるユーザがＳＮＳの利用登録を完了すると、ユーザデータベースＤＢ１に新たなレコードが作成され、このユーザのユーザＩＤ及びユーザ情報が格納される。あるユーザＩＤを利用したログインが発生すると、このユーザＩＤに関連付けられた行動情報が更新される。

ユーザＩＤは、ユーザを識別可能な情報である。ユーザＩＤもユーザに関する情報という意味では、ユーザ情報の一例である。ユーザＩＤは、ＳＮＳへのログインに必要である。ユーザを識別可能な情報は、ユーザＩＤ以外の名前で呼ばれる情報であってもよい。例えば、ユーザ名、ユーザアカウント、又はログインＩＤと呼ばれる情報が、ユーザを識別可能な情報に相当してもよい。

図７の例では、第１パスワード、第２パスワード、氏名、住所、電話番号、メールアドレス、及びメール配信設定がユーザ情報に含まれる場合を示しているが、ユーザ情報には、他の任意の情報が含まれていてもよい。また、１つのユーザ情報に含まれるものとした複数の項目の１つ１つがユーザ情報に相当してもよい。即ち、第１パスワードだけが１つのユーザ情報に相当し、第２パスワードだけが１つのユーザ情報に相当するといったように、個々の項目が別々のユーザ情報として扱われてもよい。

行動情報は、ログインが検知されてからユーザ情報画面Ｇ３が表示されるまでの期間の少なくとも一部におけるユーザの行動に関する情報である。ログインが検知されてからユーザ情報画面Ｇ３が表示されるまでの期間とは、ログイン検知部１０２によりログインが検知された第１時点からユーザ情報画面Ｇ３が表示される第２時点までの期間である。不正検知では、この期間の少なくとも一部における行動が考慮されるようにすればよく、この期間の前後における行動も合わせて考慮されてもよい。例えば、ユーザ情報画面Ｇ３が表示された後に、このユーザ情報画面Ｇ３に対する行動が考慮されてもよい。他にも例えば、ログインする前におけるログイン画面Ｇ１に対する行動が考慮されてもよい。

本実施形態では、サーバ１０がユーザ情報画面Ｇ３の表示データをユーザ端末２０に送信した時点が第２時点に相当する場合を説明するが、第２時点は、その前後の時点であってもよい。例えば、ユーザ情報画面Ｇ３を表示させるための操作をユーザ端末２０が受け付けた時点、この操作が行われたことを示す情報をサーバ１０が受信した時点、ユーザ情報画面Ｇ３の表示データがサーバ１０により生成された時点、この表示データをユーザ端末２０が受信した時点、又はユーザ情報画面Ｇ３が表示部２５に実際に表示された時点が第２時点を意味してもよい。

行動情報は、後述の行動情報取得部１０４により取得される。本実施形態では、ログインが検知されてからユーザ情報画面Ｇ３が表示されるまでの期間の全期間におけるユーザの行動に基づいて行動情報が取得される場合を説明するが、一部の期間におけるユーザの行動だけに基づいて行動情報が取得されてもよい。行動情報取得部１０４は、ユーザ端末２０から行われたユーザの操作に基づいて、このユーザのユーザＩＤに関連付けられた行動情報を更新する。個々の行動情報の取得方法は後述する。

図８は、訓練データベースＤＢ２のデータ格納例を示す図である。図８に示すように、訓練データベースＤＢ２は、学習モデルＭに学習させる訓練データが格納されたデータベースである。本実施形態では、学習モデルＭに対する入力と、正解となる出力と、のペアを訓練データ（教師データ）と記載する。訓練データベースＤＢ２には、このペアの集まりが格納される。訓練データの詳細は、図５で説明した通りである。訓練データは、学習モデルＭの作成者が手動で作成してもよいし、公知の訓練データの作成ツールが利用されてもよい。

データ記憶部１００は、学習済みの学習モデルＭのプログラム及びパラメータを記憶する。データ記憶部１００は、訓練データが学習される前の学習モデルＭと、訓練データの学習で必要なプログラムと、を記憶してもよい。データ記憶部１００が記憶するデータは、上記の例に限られない。データ記憶部１００は、任意のデータを記憶可能である。

［学習部］
学習部１０１は、訓練データベースＤＢ２に格納された訓練データを学習モデルＭに学習させる。学習モデルＭの学習方法自体は、種々の手法を利用可能であり、例えば、勾配降下法又は誤差逆伝播法を利用可能である。先述したように、深層学習又は強化学習の手法が利用されてもよい。学習部１０１は、訓練データの入力部分が入力された場合に、訓練データの出力部分が出力されるように、学習モデルＭのパラメータを調整する。

［ログイン検知部］
ログイン検知部１０２は、ＳＮＳにおけるユーザのログインを検知する。ユーザのログインを検知するとは、ログインしたユーザのユーザＩＤを特定することである。本実施形態であれば、入力フォームＦ１０に入力されたユーザＩＤに基づくログインが発生した場合に、このユーザＩＤを特定することは、ユーザのログインを検知することに相当する。本実施形態では、ログイン検知部１０２がログイン時の認証を実行する場合を説明するが、この認証は、ログイン検知部１０２以外の機能ブロックによって実行されてもよい。この認証は、サーバ１０以外の他のコンピュータによって実行されてもよい。この場合、ログイン検知部１０２は、他のコンピュータから、ログインしたユーザのユーザＩＤを取得することによって、このユーザのログインを検知する。

例えば、ログイン検知部１０２は、ユーザ端末２０から、入力フォームＦ１０，Ｆ１１に入力されたユーザＩＤ及び第１パスワードを取得する。ログイン検知部１０２は、このユーザＩＤ及び第１パスワードのペアがユーザデータベースＤＢ１に存在するか否かを判定する。ログイン検知部１０２は、このペアが存在する場合に、このペアに含まれるユーザＩＤのユーザによるログインを検知する。ログイン自体は、公知の種々の処理を利用可能である。ユーザがＳＮＳにログインすると、ＳＮＳの各種サービスがユーザに提供される。

なお、第２パスワードを登録済みのユーザであれば、ログイン検知部１０２は、ユーザにより入力されたユーザＩＤ、第１パスワード、及び第２パスワードの組み合わせがユーザデータベースＤＢ１に存在するか否かを判定すればよい。ログイン検知部１０２は、この組み合わせが存在する場合に、この組み合わせに含まれるユーザＩＤのユーザによるログインを検知する。ＳＮＳへのログイン時に他の認証が実行される場合には、ログイン検知部１０２は、他の認証が成功したか否かを判定することによって、ユーザのログインを検知すればよい。

［表示制御部］
表示制御部１０３は、ＳＮＳにログインしたユーザのユーザ端末２０の表示部２５に、ユーザ情報を変更又は登録するためのユーザ情報画面Ｇ３を表示させる。本実施形態では、サーバ１０に表示制御部１０３が含まれるので、表示制御部１０３は、ユーザ端末２０に、ユーザ情報画面Ｇ３を表示させるために必要な表示データを送信することによって、ユーザ情報画面Ｇ３を表示部２５に表示させる。ユーザ情報画面Ｇ３は、第２パスワードを登録又は変更するための画面に限られず、ユーザ情報に含まれる他の任意の項目を登録又は変更するための画面であってよい。

ユーザ情報画面Ｇ３の表示データは、任意の形式であってよく、例えば、ブラウザを利用してユーザ情報画面Ｇ３が表示される場合にはＨＴＭＬデータであってよい。ＳＮＳのアプリケーションを利用してユーザ情報画面Ｇ３が表示される場合には、この表示データは、アプリケーションに定義されたフレームにはめ込む画像データであってもよい。この表示データは、データ記憶部１００に予め記憶されていてもよいし、データ記憶部１００に記憶されたデータからその場で生成されてもよい。

表示制御部１０３は、あるユーザがＳＮＳにログインした後に、このユーザにより所定の操作が行われた場合に、ユーザ情報画面Ｇ３を表示部２５に表示させる。本実施形態では、この操作がホーム画面Ｇ２のアイコンＩ２１を選択する操作である場合を例に挙げるが、この操作は、ユーザ情報画面Ｇ３を表示させるための操作であればよく、任意の操作であってよい。ユーザは、この操作が行われる前に、ＳＮＳを利用するための他の操作をすることができる。例えば、友人とのメッセージを含むトーク画面、友人のタイムラインを含むタイムライン画面、ニュース記事を含むニュース画面、又は決済を実行するためのウォレット画面といった他の画面を表示させるための操作は、他の操作に相当する。

［行動情報取得部］
行動情報取得部１０４は、ログインが検知されてからユーザ情報画面Ｇ３が表示されるまでの期間の少なくとも一部におけるユーザの行動に関する行動情報を取得する。行動情報取得部１０４は、あるユーザＩＤに基づくログインが検知されると、このユーザＩＤに関連付ける行動情報を生成してユーザデータベースＤＢ１に格納する。行動情報取得部１０４は、ユーザ端末２０からユーザの何らかの行動を示すデータを受信した場合に、行動情報を更新する。行動情報の更新方法は、行動情報に含まれる情報の種類に応じた方法であればよい。

例えば、行動情報は、ログインが検知されてからユーザ情報画面Ｇ３が表示されるまでの期間の少なくとも一部の時間の長さに関する時間情報を含む。行動情報取得部１０４は、あるユーザのログインが検知された場合に、現在日時を取得し、第１時点としてデータ記憶部１００に記録する。現在日時は、リアルタイムクロック等を利用して取得されるようにすればよい。行動情報取得部１０４は、ユーザ情報画面Ｇ３が表示される場合に、現在日時を取得し、第２時点としてデータ記憶部１００に記録する。行動情報取得部１０４は、第１時点から第２時点までの時間の長さを計算し、時間情報として取得する。時間の計測方法自体は、任意の方法であってよく、第１時点及び第２時点の差を計算するのではなく、所定の計時処理によって第１時点からの経過時間を計測する方法であってもよい。

例えば、行動情報は、ログインが検知されてからユーザ情報画面Ｇ３が表示されるまでの期間の少なくとも一部に表示された画面数に関する画面数情報を含む。行動情報取得部１０４は、あるユーザのログインが検知された場合に、このユーザのユーザＩＤに関連付けられた画面数情報として初期値（例えば、０又は１）を設定する。その後、行動情報取得部１０４は、ＳＮＳにおける何らかの画面が表示されるたびに、画面数情報をインクリメントする。行動情報取得部１０４は、特定の画面が表示された場合にだけ、画面数情報をインクリメントしてもよい。行動情報取得部１０４は、ユーザ情報画面Ｇ３が表示されるまで、画面数情報のインクリメントを行う。

例えば、行動情報は、ログインが検知されてからユーザ情報画面Ｇ３が表示されるまでの期間の少なくとも一部における操作量に関する操作量情報を含む。操作量とは、操作の多さであり、例えば、クリックやタップ等の操作が行われた回数、又は、ポインティングデバイスを利用した指示位置の移動距離（ポインタの移動距離等）である。行動情報取得部１０４は、あるユーザのログインが検知された場合に、このユーザのユーザＩＤに関連付けられた操作量情報として初期値（例えば、０又は１）を設定する。その後、行動情報取得部１０４は、ＳＮＳにおける何らかの操作が行われたことをユーザ端末２０から受信するたびに、操作量情報をインクリメントする。行動情報取得部１０４は、特定の操作が行われた場合にだけ、操作量情報をインクリメントしてもよい。行動情報取得部１０４は、ユーザ情報画面Ｇ３が表示されるまで、操作量情報のインクリメントを行う。

例えば、行動情報は、ログインが検知されてからユーザ情報画面Ｇ３が表示されるまでの期間の少なくとも一部に表示された画面の種類に関する画面種類情報を含む。行動情報取得部１０４は、あるユーザのログインが検知され、ホーム画面Ｇ２が表示された場合に、このユーザのユーザＩＤに関連付けられた画面種類情報に、ホーム画面Ｇ２を識別可能な情報を追加する。その後、行動情報取得部１０４は、ＳＮＳにおける何らかの画面が表示されるたびに、この画面を識別可能な情報が追加されるように、画面種類情報を更新する。行動情報取得部１０４は、特定の画面が表示された場合にだけ、画面種類情報を更新してもよい。行動情報取得部１０４は、ユーザ情報画面Ｇ３が表示されるまで、画面種類情報を更新する。

なお、行動情報は、他の情報を含んでもよい。行動情報取得部１０４は、行動情報として用いる情報に応じた取得方法で、行動情報を取得すればよい。例えば、ユーザ端末２０の場所に関する場所情報を行動情報に含める場合には、行動情報取得部１０４は、ユーザ端末２０のＩＰアドレスに基づいて、場所情報を取得してもよい。場所情報の取得方法自体は、任意の方法を利用可能であり、例えば、無線ＬＡＮのアクセスポイント、携帯基地局情報、又はＧＰＳ等のＧＮＳＳが利用されてもよい。

他にも例えば、時間情報以外にも現在日時に関する日時情報を行動情報に含める場合には、行動情報取得部１０４は、現在日時を、日時情報として取得してもよい。日時ではなく、時刻だけが利用されてもよいし、時間帯が利用されてもよい。行動情報は、ユーザの行動に関する情報であればよく、例えば、ユーザ端末２０を識別可能なデバイス情報、ユーザ端末２０の機種、オペレーティングシステム、ブラウザの種類、使用言語、又はこれらの組み合わせであってもよい。これらは、ユーザが何らかの行動を起こす際に使用されるものなので、行動情報に相当する。行動情報取得部１０４は、行動情報として用いる情報の種類に応じた取得方法で、行動情報を取得すればよい。

［不正検知部］
不正検知部１０５は、行動情報に基づいて、ユーザの不正を検知する。本実施形態では、不正検知部１０５は、行動情報と、ＳＮＳにおける不正を検知するための学習モデルＭと、に基づいて、ユーザの不正を検知する。不正検知部１０５が学習モデルＭに行動情報を入力すると、学習モデルＭは、入力された行動情報に対応する不正の検知結果を出力する。不正検知部１０５は、学習モデルＭからの出力を取得し、ユーザの不正を検知する。

本実施形態では、図５を参照して説明したように、学習モデルＭは、不正であるか否かを示す情報を出力する。不正検知部１０５は、あるユーザの行動情報を学習モデルＭに入力し、不正であることを示す出力が得られた場合には、このユーザが不正であると判定する。不正検知部１０５は、あるユーザの行動情報を学習モデルＭに入力し、正当であることを示す出力が得られた場合には、このユーザが正当であると判定する。正当であると判定されることは、不正であるとは判定しないことである。

なお、学習モデルＭが、不正の疑いの高さを示すスコアを出力する場合には、不正検知部１０５は、あるユーザの行動情報を学習モデルＭに入力し、閾値以上のスコアが出力として得られた場合には、このユーザが不正であると判定する。不正検知部１０５は、あるユーザの行動情報を学習モデルＭに入力し、閾値未満のスコアが出力として得られた場合には、このユーザが正当であると判定する。

本実施形態では、行動情報は時間情報を含むので、不正検知部１０５は、時間情報に基づいて、ユーザの不正を検知する。本実施形態では、学習モデルＭによって時間情報以外の情報も総合的に考慮される場合を説明するが、不正検知部１０５は、あるユーザの時間情報が示す時間が閾値未満である場合には、このユーザが不正であると判定してもよい。不正検知部１０５は、あるユーザの時間情報が示す時間が閾値以上である場合には、このユーザが正当であると判定してもよい。

本実施形態では、行動情報は画面数情報を含むので、不正検知部１０５は、画面数情報に基づいて、ユーザの不正を検知する。本実施形態では、学習モデルＭによって画面数情報以外の情報も総合的に考慮される場合を説明するが、不正検知部１０５は、あるユーザの画面数情報が示す画面数が閾値未満である場合には、このユーザが不正であると判定してもよい。不正検知部１０５は、あるユーザの画面数情報が示す画面数が閾値以上である場合には、このユーザが正当であると判定してもよい。

本実施形態では、行動情報は操作量情報を含むので、不正検知部１０５は、操作量情報に基づいて、ユーザの不正を検知する。本実施形態では、学習モデルＭによって操作量情報以外の情報も総合的に考慮される場合を説明するが、不正検知部１０５は、あるユーザの操作量情報が示す操作量が閾値未満である場合には、このユーザが不正であると判定してもよい。不正検知部１０５は、あるユーザの操作量情報が示す操作量が閾値以上である場合には、このユーザが正当であると判定してもよい。

本実施形態では、行動情報は画面種類情報を含むので、不正検知部１０５は、画面種類情報に基づいて、ユーザの不正を検知する。本実施形態では、学習モデルＭによって操作量情報以外の情報も総合的に考慮される場合を説明するが、不正検知部１０５は、あるユーザの画面種類情報が示す画面に特定の画面が含まれない場合には、このユーザが不正であると判定してもよい。不正検知部１０５は、あるユーザの画面種類情報が示す画面に特定の画面が含まれる場合には、このユーザが正当であると判定してもよい。

特定の画面とは、正当ユーザであれば表示させると思われる画面である。例えば、特定の画面は、正当ユーザによるアクセス数が相対的に多い画面である。特定の画面は、不正ユーザによるアクセス数が相対的に少ない画面である。特定の画面は、ユーザ情報画面Ｇ３以外の任意の画面であればよい。特定の画面は、過去の統計に基づいて決定されてもよい。例えば、過去の統計から、正当ユーザはゲーム画面を表示させることが多いが、不正ユーザはゲーム画面を表示させることが少ないことが特定された場合には、特定の画面は、ゲーム画面であってもよい。

なお、特定の画面は、不正ユーザがユーザ情報画面Ｇ３の前に表示させることが多い画面であってもよい。例えば、過去の統計に基づいて、不正ユーザがトーク画面を表示させた後にユーザ情報画面Ｇ３を表示させる傾向が特定された場合には、特定の画面は、トーク画面であってもよい。この場合、不正検知部１０５は、あるユーザの画面種類情報が示す画面に特定の画面が含まれる場合には、このユーザが不正であると判定してもよい。不正検知部１０５は、あるユーザの画面種類情報が示す画面に特定の画面が含まれない場合には、このユーザが正当であると判定してもよい。

本実施形態では、ユーザ情報は、ＳＮＳにおける認証に関する認証情報を含む。この認証情報が第２パスワードである場合を例に挙げるが、この認証情報は、第１パスワード又は他の認証情報であってもよい。このため、第２パスワードと記載した箇所は、認証情報又はユーザ情報と読み替えることができる。不正検知部１０５は、ユーザ情報画面Ｇ３において第２パスワードが変更又は登録される場合に、行動情報に基づいて、ユーザの不正を検知する。図２の例であれば、不正検知部１０５は、メニューＭ２２の「第２パスワードの登録又は変更」のリンクが選択された場合に、ユーザの不正を検知する。それまでは行動情報の収集が継続されるが、ユーザの不正は検知されないものとする。

なお、不正検知部１０５は、任意のタイミングでユーザの不正を検知可能である。例えば、ユーザ情報画面Ｇ３の「第２パスワードの登録又は変更」のリンクが選択されなくても、ユーザ情報画面Ｇ３が表示される時点でユーザの不正を検知してもよい。他にも例えば、不正検知部１０５は、ユーザ情報画面Ｇ３の「第１パスワードの変更」のリンクが選択された場合に、ユーザの不正を検知してもよい。他のタイミングについては、後述の変形例で説明する。

また、不正検知部１０５は、学習モデルＭを利用して不正を検知するのではなく、先述したルールベースのモデルを利用して不正を検知してもよい。他にも例えば、不正検知部１０５は、時間情報や画面数情報等を利用した不正の検知方法で説明した個々の項目を判定し、所定数以上の項目について不正と判定された場合に、ユーザを不正と判定してもよい。不正検知部１０５は、行動情報を利用した任意の不正検知を実行可能である。

［制限部］
制限部１０６は、ユーザの不正が検知された場合に、ユーザ情報画面Ｇ３におけるユーザ情報の変更又は登録を制限する。本実施形態では、ユーザ情報の変更又は登録を禁止することが制限に相当する場合を説明するが、ユーザ情報を自由に変更又は登録しないようにすることが制限に相当すればよい。例えば、ユーザ情報の一部の変更又は登録は許可するが、ユーザ情報の他の部分の変更又は登録を禁止することが制限に相当してもよい。本実施形態では、制限の対象となるのは第２パスワードなので、制限部１０６は、ユーザの不正が検知された場合に、ユーザ情報画面Ｇ３における第２パスワードの変更又は登録を制限する。

［４．不正検知システムで実行される処理］
図９は、不正検知システムＳで実行される処理の一例を示すフロー図である。この処理は、制御部１１，２１が記憶部１２，２２に記憶されたプログラムに従って動作することによって実行される。この処理は、図６に示す機能ブロックにより実行される処理の一例である。

図９に示すように、ユーザ端末２０は、ＳＮＳのアプリケーションが起動した場合、又は、ブラウザからＳＮＳのＵＲＬが指定された場合に、サーバ１０にアクセスしてログイン画面Ｇ１を表示部２５に表示させる（Ｓ１）。ユーザ端末２０は、入力フォームＦ１０，Ｆ１１にユーザＩＤ及び第１パスワードが入力されてボタンＢ１２が選択されると、サーバ１０に、当該入力されたユーザＩＤ及び第１パスワードを含むログイン要求を送信する（Ｓ２）。

サーバ１０は、ログイン要求を受信すると、ユーザデータベースＤＢ１に基づいて、認証を実行する（Ｓ３）。Ｓ３では、ログイン要求に含まれるユーザＩＤ及び第１パスワードのペアがユーザデータベースＤＢ１に存在する場合に、認証が成功する。このペアが存在しない場合に、認証は失敗する。認証が失敗した場合（Ｓ３；失敗）、本処理は終了する。認証が成功した場合（Ｓ３；成功）、サーバ１０は、ＳＮＳへのログイン処理を実行する（Ｓ４）。

ログイン処理が実行されると、サーバ１０とユーザ端末２０との間で、ホーム画面Ｇ２を表示させるための処理が実行され（Ｓ５）、ユーザ端末２０は、ユーザの操作を受け付ける（Ｓ６）。ここでは、第２パスワードを変更又は登録するためのユーザ情報画面Ｇ３以外の他の画面を表示させるための操作、第２パスワードを変更又は登録するためのユーザ情報画面Ｇ３を表示させるための操作、又は所定の終了操作が行われるものとする。

他の画面を表示させるための操作が行われた場合（Ｓ６；他の画面）、サーバ１０とユーザ端末２０との間で、トーク画面やタイムライン画面といった他の画面を表示させるための処理が実行される（Ｓ７）。サーバ１０は、ユーザ端末２０からユーザの何らかの行動に関するデータを受信すると、ログイン中のユーザのユーザＩＤに関連付けられた行動情報を更新する（Ｓ８）。行動情報の更新方法は、行動情報取得部１０４の処理で説明した通りである。

第２パスワードを変更又は登録するためのユーザ情報画面Ｇ３を表示させるための操作が行われた場合（Ｓ６；Ｇ３）、サーバ１０とユーザ端末２０との間で、第２パスワードを変更又は登録するためのユーザ情報画面Ｇ３を表示させるための処理が実行される（Ｓ９）。サーバ１０は、ログイン中のユーザのユーザＩＤに関連付けられた行動情報を学習モデルＭに入力し（Ｓ１０）、学習モデルＭからの出力を取得する（Ｓ１１）。

学習モデルＭからの出力が正当である場合（Ｓ１１；正当）、サーバ１０とユーザ端末２０との間で、第２パスワードを変更又は登録するための処理が実行され（Ｓ１２）、本処理は終了する。学習モデルＭからの出力が不正である場合（Ｓ１１；不正）、サーバ１０とユーザ端末２０との間で、ユーザ情報を変更又は登録するための処理は実行されず、所定のエラーメッセージがユーザ端末２０に表示される。終了操作が行われた場合（Ｓ６；終了）、本処理は終了する。

本実施形態の不正検知システムＳによれば、ログインが検知されてからユーザ情報画面Ｇ３が表示されるまでの期間の少なくとも一部におけるユーザの行動に関する行動情報に基づいて、ユーザの不正を検知する。ユーザの一連の行動を総合的に考慮することができるので、不正検知の精度が高まる。その結果、ＳＮＳが不正に利用されることを防止し、ＳＮＳにおけるセキュリティが高まる。

また、不正検知システムＳは、ログインが検知されてからユーザ情報画面Ｇ３が表示されるまでの期間の少なくとも一部の時間の長さに関する時間情報に基づいて、ユーザの不正を検知する。不正ユーザは、ＳＮＳにログインしてからすぐにユーザ情報画面Ｇ３を表示させることが多いので、時間情報を考慮することによって、不正ユーザと似た行動を特定でき不正検知の精度がより高まる。

また、不正検知システムＳは、ログインが検知されてからユーザ情報画面Ｇ３が表示されるまでの期間の少なくとも一部に表示された画面数に関する画面数情報に基づいて、ユーザの不正を検知する。不正ユーザは、ＳＮＳにログインしてから他の画面をあまり経由することなくユーザ情報画面Ｇ３を表示させることが多いので、画面数情報を考慮することによって、不正ユーザと似た行動を特定でき不正検知の精度がより高まる。

また、不正検知システムＳは、ログインが検知されてからユーザ情報画面Ｇ３が表示されるまでの期間の少なくとも一部における操作量に関する操作量情報に基づいて、ユーザの不正を検知する。不正ユーザは、ＳＮＳにログインしてから何らかの操作をあまり行うことなくユーザ情報画面Ｇ３を表示させることが多いので、操作量情報を考慮することによって、不正ユーザと似た行動を特定でき不正検知の精度がより高まる。

また、不正検知システムＳは、ログインが検知されてからユーザ情報画面Ｇ３が表示されるまでの期間の少なくとも一部に表示された画面の種類に関する画面種類情報に基づいて、ユーザの不正を検知する。ＳＮＳにログインしてからユーザ情報画面Ｇ３を表示させるまでの不正ユーザの画面遷移は特徴的なことが多く、画面種類情報を考慮することによって、不正ユーザと似た行動を特定でき不正検知の精度がより高まる。

また、不正検知システムＳは、ユーザ情報画面Ｇ３において第２パスワードが変更又は登録される場合に、行動情報に基づいて、ユーザの不正を検知する。これにより、第２パスワードが変更又は登録されることを防止できるので、ＳＮＳにおけるセキュリティが高まる。その結果、正当ユーザが自身のユーザＩＤでログインできなくなってしまう、といったことを防止できる。また、不正ユーザに狙われやすい第２パスワードが変更又は登録されるタイミングを不正検知のタイミングとすることによって、より最適なタイミングで不正を検知できる。例えば、他のタイミングでは不正検知の処理を実行しないようにすることで、サーバ１０の処理負荷を軽減できる。

また、不正検知システムＳは、ユーザの不正が検知された場合に、ユーザ情報画面Ｇ３におけるユーザ情報の変更又は登録を制限する。これにより、ユーザ情報が変更又は登録されることを防止できるので、ＳＮＳにおけるセキュリティが高まる。

また、不正検知システムＳは、行動情報と、ＳＮＳにおける不正を検知するための学習モデルＭと、に基づいて、ユーザの不正を検知する。学習モデルＭは、管理者が手動でルールを定めなくても、例えば最近の不正ユーザの傾向を学習モデルＭに学習させ、不正検知の精度がより高まる。

［５．変形例］
なお、本開示は、以上に説明した実施形態に限定されるものではない。本開示の趣旨を逸脱しない範囲で、適宜変更可能である。

図１０は、変形例における機能ブロック図である。図１０では、実施形態で説明した制限部１０６を第１制限部１０６と記載する。図１０に示すように、以降説明する変形例では、実施形態で説明した機能に加えて、履歴情報取得部１０７、ログアウト部１０８、第２制限部１０９、要求部１１０、及び検知結果提供部１１１が実現される。これら各機能は、制御部１１を主として実現される。

［５－１．変形例１］
例えば、不正検知システムＳは、過去のログイン時におけるユーザの行動履歴に関する履歴情報を取得する履歴情報取得部１０７を更に含んでもよい。行動履歴とは、過去に行われた行動の時系列な記録である。履歴情報には、ユーザが過去にＳＮＳにログインしてからログアウトするまでの全部又は一部の行動履歴が示されてもよいし、特にログアウトが発生せずに、過去のログインから今回のログインまでの全部又は一部の行動履歴が示されてもよい。履歴情報は、ユーザデータベースＤＢ１に格納されるものとするが、他のデータベースに格納されてもよい。

例えば、履歴情報には、ユーザ端末２０の表示部２５に表示された画面を識別可能な情報と、この画面に対する操作内容を識別可能な情報と、の少なくとも一方が含まれる。履歴情報には、個々の行動が行われた日時を識別可能な情報が含まれてもよい。サーバ１０は、あるユーザがＳＮＳにログインした場合に、このユーザのユーザ端末２０との通信内容に基づいて、このユーザのユーザＩＤに関連付けられた履歴情報を更新する。例えば、サーバ１０は、ある画面をユーザ端末２０に表示させた場合には、この画面を識別可能な情報を履歴情報に追加する。サーバ１０は、ある操作が行われたことをユーザ端末２０から受信した場合には、この操作内容を識別可能な情報を履歴情報に追加する。

本変形例の不正検知部１０５は、行動情報と、履歴情報と、の違いに基づいて、ユーザの不正を検知する。この違いは、今回のログインが検知されてからユーザ情報画面Ｇ３が表示されるまでの期間の少なくとも一部における行動と、過去のログインが検知されてからユーザ情報画面Ｇ３が表示されるまでの期間の少なくとも一部における行動と、の違いである。違いは、差分ということもできる。

実施形態と同様に、学習モデルＭが利用される場合には、行動情報及び履歴情報の違いは、学習モデルＭに入力される特徴量の１つになる。学習モデルＭには、あるユーザの行動情報及び履歴情報の違いと、このユーザが不正であるか否かと、の関係が学習されている。不正検知部１０５は、ログイン中のユーザの行動情報及び履歴情報の違いを学習モデルＭに入力し、学習モデルＭからの出力を取得することによって、このユーザの不正を検知する。

本変形例では、学習モデルＭによって行動情報及び履歴情報の違い以外の情報も総合的に考慮される場合を説明するが、不正検知部１０５は、あるユーザの行動情報及び履歴情報の違いが閾値以上である場合には、このユーザが不正であると判定してもよい。不正検知部１０５は、あるユーザの行動情報及び履歴情報の違いが閾値未満である場合には、このユーザが正当であると判定してもよい。

変形例１によれば、行動情報と、過去のログイン時におけるユーザの行動履歴に関する履歴情報と、の違いに基づいて、ユーザの不正を検知する。ユーザの行動の傾向は、ユーザごとに異なることがあるので、個々のユーザの普段の行動を示す行動履歴との違いを考慮することによって、不正検知の精度がより高まる。

［５－２．変形例２］
例えば、ユーザ情報は、ＳＮＳにおける利用条件に関する利用条件情報を含んでもよい。利用条件は、ＳＮＳの利用時に参照される条件である。利用条件は、ＳＮＳの利用範囲を定めるものであってもよい。利用条件は、サービスの内容に応じた条件であればよく、実施形態で説明したＳＮＳであれば、投稿の公開範囲等でもよいし、ウォレットを利用した電子決済における１回あたりの利用上限額、所定期間における利用上限額、電子マネーへの１回あたりのチャージ上限額、又は所定期間におけるチャージ上限額が利用条件に相当してもよい。

利用条件情報は、ユーザデータベースＤＢ１に格納される。サーバ１０は、あるユーザがＳＮＳを利用する場合に、このユーザのユーザＩＤに関連付けられた利用条件情報に基づいて、ＳＮＳを提供する。利用条件情報は、ユーザ情報画面Ｇ３から変更又は登録が可能である。例えば、ユーザ情報画面Ｇ３に「利用条件情報を変更又は登録する」といったリンクを表示させ、このリンクが選択された場合に、利用条件情報が変更又は登録されてもよい。

不正検知部１０５は、ユーザ情報画面Ｇ３において利用条件情報が変更又は登録される場合に、行動情報に基づいて、ユーザの不正を検知する。例えば、不正検知部１０５は、ユーザ情報画面Ｇ３の「利用条件情報を変更又は登録する」のリンクが選択された場合に、ユーザの不正を検知する。それまでは行動情報の収集が継続されるが、ユーザの不正は検知されないものとする。不正の検知方法自体は、実施形態で説明した通りである。

変形例２によれば、ユーザ情報画面Ｇ３において利用条件情報が変更又は登録される場合に、行動情報に基づいて、ユーザの不正を検知する。これにより、利用条件情報が変更又は登録されることを防止できるので、ＳＮＳにおけるセキュリティが高まる。その結果、正当ユーザが意図しない利用条件で不正ユーザが勝手にＳＮＳを利用するといった行為を防止できる。また、不正ユーザに狙われやすい利用条件情報が変更又は登録されるタイミングを不正検知のタイミングとすることによって、より最適なタイミングで不正を検知できる。例えば、他のタイミングでは不正検知の処理を実行しないようにすることで、サーバ１０の処理負荷を軽減できる。

［５－３．変形例３］
例えば、ユーザ情報は、ＳＮＳで提供される物の提供先に関する提供先情報を含んでもよい。この物は、ＳＮＳから提供される商品、又は、ＳＮＳの利用に必要な物である。例えば、ＳＮＳではなく後述する電子決済サービスの例であれば、クレジットカード等のカードが物に相当してもよい。商品は、有体物であってもよいし、動画データ又は楽曲データのような無体物であってもよい。有体物の商品であれば、配送先の住所が提供先に相当する。この場合、ＳＮＳから商品を注文可能であるものとする。無体物の商品であれば、データの送信先が提供先に相当する。データは、任意の媒体によって提供可能であり、例えば、ＳＮＳ、電子メール、メッセージアプリ、又はファイル転送プロトコルによって提供可能である。即ち、無体物の商品であれば、ＳＮＳのアカウントや電子メールアドレス等が提供先に相当する。

提供先情報は、ユーザデータベースＤＢ１に格納される。サーバ１０は、あるユーザがＳＮＳで物を注文した場合に、このユーザのユーザＩＤに関連付けられた提供先情報に基づいて、商品を提供する。提供先情報は、ユーザ情報画面Ｇ３から変更又は登録が可能である。図２の例であれば、メニューＭ２２の「住所の変更又は登録」のリンクが選択された場合に、提供先情報を変更又は登録するためユーザ情報画面Ｇ３が表示される。このユーザ情報画面Ｇ３では、提供先情報の入力が受け付けられる。提供先情報を登録していないユーザは、提供先情報の変更ではなく登録を行う。

不正検知部１０５は、ユーザ情報画面Ｇ３において提供先情報が変更又は登録される場合に、行動情報に基づいて、ユーザの不正を検知する。例えば、不正検知部１０５は、メニューＭ２２の「住所の変更又は登録」のリンクが選択された場合に、ユーザの不正を検知する。それまでは行動情報の収集が継続されるが、ユーザの不正は検知されないものとする。不正の検知方法自体は、実施形態で説明した通りである。

変形例３によれば、ユーザ情報画面Ｇ３において提供先情報が変更又は登録される場合に、行動情報に基づいて、ユーザの不正を検知する。これにより、提供先情報が変更又は登録されることを防止できるので、ＳＮＳにおけるセキュリティが高まる。その結果、正当ユーザが意図しない場所にＳＮＳで提供される商品等が提供されてしまう、といったことを防止できる。また、不正ユーザに狙われやすい提供先情報が変更又は登録されるタイミングを不正検知のタイミングとすることによって、より最適なタイミングで不正を検知できる。例えば、他のタイミングでは不正検知の処理を実行しないようにすることで、サーバ１０の処理負荷を軽減できる。

［５－４．変形例４］
例えば、不正検知システムＳは、ユーザの不正が検知された場合に、ＳＮＳにログインしているユーザを強制的にログアウトさせるログアウト部１０８を含んでもよい。強制的にログアウトする方法自体は、公知の種々の手法を利用可能であり、例えば、サーバ１０側でユーザのログイン状態を識別する情報を削除すればよい。この情報は、任意の情報であってよく、例えば、セッションを維持するためのセッションＩＤ、ログイン状態を維持するために一時的に有効になる認証情報、又はＣｏｏｋｉｅに保持される情報であってもよい。ログアウト部１０８は、あるユーザの不正が検知されたことを条件として、このユーザを強制的にログアウトさせ、このユーザの不正が検知されない場合には、強制的なログアウトを実行せずにログイン状態を維持させる。

変形例４によれば、ユーザの不正が検知された場合に、ＳＮＳにログインしているユーザを強制的にログアウトさせる。これにより、ユーザ情報が変更又は登録されるといった不正を防止し、ＳＮＳにおけるセキュリティが高まる。強制的なログアウトを実行することにより、他の不正が発生することも防止できる。

［５－５．変形例５］
例えば、不正検知システムＳは、ユーザの不正が検知された場合に、ユーザ情報画面Ｇ３において変更又は登録されたユーザ情報に基づくＳＮＳの提供を制限する第２制限部１０９を含んでもよい。本変形例では、ユーザ情報に基づくＳＮＳの提供を禁止することが制限に相当する場合を説明するが、例えば、ユーザ情報に基づくＳＮＳの一部の機能は許可するが、他の機能の提供を禁止することが制限に相当してもよい。本実施形態では、制限の対象となるのは第２パスワードなので、第２制限部１０９は、ユーザの不正が検知された場合に、第２パスワードを利用したログインを制限する。他にも例えば、ＳＮＳにおける電子決済の際に第２パスワードが要求される場合には、第２制限部１０９は、第２パスワードに基づいて認証が実行されて電子決済が許可されることを制限する。

変形例５によれば、ユーザの不正が検知された場合に、ユーザ情報画面Ｇ３において変更又は登録されたユーザ情報に基づくＳＮＳの提供を制限する。これにより、ＳＮＳが不正に利用されることを防止し、ＳＮＳにおけるセキュリティが高まる。

［５－６．変形例６］
例えば、不正検知システムＳは、ユーザの不正が検知された場合に、ユーザ情報画面Ｇ３において変更又は登録されたユーザ情報に基づいてＳＮＳが提供される前に、ユーザの不正が検知されない場合には要求されない認証を、ユーザに要求する要求部１１０を含んでもよい。この認証は、任意の種類であってよく、例えば、ログイン時の認証とは異なる認証である。第２パスワードを登録していないユーザであれば、ユーザＩＤ及び第１パスワードを入力させる認証以外の認証である。第２パスワードを登録したユーザであれば、ユーザＩＤ、第１パスワード、及び第２パスワードを入力させる認証以外の認証である。

要求部１１０により要求される認証は、ユーザ端末２０内で完結する認証（例えば、ユーザ端末２０に登録された生体情報を利用した生体認証）であってもよいが、本変形例では、ユーザデータベースＤＢ１に登録された認証情報を利用した認証であるものとする。例えば、ユーザデータベースＤＢ１に生体情報を登録しておき、当該登録された生体情報と、ユーザ端末２０から入力された生体情報と、に基づく生体認証が要求されてもよい。他にも例えば、第３パスワード又は暗証番号をユーザデータベースＤＢ１に登録しておき、当該登録された第３パスワード又は暗証番号を利用した認証が要求されてもよい。

要求部１１０は、あるユーザの不正が検知された場合に、このユーザがログインしているユーザＩＤについては、上記の任意の認証を要求する。サーバ１０は、このユーザがＳＮＳを利用する場合には、この認証を成功させたことを条件として、ＳＮＳを利用させる。サーバ１０は、この認証が成功しなかった場合には、このユーザによるＳＮＳの利用を制限する。本変形例では、ＳＮＳの利用を禁止することが制限に相当する場合を説明するが、例えば、ＳＮＳの一部の機能の利用は許可するが、他の機能の利用を禁止することが制限に相当してもよい。

変形例６によれば、ユーザの不正が検知された場合に、ユーザ情報画面Ｇ３において変更又は登録されたユーザ情報に基づいてＳＮＳが提供される前に、ユーザの不正が検知されない場合には要求されない認証を、ユーザに要求する。これにより、ＳＮＳが不正に利用されることを防止し、ＳＮＳにおけるセキュリティが高まる。

［５－７．変形例７］
例えば、表示制御部１０３は、ユーザ情報画面Ｇ３が表示される前に、不正検知の判定基準として利用される判定基準画面を表示部２５に表示させてもよい。判定基準画面は、不正ユーザと正当ユーザとの間で行動が異なりやすい画面である。例えば、不正ユーザは、何の操作もせずに素通りする画面であるが、正当ユーザは何らかの操作をする画面である。本変形例では、クーポンやポイント等の所定の特典を得られるキャンペーンを表示させるための画面が判定基準画面に相当する場合を説明する。

図１１は、判定基準画面の一例を示す図である。図１１の例では、メニューＭ２２にキャンペーンに関する情報が表示される。このため、メニューＭ２２が表示されたホーム画面Ｇ２は、判定基準画面の一例である。正当ユーザは、メニューＭ２２に表示されたキャンペーンに興味を持ち、このキャンペーンの特典を受け取るための画面（例えば、キャンペーンにエントリーする画面）に遷移することが多い。不正ユーザは、メニューＭ２２に表示されたキャンペーンを選択せずに、ユーザ情報画面Ｇ３に移行することが多い。

不正ユーザと正当ユーザの過去の行動の統計に基づいて、どの画面を判定基準画面にするか決定されてもよい。この場合、ある画面に対する不正ユーザの行動と、この画面に対する正当ユーザの行動と、の間に一定程度の差があれば、この画面が判定基準画面として採用される。サーバ１０は、ＳＮＳで提供される画面ごとに、不正ユーザ及び正当ユーザの各々のアクセス数や操作内容を集計し、判定基準画面とする画面を決定してもよい。他にも例えば、サーバ１０は、正当ユーザごとに、この正当ユーザの過去の行動履歴から興味を持つ可能性が高いキャンペーンの内容を特定し、この正当ユーザのユーザＩＤでＳＮＳにログインした場合に、この正当ユーザが興味を持つ可能性が高いキャンペーンを表示させるようにしてもよい。

本変形例の行動情報は、判定基準画面におけるユーザの操作に関する操作情報を含む。操作情報は、判定基準画面が表示された状態で行われたユーザの操作内容を示す。例えば、操作情報は、判定基準画面に表示されたアイコン等の画像が選択されたか否か、カーソルの移動量、又はスクロール量等である。

不正検知部１０５は、操作情報に基づいて、ユーザの不正を検知する。実施形態と同様に、学習モデルＭが利用される場合には、操作情報は、学習モデルＭに入力される特徴量の１つになる。学習モデルＭには、操作情報を含む行動情報と、このユーザが不正であるか否かと、の関係が学習されている。不正検知部１０５は、ログイン中のユーザから取得された操作情報を含む行動情報を学習モデルＭに入力し、学習モデルＭからの出力を取得することによって、このユーザの不正を検知する。

本変形例では、学習モデルＭによって操作情報以外の情報も総合的に考慮される場合を説明するが、不正検知部１０５は、あるユーザの操作情報が特定の操作が行われたことを示さない場合には、このユーザが不正であると判定してもよい。不正検知部１０５は、あるユーザの操作情報が特定の操作が行われたことを示す場合には、このユーザが正当であると判定してもよい。

特定の操作とは、正当ユーザであれば行うと思われる操作である。例えば、特定の操作は、判定基準画面に表示されたキャンペーンのリンクを選択することである。例えば、正当ユーザであることが確定されたユーザにより行われた操作を集計し、集計数が多い操作を特定の操作として利用してもよい。

特定の操作は、不正ユーザであれば行うと思われる操作であってもよい。例えば、不正ユーザであることが確定されたユーザにより行われた操作を集計し、集計数が多い操作を特定の操作として利用してもよい。この場合、不正検知部１０５は、あるユーザの操作情報が特定の操作が行われたことを示す場合には、このユーザが不正であると判定してもよい。不正検知部１０５は、あるユーザの操作情報が特定の操作が行われたことを示さない場合には、このユーザが正当であると判定してもよい。

変形例７によれば、判定基準画面におけるユーザの操作に関する操作情報に基づいて、ユーザの不正を検知する。不正ユーザであるか否かを判定しやすい判定基準画面におけるユーザの操作を考慮することによって、不正検知の精度がより高まる。

［５－８．変形例８］
例えば、表示制御部１０３は、第１ユーザ情報を変更又は登録するための第１ユーザ情報画面と、第２ユーザ情報を変更又は登録するための第２ユーザ情報画面と、を表示部２５に表示させてもよい。即ち、複数のユーザ情報が次々と変更又は登録であってもよい。この場合、不正ユーザは、複数のユーザ情報を次々と変更又は登録することがあるが、正当ユーザは、複数のユーザ情報を次々と変更又は登録することはあまりないので、複数のユーザ情報を次々と変更又は登録する行動に基づいて、不正が検知されてもよい。

なお、本変形例では、第１パスワード及び第２パスワードとは異なる第３パスワードが存在する場合を例に挙げて説明する。例えば、第１ユーザ情報画面は、第１ユーザ情報としての第２パスワードを変更又は登録するための画面である。第２ユーザ情報画面は、第２ユーザ情報としての第３パスワードを変更又は登録するための画面である。第３パスワードは、ログイン時に利用されてもよいが、本変形例では、所定のサービスで利用されるものとする。例えば、ウォレットに登録されたクレジットカードを利用する場合に要求される３Ｄセキュアと呼ばれる認証のパスワードが第３パスワードに相当してもよい。

図１２は、複数のユーザ情報が次々と変更又は登録される様子の一例を示す図である。図１２に示すように、行動情報は、ログインが検知されてから第１ユーザ情報画面Ｇ３Ａが表示されるまでの期間の少なくとも一部におけるユーザの行動に関する第１行動情報と、第１ユーザ情報画面Ｇ３Ａが表示されてから第２ユーザ情報画面Ｇ３Ｂが表示されるまでの期間の少なくとも一部におけるユーザの行動に関する第２行動情報と、を取得する。第１行動情報及び第２行動情報は、対象となる期間が異なるだけであり、個々の行動情報の項目や取得方法自体は、実施形態で説明した行動情報と同様である。

不正検知部１０５は、第１行動情報と、第２行動情報と、に基づいて、ユーザの不正を検知する。例えば、学習モデルＭには、第１行動情報及び第２行動情報と、ユーザが不正であるか否かと、の関係が学習されていてもよい。この場合、不正検知部１０５は、第１行動情報及び第２行動情報を学習モデルＭに入力し、学習モデルＭから取得された出力が不正を示すか否かを判定する。不正検知部１０５は、第１行動情報を学習モデルＭに入力し、学習モデルＭから取得された第１出力と、第２行動情報を学習モデルＭに入力し、学習モデルＭから取得された第２出力と、に基づいて、ユーザの不正を検知してもよい。

他にも例えば、不正検知部１０５は、学習モデルＭを利用するのではなく、実施形態で説明した方法と同様にして、ユーザの不正を検知してもよい。例えば、不正検知部１０５は、第１行動情報に含まれる時間情報が示す時間が第１閾値未満であり、かつ、第２行動情報に含まれる時間情報が示す時間が第２閾値未満である場合に、ユーザが不正であると判定してもよい。例えば、不正検知部１０５は、第１行動情報に含まれる画面数情報が示す画面数が第１閾値未満であり、かつ、第２行動情報に含まれる画面数情報が示す画面数が第２閾値未満である場合に、ユーザが不正であると判定してもよい。操作量情報や画面種類情報についても同様である。

変形例８によれば、第１行動情報と、第２行動情報と、に基づいて、ユーザの不正を検知する。これにより、複数のユーザ情報を次々と変更又は登録するといった不正を検知し、不正検知の精度がより高まる。

［５－９．変形例９］
例えば、不正検知システムＳは、不正検知部１０５によるユーザの不正の検知結果を、ユーザが利用登録をした他のサービスに提供する検知結果提供部１１１を含んでもよい。他のサービスでは、不正検知部１０５の検知結果に基づいて、当該他のサービスにおけるユーザが不正で有るか否かが判定される。他のサービスは、ＳＮＳと連携するサービスであればよく、任意のサービスであってよい。例えば、ＳＮＳの運営会社と同じ会社により提供されるオンラインショッピングサービスであってもよい。

例えば、他のサービスのサーバコンピュータは、当該他のサービスにおけるユーザに基づく不正の検知結果と、不正検知部１０５によるこのユーザの不正の検知結果と、を総合的に考慮して、このユーザの不正を検知する。例えば、これら２つの検知結果に基づくスコアにより不正が検知されてもよいし、これら２つの検知結果の何れか又は両方で不正とされた場合に不正と判定されてもよい。他のサービスにおける不正の検知方法自体は、他のサービスに応じた方法であればよい。例えば、電子決済サービスであれば、クレジットカードの不正利用を検知する方法が利用されるようにすればよい。他にも例えば、金融サービスであれば、不正な振込を検知する方法が利用されるようにすればよい。

変形例９によれば、不正検知部１０５によるユーザの不正の検知結果を、ユーザが利用登録をした他のサービスに提供することによって、他のサービスにおける不正検知の精度が高まる。

なお、不正検知部１０５は、他のサービスにおける不正の検知結果を取得し、当該不正の検知結果に更に基づいて、ＳＮＳにおけるユーザの不正を検知してもよい。この場合、他のサービスにおける不正の検知結果は、学習モデルＭに入力される特徴量の１つとして利用されるようにしてもよい。学習モデルＭを利用しない場合には、他のサービスにおける不正の検知結果は、ＳＮＳにおけるユーザの不正を検知するための判定項目の１つとして利用されるようにすればよい。

［５－１０．変形例１０］
例えば、不正検知の対象となるサービスは、実施形態の例に限られない。不正検知システムＳは、電子決済サービス、電子商取引サービス、電子チケットサービス、金融サービス、又は通信サービスといったサービスにも適用可能である。本変形例では、電子決済サービスにおけるユーザの不正が検知される場合を説明する。

電子決済サービスでは、任意の電子決済が可能であり、例えば、キャッシュカード、デビットカード、銀行振込、ポイント、電子マネー、電子キャッシュ、又はその他の電子バリューといった決済手段を利用可能である。ユーザ情報は、電子決済サービスにおいて利用される情報である。例えば、ユーザ情報は、これらの決済手段に関する情報を含む。例えば、ユーザ情報は、キャッシュカードのカード番号、利用上限額、電子マネーの識別情報、電子マネーの利用上限額、又は電子マネーのチャージ上限額といった情報を含む。例えば、ユーザ情報は、これらの決済手段を利用するための認証情報を含む。

例えば、電子決済サービスにログインしたユーザは、ユーザ情報として登録された決済手段を利用可能である。決済手段を利用した電子決済自体は、公知の処理を利用可能である。例えば、クレジットカードの与信処理、銀行口座からの引き落とし処理、ポイントの充当処理、又は電子マネーの支払い処理が実行される。電子決済サービスにログインしたユーザは、電子決済サービスにおける利用状況に関する利用状況情報が提供されてもよい。電子決済サービスにおける不正検知の方法自体は、実施形態で説明したＳＮＳにおける不正検知の方法と同様である。電子決済サービスにおけるパスワード等のユーザ情報が変更されるまでの行動情報に基づいて、不正が検知されるようにすればよい。

変形例１０によれば、電子決済サービスにおける不正検知の精度が高まる。

［５－１１．その他の変形例］
例えば、上記説明した変形例を組み合わせてもよい。

例えば、第２パスワードを変更又は登録するためのユーザ情報画面Ｇ３が表示されるまでの行動に基づいて不正が検知される場合を説明したが、他のユーザ情報を変更又は登録するためのユーザ情報画面Ｇ３が表示されるまでの行動に基づいて不正が検知されてもよい。例えば、第１パスワード又は他の認証情報を変更又は登録するためのユーザ情報画面Ｇ３が表示されるまでの行動に基づいて不正が検知されてもよい。例えば、変形例１０のように電子決済サービスに適用する場合には、電子決済サービスで利用される暗証番号、利用上限額の変更、電子マネーへのチャージ上限額の変更、登録カードの変更、又は新たな送金先の登録を行うためのユーザ情報画面Ｇ３が表示されるまでの行動に基づいて不正が検知されてもよい。

また例えば、主な機能がサーバ１０で実現される場合を説明したが、各機能は複数のコンピュータで分担されてもよい。例えば、サーバ１０とユーザ端末２０で機能が分担されてもよい。例えば、複数のサーバコンピュータで機能が分担されてもよい。例えば、データ記憶部１００に記憶されるものとしたデータは、データベースサーバに記憶されていてもよい。

Claims (19)

1. 所定のサービスにおけるユーザのログインを検知するログイン検知手段と、
   前記サービスにログインした前記ユーザの表示手段に、ユーザ情報を変更又は登録するためのユーザ情報画面を表示させる表示制御手段と、
   前記ログインが検知された場合の現在日時を第１時点として取得し、前記ユーザ情報画面とは異なる少なくとも１つの他の画面が表示された後に前記ユーザ情報画面が表示される場合の現在日時を第２時点として取得し、前記第１時点から前記第２時点までの時間の長さに関する時間情報を取得する時間情報取得手段と、
   前記時間情報に基づいて、前記ユーザの不正を検知する不正検知手段と、
   を含む不正検知システム。
2. 所定のサービスにおけるユーザのログインを検知するログイン検知手段と、
   前記サービスにログインした前記ユーザの表示手段に、ユーザ情報を変更又は登録するためのユーザ情報画面を表示させる表示制御手段と、
   前記ログインが検知されてから前記ユーザ情報画面が表示されるまでの期間の少なくとも一部に表示された画面数に関する画面数情報を取得する画面数情報取得手段と、
   前記画面数情報が示す前記画面数と閾値とに基づいて、前記ユーザの不正を検知する不正検知手段と、
   を含む不正検知システム。
3. 所定のサービスにおけるユーザのログインを検知するログイン検知手段と、
   前記サービスにログインした前記ユーザの表示手段に、ユーザ情報を変更又は登録するためのユーザ情報画面を表示させる表示制御手段と、
   前記ログインが検知されてから前記ユーザ情報画面が表示されるまでの期間の少なくとも一部における操作量に関する操作量情報を取得する操作量情報取得手段と、
   前記操作量情報が示す前記操作量と閾値とに基づいて、前記ユーザの不正を検知する不正検知手段と、
   を含む不正検知システム。
4. 前記不正検知手段は、前記ログインが検知されてから前記ユーザ情報画面が表示されるまでの期間の少なくとも一部に表示された画面の種類に関する画面種類情報に基づいて、前記ユーザの不正を検知する、
   請求項１～３の何れかに記載の不正検知システム。
5. 前記不正検知システムは、過去のログイン時における前記ユーザの行動履歴に関する履歴情報を取得する履歴情報取得手段を更に含み、
   前記不正検知手段は、前記時間情報と、前記履歴情報と、の違いに基づいて、前記ユーザの不正を検知する、
   請求項１に記載の不正検知システム。
6. 前記ユーザ情報は、前記サービスにおける認証に関する認証情報を含み、
   前記不正検知手段は、前記ユーザ情報画面において前記認証情報が変更又は登録される場合に、前記ユーザの不正を検知する、
   請求項１～５の何れかに記載の不正検知システム。
7. 前記ユーザ情報は、前記サービスにおける利用条件に関する利用条件情報を含み、
   前記不正検知手段は、前記ユーザ情報画面において前記利用条件情報が変更又は登録される場合に、前記ユーザの不正を検知する、
   請求項１～６の何れかに記載の不正検知システム。
8. 前記ユーザ情報は、前記サービスで提供される物の提供先に関する提供先情報を含み、
   前記不正検知手段は、前記ユーザ情報画面において前記提供先情報が変更又は登録される場合に、前記ユーザの不正を検知する、
   請求項１～７の何れかに記載の不正検知システム。
9. 前記不正検知システムは、前記ユーザの不正が検知された場合に、前記ユーザ情報画面における前記ユーザ情報の変更又は登録を制限する第１制限手段、
   を更に含む請求項１～８の何れかに記載の不正検知システム。
10. 前記不正検知システムは、前記ユーザの不正が検知された場合に、前記サービスにログインしている前記ユーザを強制的にログアウトさせるログアウト手段、
    を更に含む請求項１～９の何れかに記載の不正検知システム。
11. 前記不正検知システムは、前記ユーザの不正が検知された場合に、前記ユーザ情報画面において変更又は登録された前記ユーザ情報に基づく前記サービスの提供を制限する第２制限手段、
    を更に含む請求項１～１０の何れかに記載の不正検知システム。
12. 前記不正検知システムは、前記ユーザの不正が検知された場合に、前記ユーザ情報画面において変更又は登録された前記ユーザ情報に基づいて前記サービスが提供される前に、前記ユーザの不正が検知されない場合には要求されない認証を、前記ユーザに要求する要求手段、
    を更に含む請求項１～１１の何れかに記載の不正検知システム。
13. 所定のサービスにおけるユーザのログインを検知するログイン検知手段と、
    前記サービスにログインした前記ユーザの表示手段に、ユーザ情報を変更又は登録するためのユーザ情報画面を表示させる手段であって、前記ユーザ情報画面が表示される前に、不正検知の判定基準として利用され、前記ユーザに応じた内容を含む判定基準画面を前記表示手段に表示させる表示制御手段と、
    前記判定基準画面における前記ユーザの操作に関する操作情報を取得する操作情報取得手段と、
    前記操作情報に基づいて、前記ユーザの不正を検知する不正検知手段と、
    を含む不正検知システム。
14. 所定のサービスにおけるユーザのログインを検知するログイン検知手段と、
    前記サービスにログインした前記ユーザの表示手段に、第１ユーザ情報を変更又は登録するための第１ユーザ情報画面と、第２ユーザ情報を変更又は登録するための第２ユーザ情報画面と、を表示させる表示制御手段と、
    前記ログインが検知されてから前記第１ユーザ情報画面が表示されるまでの期間の少なくとも一部における前記ユーザの行動に関する第１行動情報と、前記第１ユーザ情報画面が表示されてから前記第２ユーザ情報画面が表示されるまでの期間の少なくとも一部における前記ユーザの行動に関する第２行動情報と、を取得する行動情報取得手段と、
    前記第１行動情報及び第１閾値と、前記第２行動情報及び第２閾値と、に基づいて、前記ユーザの不正を検知する不正検知手段と、
    を含む不正検知システム。
15. 前記不正検知システムは、前記不正検知手段による前記ユーザの不正の検知結果を、前記ユーザが利用登録をした他のサービスに提供する検知結果提供手段、
    を更に含む請求項１～１４の何れかに記載の不正検知システム。
16. 前記不正検知手段は、前記サービスにおける不正を検知するための学習モデルに基づいて、前記ユーザの不正を検知する、
    請求項１～１５の何れかに記載の不正検知システム。
17. 前記サービスは、電子決済サービスであり、
    前記ユーザ情報は、前記電子決済サービスにおいて利用される情報である、
    請求項１～１６の何れかに記載の不正検知システム。
18. 所定のサービスにおけるユーザのログインを検知するログイン検知ステップと、
    前記サービスにログインした前記ユーザの表示手段に、ユーザ情報を変更又は登録するためのユーザ情報画面を表示させる表示制御ステップと、
    前記ログインが検知された場合の現在日時を第１時点として取得し、前記ユーザ情報画面とは異なる少なくとも１つの他の画面が表示された後に前記ユーザ情報画面が表示される場合の現在日時を第２時点として取得し、前記第１時点から前記第２時点までの時間の長さに関する時間情報を取得する時間情報取得ステップと、
    前記時間情報に基づいて、前記ユーザの不正を検知する不正検知ステップと、
    を含む不正検知方法。
19. 所定のサービスにおけるユーザのログインを検知するログイン検知手段、
    前記サービスにログインした前記ユーザの表示手段に、ユーザ情報を変更又は登録するためのユーザ情報画面を表示させる表示制御手段、
    前記ログインが検知された場合の現在日時を第１時点として取得し、前記ユーザ情報画面とは異なる少なくとも１つの他の画面が表示された後に前記ユーザ情報画面が表示される場合の現在日時を第２時点として取得し、前記第１時点から前記第２時点までの時間の長さに関する時間情報を取得する時間情報取得手段、
    前記時間情報に基づいて、前記ユーザの不正を検知する不正検知手段、
    としてコンピュータを機能させるためのプログラム。

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