JP7292368B2 - デバイスからの属性および位置シグネチャを使用してデバイスを識別する方法、その方法のための一意に生成された識別子のサーバ、およびその方法のための命令シーケンスを記憶する非一時的コンピュータ可読記憶媒体 - Google Patents
デバイスからの属性および位置シグネチャを使用してデバイスを識別する方法、その方法のための一意に生成された識別子のサーバ、およびその方法のための命令シーケンスを記憶する非一時的コンピュータ可読記憶媒体 Download PDFInfo
- Publication number
- JP7292368B2 JP7292368B2 JP2021212076A JP2021212076A JP7292368B2 JP 7292368 B2 JP7292368 B2 JP 7292368B2 JP 2021212076 A JP2021212076 A JP 2021212076A JP 2021212076 A JP2021212076 A JP 2021212076A JP 7292368 B2 JP7292368 B2 JP 7292368B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- location
- attributes
- signature
- entity
- entity device
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 39
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 claims description 27
- 238000013507 mapping Methods 0.000 claims description 5
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 2
- 239000003795 chemical substances by application Substances 0.000 description 18
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 15
- 238000013434 data augmentation Methods 0.000 description 7
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 7
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 5
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 4
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 4
- VYZAMTAEIAYCRO-UHFFFAOYSA-N Chromium Chemical compound [Cr] VYZAMTAEIAYCRO-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 2
- 235000014510 cooky Nutrition 0.000 description 2
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 2
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 2
- 230000002123 temporal effect Effects 0.000 description 2
- 206010011878 Deafness Diseases 0.000 description 1
- 230000006978 adaptation Effects 0.000 description 1
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 1
- 239000000969 carrier Substances 0.000 description 1
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 1
- 238000013527 convolutional neural network Methods 0.000 description 1
- 238000013480 data collection Methods 0.000 description 1
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 description 1
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 1
- 230000006870 function Effects 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 1
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 1
- 238000007637 random forest analysis Methods 0.000 description 1
- 238000009877 rendering Methods 0.000 description 1
- PISGDJRBMJWASY-UHFFFAOYSA-N xxxx-4 Chemical compound O=C1C(C)=C(OC)OC(C2OC3(CC2)C(C2(C)C=C(C)C=C(C)C23)C=2C=CC(=CC=2)[N+]([O-])=O)=C1C PISGDJRBMJWASY-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
- H04W12/00—Security arrangements; Authentication; Protecting privacy or anonymity
- H04W12/10—Integrity
- H04W12/104—Location integrity, e.g. secure geotagging
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
- H04W4/00—Services specially adapted for wireless communication networks; Facilities therefor
- H04W4/02—Services making use of location information
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N20/00—Machine learning
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N5/00—Computing arrangements using knowledge-based models
- G06N5/04—Inference or reasoning models
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L63/00—Network architectures or network communication protocols for network security
- H04L63/12—Applying verification of the received information
- H04L63/126—Applying verification of the received information the source of the received data
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L67/00—Network arrangements or protocols for supporting network services or applications
- H04L67/2866—Architectures; Arrangements
- H04L67/30—Profiles
- H04L67/306—User profiles
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L9/00—Cryptographic mechanisms or cryptographic arrangements for secret or secure communications; Network security protocols
- H04L9/32—Cryptographic mechanisms or cryptographic arrangements for secret or secure communications; Network security protocols including means for verifying the identity or authority of a user of the system or for message authentication, e.g. authorization, entity authentication, data integrity or data verification, non-repudiation, key authentication or verification of credentials
- H04L9/3247—Cryptographic mechanisms or cryptographic arrangements for secret or secure communications; Network security protocols including means for verifying the identity or authority of a user of the system or for message authentication, e.g. authorization, entity authentication, data integrity or data verification, non-repudiation, key authentication or verification of credentials involving digital signatures
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
- H04W4/00—Services specially adapted for wireless communication networks; Facilities therefor
- H04W4/02—Services making use of location information
- H04W4/029—Location-based management or tracking services
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
- H04W64/00—Locating users or terminals or network equipment for network management purposes, e.g. mobility management
- H04W64/003—Locating users or terminals or network equipment for network management purposes, e.g. mobility management locating network equipment
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Computer Security & Cryptography (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- Telephonic Communication Services (AREA)
- Information Transfer Between Computers (AREA)
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
- Semiconductor Integrated Circuits (AREA)
Description
Claims (20)
- エンティティデバイスのデバイスシグネチャと、位置の位置シグネチャであってデータベースに基づく位置シグネチャとを使用して前記エンティティデバイスを識別する方法であって、
独立して制御されるデータソースから取得した複数のデバイス属性、接続属性、およびユーザエージェント文字列に基づいて、前記エンティティデバイスに対する少なくとも1つのデバイスシグネチャを生成するステップと、
緯度経度ペアおよび高度、前記位置の形状またはサイズ、ならびに前記位置から接続するデバイスの接続属性のうちの少なくとも1つに基づいて、前記位置に対する少なくとも1つの位置シグネチャを生成するステップと、
前記エンティティデバイスから複数の位置データストリームを受信するステップであって、前記複数の位置データストリームは、タイムスタンプデータおよび少なくとも1つの位置属性を含むステップと、
前記位置に対するデバイスシグネチャのコホートを生成するステップと、
前記少なくとも1つの位置シグネチャと前記位置に対する前記デバイスシグネチャのコホートとの組み合わせを使用して、前記位置に対するインデックス付きデータストリームを生成するステップと、
前記位置に対する前記インデックス付きデータストリームに基づいて機械学習モデルを構築するステップと、
ルールのセットまたは前記機械学習モデルのうちの少なくとも一方に基づいて、前記エンティティデバイスに対し一意に生成された識別子を割り当てるステップと、
前記一意に生成された識別子を使用して、前記エンティティデバイスに関連する選択されたデータストリームから前記エンティティデバイスを識別するステップであって、前記選択されたデータストリームは、前記複数のデバイス属性、接続属性、およびユーザエージェント文字列から選択されたデバイス情報と、前記エンティティデバイスの位置情報とを同時に含み、前記選択されたデータストリームは前記エンティティデバイスのデバイス識別子を含まないステップと、を含む方法。 - 前記データベースは、注釈付き関心地点データベースを含み、前記位置シグネチャは、前記注釈付き関心地点データベースから決定される請求項1に記載の方法。
- 信頼度の動的スコアが、前記ルールのセットまたは前記機械学習モデルの少なくとも一方に基づいて、前記一意に生成された識別子に割り当てられる請求項1に記載の方法。
- 前記信頼度の動的スコアは、前記少なくとも1つのデバイスシグネチャおよび少なくとも1つの位置シグネチャの複数の属性をラベル付き履歴データセットと相関させることによって検証される請求項3に記載の方法。
- 前記位置に関連するデータストリームを前記エンティティデバイスにマッピングすることによって、前記位置の少なくとも1つの属性を決定するステップをさらに含む、請求項1に記載の方法。
- 複数の属性を組み合わせて前記エンティティデバイスを識別するステップをさらに含み、前記複数の属性は、デバイス属性および前記エンティティデバイスに関連するユーザの属性を含む請求項1に記載の方法。
- 前記エンティティデバイスに対する前記一意に生成された識別子の精度を高めるために、複数の予め計算された重みが、前記独立して制御されるデータソースに割り当てられる請求項1に記載の方法。
- エンティティデバイスのデバイスシグネチャと、位置の位置シグネチャであってデータベースに基づく位置シグネチャとを使用して前記エンティティデバイスを識別させる、一意に生成された識別子のサーバであって、
プロセッサと、
命令のセットを記憶するメモリと、を備え、
前記命令のセットは、前記プロセッサによって実行されると、
独立して制御されるデータソースから取得した複数のデバイス属性、接続属性、およびユーザエージェント文字列に基づいて、前記エンティティデバイスに対する少なくとも1つのデバイスシグネチャを生成するステップと、
緯度経度ペアおよび高度、位置の形状またはサイズ、ならびに前記位置から接続するデバイスの接続属性のうちの少なくとも1つに基づいて、前記位置に対する少なくとも1つの位置シグネチャを生成するステップと、
前記エンティティデバイスから複数の位置データストリームを受信するステップであって、前記複数の位置データストリームは、タイムスタンプデータおよび少なくとも1つの位置属性を含むステップと、
前記位置に対するデバイスシグネチャのコホートを生成するステップと、
前記少なくとも1つの位置シグネチャと前記位置に対する前記デバイスシグネチャのコホートとの組み合わせを使用して、前記位置に対するインデックス付きデータストリームを生成するステップと、
前記位置に対する前記インデックス付きデータストリームに基づいて機械学習モデルを構築するステップと、
ルールのセットまたは前記機械学習モデルのうちの少なくとも一方に基づいて、前記エンティティデバイスに対し一意に生成された識別子を割り当てるステップと、
前記一意に生成された識別子を使用して、前記エンティティデバイスに関連する選択されたデータストリームから前記エンティティデバイスを識別するステップであって、前記選択されたデータストリームは、前記複数のデバイス属性、接続属性、およびユーザエージェント文字列から選択されたデバイス情報と、前記エンティティデバイスの位置情報とを同時に含み、前記選択されたデータストリームは前記エンティティデバイスのデバイス識別子を含まないステップと、を実施させる、一意に生成された識別子のサーバ。 - 前記データベースは、注釈付き関心地点データベースを含み、前記位置シグネチャは、前記注釈付き関心地点データベースから決定される請求項8に記載の一意に生成された識別子のサーバ。
- 信頼度の動的スコアが、前記ルールのセットまたは前記機械学習モデルの少なくとも一方に基づいて、前記一意に生成された識別子に割り当てられる請求項8に記載の一意に生成された識別子のサーバ。
- 前記信頼度の動的スコアは、前記少なくとも1つのデバイスシグネチャおよび少なくとも1つの位置シグネチャの複数の属性をラベル付き履歴データセットと相関させることによって検証される請求項10に記載の一意に生成された識別子のサーバ。
- 前記位置に関連するデータストリームを前記エンティティデバイスにマッピングすることによって、前記位置に対する少なくとも1つの属性を決定する請求項8に記載の一意に生成された識別子のサーバ。
- 複数の属性を組み合わせて前記エンティティデバイスを識別し、前記複数の属性は、デバイス属性および前記エンティティデバイスに関連するユーザの属性を含む請求項8に記載の一意に生成された識別子のサーバ。
- 前記一意に生成された識別子の精度を高めるために、複数の予め計算された重みが、前記独立して制御されるデータソースに割り当てられる請求項8に記載の一意に生成された識別子のサーバ。
- 命令シーケンスを記憶する非一時的コンピュータ可読記憶媒体であって、前記命令シーケンスは、プロセッサによって実行されると、エンティティデバイスのデバイスシグネチャと、位置の位置シグネチャであってデータベースに基づく位置シグネチャとを使用して前記エンティティデバイスを識別させ、さらに前記命令シーケンスは、
独立して制御されるデータソースから取得した複数のデバイス属性、接続属性、およびユーザエージェント文字列に基づいて、前記エンティティデバイスに対する少なくとも1つのデバイスシグネチャを生成するステップと、
緯度経度ペアおよび高度、前記位置の形状またはサイズ、ならびに前記位置から接続するデバイスの接続属性のうちの少なくとも1つに基づいて、前記位置に対する少なくとも1つの位置シグネチャを生成するステップと、
前記エンティティデバイスから複数の位置データストリームを受信するステップであって、前記複数の位置データストリームは、タイムスタンプデータおよび少なくとも1つの位置属性を含むステップと、
前記位置に対するデバイスシグネチャのコホートを生成するステップと、
前記少なくとも1つの位置シグネチャと前記位置に対する前記デバイスシグネチャのコホートとの組み合わせを使用して、前記位置に対するインデックス付きデータストリームを生成するステップと、
前記位置に対する前記インデックス付きデータストリームに基づいて機械学習モデルを構築するステップと、
ルールのセットまたは前記機械学習モデルのうちの少なくとも一方に基づいて、前記エンティティデバイスに対し一意に生成された識別子を割り当てるステップと、
前記一意に生成された識別子を使用して、前記エンティティデバイスに関連する選択されたデータストリームから前記エンティティデバイスを識別するステップであって、前記選択されたデータストリームは、前記複数のデバイス属性、接続属性、およびユーザエージェント文字列から選択されたデバイス情報と、前記エンティティデバイスの位置情報とを同時に含み、前記選択されたデータストリームは前記エンティティデバイスのデバイス識別子を含まないステップと、を含む、命令シーケンスを記憶する非一時的コンピュータ可読記憶媒体。 - 前記データベースは、注釈付き関心地点データベースを含み、前記位置シグネチャは、前記注釈付き関心地点データベースから決定される請求項15に記載の命令シーケンスを記憶する非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
- 前記ルールのセットまたは前記機械学習モデルの少なくとも一方に基づいて、前記一意に生成された識別子に信頼度の動的スコアが割り当てられる請求項15に記載の命令シーケンスを記憶する非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
- 前記信頼度の動的スコアは、前記少なくとも1つのデバイスシグネチャおよび少なくとも1つの位置シグネチャの複数の属性をラベル付き履歴データセットと相関させることによって検証される請求項17に記載の命令シーケンスを記憶する非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
- 前記プロセスによって実行されると、前記エンティティデバイスを識別するために複数の属性をさらに組み合わせ、前記複数の属性は、デバイス属性および前記エンティティデバイスに関連するユーザの属性を含む請求項15に記載の命令シーケンスを記憶する非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
- 前記エンティティデバイスのデバイス識別子を含まない前記一意に生成されたデータストリームの精度を高めるために、複数の予め計算された重みが前記独立して制御されるデータソースに割り当てられる請求項15に記載の命令シーケンスを記憶する非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
Applications Claiming Priority (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
US17/142,144 | 2021-01-05 | ||
US17/142,144 US10979848B1 (en) | 2021-01-05 | 2021-01-05 | Method for identifying a device using attributes and location signatures from the device |
Publications (3)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2022105989A JP2022105989A (ja) | 2022-07-15 |
JP2022105989A5 JP2022105989A5 (ja) | 2023-02-09 |
JP7292368B2 true JP7292368B2 (ja) | 2023-06-16 |
Family
ID=75394411
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2021212076A Active JP7292368B2 (ja) | 2021-01-05 | 2021-12-27 | デバイスからの属性および位置シグネチャを使用してデバイスを識別する方法、その方法のための一意に生成された識別子のサーバ、およびその方法のための命令シーケンスを記憶する非一時的コンピュータ可読記憶媒体 |
Country Status (4)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US10979848B1 (ja) |
EP (1) | EP4024906B1 (ja) |
JP (1) | JP7292368B2 (ja) |
AU (1) | AU2021290402A1 (ja) |
Families Citing this family (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US12026248B2 (en) | 2021-06-10 | 2024-07-02 | Armis Security Ltd. | Techniques for securing network environments by identifying device attributes based on string field conventions |
US11652823B1 (en) * | 2022-12-19 | 2023-05-16 | Uab 360 It | Systems and methods for controlling access |
Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2020518208A (ja) | 2017-03-20 | 2020-06-18 | フォアスカウト テクノロジーズ インコーポレイテッド | デバイス識別 |
Family Cites Families (20)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
GB2337386B (en) * | 1996-09-09 | 2001-04-04 | Dennis J Dupray | Location of a mobile station |
US9134398B2 (en) * | 1996-09-09 | 2015-09-15 | Tracbeam Llc | Wireless location using network centric location estimators |
US9282446B2 (en) * | 2009-08-06 | 2016-03-08 | Golba Llc | Location-aware content and location-based advertising with a mobile device |
US7840340B2 (en) * | 2007-04-13 | 2010-11-23 | United Parcel Service Of America, Inc. | Systems, methods, and computer program products for generating reference geocodes for point addresses |
US20120185458A1 (en) * | 2011-01-18 | 2012-07-19 | Microsoft Corporation | Clustering crowd-sourced data to identify event beacons |
US8577389B2 (en) * | 2011-01-18 | 2013-11-05 | Microsoft Corporation | Filtering and clustering crowd-sourced data for determining beacon positions |
US20130267255A1 (en) * | 2011-10-21 | 2013-10-10 | Alohar Mobile Inc. | Identify points of interest using wireless access points |
JP2015505088A (ja) * | 2011-12-09 | 2015-02-16 | イーチャージ2 コーポレイションeCharge2 Corporation | 暗号オブジェクトを使用してデータを保護するためのシステムおよび方法 |
US9792451B2 (en) * | 2011-12-09 | 2017-10-17 | Echarge2 Corporation | System and methods for using cipher objects to protect data |
US8438184B1 (en) * | 2012-07-30 | 2013-05-07 | Adelphic, Inc. | Uniquely identifying a network-connected entity |
US9646318B2 (en) * | 2014-05-30 | 2017-05-09 | Apple Inc. | Updating point of interest data using georeferenced transaction data |
US9639854B2 (en) * | 2014-06-26 | 2017-05-02 | Nuance Communications, Inc. | Voice-controlled information exchange platform, such as for providing information to supplement advertising |
WO2016029178A1 (en) * | 2014-08-22 | 2016-02-25 | Adelphic, Inc. | Audience on networked devices |
US10270788B2 (en) * | 2016-06-06 | 2019-04-23 | Netskope, Inc. | Machine learning based anomaly detection |
US9622036B1 (en) * | 2016-06-29 | 2017-04-11 | Sprint Spectrum L.P. | Method and system for estimating and use of device location based on radio frequency signature of coverage from a single base station |
US10873832B2 (en) * | 2017-02-17 | 2020-12-22 | DataSpark, PTE. LTD. | Mobility gene for trajectory data |
AU2017399008A1 (en) * | 2017-02-17 | 2019-09-05 | Dataspark Pte, Ltd | Mobility gene for visit data |
US10419883B2 (en) * | 2017-07-31 | 2019-09-17 | 4Info, Inc. | Systems and methods for statistically associating mobile devices and non-mobile devices with geographic areas |
EP3881091A4 (en) * | 2018-11-17 | 2022-08-10 | CommScope Technologies LLC | LOCATION WITH A CLOUD WIRELESS ACCESS NETWORK |
EP3742304A1 (en) * | 2019-05-22 | 2020-11-25 | Siemens Aktiengesellschaft | Validation of measurement datasets in a distributed database |
-
2021
- 2021-01-05 US US17/142,144 patent/US10979848B1/en active Active
- 2021-12-27 JP JP2021212076A patent/JP7292368B2/ja active Active
- 2021-12-29 AU AU2021290402A patent/AU2021290402A1/en not_active Abandoned
- 2021-12-30 EP EP21218359.4A patent/EP4024906B1/en active Active
Patent Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2020518208A (ja) | 2017-03-20 | 2020-06-18 | フォアスカウト テクノロジーズ インコーポレイテッド | デバイス識別 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
AU2023202016A1 (en) | 2023-05-04 |
EP4024906A1 (en) | 2022-07-06 |
JP2022105989A (ja) | 2022-07-15 |
US10979848B1 (en) | 2021-04-13 |
AU2021290402A1 (en) | 2022-07-21 |
EP4024906B1 (en) | 2024-02-28 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP6575335B2 (ja) | ソーシャルメディアメッセージ及び施設の間のリンクを推定する方法、コンピュータシステム、及びプログラム | |
US9743251B2 (en) | Adding location names using private frequent location data | |
JP7292368B2 (ja) | デバイスからの属性および位置シグネチャを使用してデバイスを識別する方法、その方法のための一意に生成された識別子のサーバ、およびその方法のための命令シーケンスを記憶する非一時的コンピュータ可読記憶媒体 | |
US20160267144A1 (en) | Collecting and generating geo-tagged social media data through a network router interface | |
CN110300013A (zh) | 在具有不同的应用命名的云域中执行策略 | |
US10936978B2 (en) | Models for visualizing resource allocation | |
US20130152215A1 (en) | Secure location collection and analysis service | |
US9787557B2 (en) | Determining semantic place names from location reports | |
US20210209162A1 (en) | Method for processing identity information, electronic device, and storage medium | |
WO2021118413A2 (en) | Data processing method, comprising secure multilateral computing and data analysis methods | |
EP3192061A1 (en) | Measuring and diagnosing noise in urban environment | |
US10268979B2 (en) | Intermediate resource allocation tracking in data models | |
US20200084172A1 (en) | Social networking service content sharing | |
CN111797422A (zh) | 数据隐私保护查询方法、装置、存储介质及电子设备 | |
JP2010072876A (ja) | ルール作成プログラム、ルール作成方法及びルール作成装置 | |
JP6983275B2 (ja) | 異常検知及び異常度可視化に関する情報処理装置、情報処理方法及びプログラム | |
AU2023202016B2 (en) | Method for identifying a device using attributes and location signatures from the device | |
US10979284B2 (en) | Systems and methods for providing cross-network event attribution | |
Huck et al. | Challenges in geocoding sociallygenerated data | |
JP6311051B2 (ja) | 推定装置、推定方法及び推定プログラム | |
JP6159002B1 (ja) | 推定装置、推定方法及び推定プログラム | |
JP7336780B1 (ja) | プログラム、方法、情報処理装置、システム | |
WO2022267177A1 (zh) | 地址脱敏方法、装置、电子设备及存储介质 | |
JP7325562B2 (ja) | コンピュータ・プログラムおよび非一時的なコンピュータ読み取り可能な記録媒体 | |
WO2024148372A1 (en) | Method for performing deep similarity modelling on client data to derive behavioral attributes at an entity level |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20220418 |
|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20220418 |
|
A871 | Explanation of circumstances concerning accelerated examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A871 Effective date: 20220418 |
|
A711 | Notification of change in applicant |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A711 Effective date: 20220509 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A821 Effective date: 20220509 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20220802 |
|
A601 | Written request for extension of time |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A601 Effective date: 20221027 |
|
A601 | Written request for extension of time |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A601 Effective date: 20221229 |
|
A524 | Written submission of copy of amendment under article 19 pct |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A524 Effective date: 20230201 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20230511 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20230606 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 7292368 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
S111 | Request for change of ownership or part of ownership |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313111 |
|
R371 | Transfer withdrawn |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R371 |