TWI573084B - 用於虛擬身份管理者的計算系統及方法 - Google Patents

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Description

用於虛擬身份管理者的計算系統及方法
本發明係關於虛擬身份管理者。
隨著包括智慧手機、平板電腦、膝上型電腦及類似裝置之行動計算裝置之激增，單個使用者可具有多個裝置，經由該多個裝置使用者可存取各種線上服務、網路及平臺。該等不同服務、網路及平臺可具有不同存取要求及識別機制，該等存取要求及識別機製要求使用者維持多個不同識別源(使用者ID/密碼組合、PINs等)。使用者可因此具有支離破碎的線上經驗，且該線上經驗不允許該使用者之識別資訊得以簡單且安全地與該使用者使用之多個服務、網路及平臺共享。
在另一個實例中，當使用者開始使用新裝置以存取該使用者之前已用先前裝置存取之線上服務時，因為該服務並未認出新裝置，所以可能提示該使用者執行驗證程序來確認使用者之身份，從而用附加的費時任務打斷了使用者。另外，缺乏使用者的各種識別資訊之可見性可導致使用者接收對於使用者而言缺乏相關性之廣告及推薦。
本文揭示一種用於管理使用者身份之系統及方法。在 一個實例中，該系統包括經配置以在相應的請求串流及回應串流中與複數個客戶端裝置通訊之虛擬ID管理伺服器。推理引擎經配置以監視虛擬ID管理伺服器與複數個客戶端裝置中之每一個客戶端裝置之間的請求串流及回應串流，用於識別區分複數個客戶端裝置之每一個客戶端裝置與該複數個客戶端裝置之其他客戶端裝置之因素。在偵測到兩個或兩個以上客戶端裝置之每一個客戶端裝置的一或更多個識別因素匹配於閾值概率內後，推理引擎經配置以產生推理，該推理為兩個或兩個以上客戶端裝置由使用者使用。基於該推理，推理引擎在虛擬ID管理伺服器處建立虛擬身份記錄，以將該兩個或兩個以上客戶端裝置連接至該使用者。該系統亦可包括身份驗證引擎，該身份驗證引擎經配置以接收身份驗證請求，該身份驗證請求查詢關於從不同於服務記錄的客戶端裝置登錄進入服務的未經驗證的使用者。該請求可詢問不同客戶端裝置在該虛擬身份記錄中是否連接至使用者。
提供發明內容以簡化形式來介紹概念選擇，該概念將在如下實施方式中得到進一步描述。發明內容不意欲識別所主張之標的之關鍵特徵或基本特徵，也不意欲用於限制所主張標的之範疇。此外，所主張標的不局限於解決如本揭示案之任何部分指出的任何或全部缺點之實施。
第1圖大體圖示用於管理使用者身份之計算系統10的一個實施例。計算系統10包括虛擬ID管理伺服器12，該虛擬ID管理伺服器12經配置以經由諸如網際網路之電腦網路與複數個客戶端裝置通訊，該客戶端裝置包括使用者客戶端裝置。如以下更詳細描述，虛擬ID管理伺服器12包括推理引擎22，該推理引擎22經配置以於連接兩個或兩個以上使用者客戶端裝置至共同使用者之虛擬ID管理伺服器上建立虛擬身份記錄24。
在一個實例中，使用者客戶端裝置14包括大容量儲存器26、記憶體28、顯示器29、處理器30及諸如GPS接收器32之位置感測技術。GPS接收器32在從使用者接收到對該位置追蹤的適當同意後，基於衛星信號判定使用者客戶端裝置14之位置，且可週期性地經由虛擬ID客戶端模組38發送該裝置之經判定的位置至虛擬ID管理伺服器12。
儲存於大容量儲存器26內之諸如瀏覽器34及應用程式(「apps」)36之程式可藉由使用記憶體28之處理器30執行，並於顯示器29上顯示輸出，以達到本文描述之各種功能。虛擬ID客戶端模組38可提供於使用者客戶端裝置14上，該使用者客戶端裝置14經配置以經由相應請求串流及回應串流40與虛擬ID管理伺服器12之推理引擎22通訊。在其他實例中，使用者客戶端裝置 14可包括未在第1圖中圖示之其他元件，諸如包括例如觸模螢幕、鍵盤、滑鼠、遊戲控制器、相機及/或麥克風之使用者輸入裝置。進一步，雖然未在第1圖中圖示，但應瞭解使用者客戶端裝置16、18、20及116具有相似元件，該等相似元件以與如上所述客戶端裝置14相似之方式執行功能。
作為一個實例，虛擬ID管理伺服器12可安放於提供對各種資訊及服務之單點存取的埠44上。具有使用者賬戶之使用者可在該埠44處登錄，例如，用使用者名稱及密碼經由存取控制點46登錄以存取各種資訊及服務，諸如代管於線上服務伺服器54上之電子郵件50服務及日曆52服務、經由代管於社交網路伺服器58上之社交網路引擎56之社交網路服務，等等。應瞭解在一個實施例中，該存取控制點可實施為負載平衡代理伺服器。其他特徵及服務可由未登錄進入該埠44之使用者存取，諸如經由代管於另一個線上服務伺服器64上之搜尋引擎60之搜尋，經由代管於另一個線上服務伺服器64上之新聞引擎62之新聞，等等。
現轉向推理引擎22為使用者建立虛擬身份記錄24之處理，該推理引擎分別監視虛擬ID管理伺服器12與使用者客戶端裝置14、16及18之間的請求串流及回應串流40、70及120，用於識別區分該等裝置中每一個裝置與其他使用者客戶端裝置的因素。可監視的識別因素之實例包括(但不局限於)裝置ID、瀏覽器版本、瀏覽器 歷史、瀏覽器網路餅乾、搜尋資料檔、商務交易資訊、位置資訊及社交圖表資訊。
在一個實例中，使用者客戶端裝置14可為具有IP位址之膝上型電腦，該IP位址解析為接近美國任何城鎮大街100號。使用者客戶端裝置14上之虛擬ID客戶端模組38經由串流40發送IP位址至推理引擎22以回應來自推理引擎22之請求。假使地理位置之IP位址解析具有精確度之不同級別，基於先前學習，推理引擎22分配置信因數為80%至美國任何城鎮大街100號。儲存於使用者客戶端裝置14上之瀏覽器網路餅乾用於追蹤執行於該裝置上之搜尋以建立搜尋資料檔，該搜尋資料檔藉由該推理引擎22加以相似地監視。在該實例中，已執行之搜尋包括用於越南假期出租、XYZ汽車、任何城鎮、美國管道工及密西西比河巡航之搜尋。
使用者客戶端裝置16可為接收GPS信號之行動通訊裝置，該GPS信號將該裝置放置在美國任何城鎮大街100號。使用者客戶端裝置16上之虛擬ID客戶端模組經由串流70發送位置資訊至推理引擎22以回應來自推理引擎22之請求。假使經由GPS信號獲得的地理位置係高度精確的，則推理引擎22分配置信因數為99%至美國任何城鎮大街100號(即該使用者客戶端裝置16之位置)。儲存於該使用者客戶端裝置16之網路餅乾用於追蹤執行於該裝置上之以下搜尋：搜尋越南食物、XYZ汽車、任何城鎮、美國管道工及密西西比河遊艇。含由該 等搜尋之搜尋資料檔亦由推理引擎22監視。
當推理引擎22偵測到上述識別因素並分配關聯置信因數時，該推理引擎判定使用者客戶端裝置14及16之識別因素是否匹配於閾值概率內。若如此，則該推理引擎產生推理，該推理為使用者客戶端裝置14及16均由同一使用者使用。推理引擎22然後建立虛擬身份記錄24於虛擬ID管理伺服器12上，該虛擬ID管理伺服器12將使用者客戶端裝置14及16連接至諸如使用者72之使用者。
推理引擎22經配置以部分基於自連接其他使用者及該等使用者之相應客戶端裝置之機器學習估計以下推理之精確性程度：使用者客戶端裝置14及16均由同一使用者使用。推理引擎22亦經配置以監視推理引擎22所作出的推理，及基於該推理稍後經判定為正確的還是不正確的，調整導致判定精確度的因素的精確度。舉例而言，在諸如第1圖中描述之埠環境中，已關於裝置產生使用者推理之裝置可稍後存取輸入了使用者登錄的服務。在該點上，基於該原始推理為正確的還是不正確的，該埠既可用關於已識別使用者經由該裝置之登錄的新資訊更新虛擬身份記錄，且亦更新與導致該原始推理的該置信因數(該等置信因數)相關聯之概率。以此方式，推理引擎可繼續微調該推理引擎對某些使用者裝置使用之估計概率。
繼續上述實例，假定相同位址及置信因數關聯於使用 者客戶端裝置14及16之位置，那麼該等位置可判定為在概率為80%內匹配。根據搜尋資料檔相似性，使用者客戶端裝置14及16之搜尋資料檔可判定為在概率為85%內匹配。根據該等兩個概率，及基於來自連接其他使用者及該等使用者的相應客戶端裝置的機器學習，推理引擎22估計以下推理的精確性程度為75%：使用者客戶端裝置14及16由同一使用者使用。為產生使用者客戶端裝置14及16由同一使用者使用之推理，推理引擎22可設定諸如70%之閾值概率。因此，在該實例中，因為已估計的精確性程度超過該閾值概率，所以推理引擎22產生使用者客戶端裝置14及16由同一使用者72使用之推理。在產生該推理後，推理引擎22可發送請求至使用者72以驗證使用者客戶端裝置14及16均由使用者使用之推理。推理引擎22可發送驗證請求至使用者客戶端裝置14或16，該使用者客戶端裝置14或16以較高置信度連接至使用者72。
在產生推理後，推理引擎22為使用者72建立將使用者客戶端裝置14及16連接至該使用者的虛擬身份記錄24。虛擬身份記錄24包括位置資料74，該位置資料74用經由位置連接至使用者72之使用者客戶端裝置填充。與各裝置位置相關聯之置信因數大體由實線或虛線指示。在本實例中，使用者客戶端裝置14及16包括於位置資料74中。與使用者客戶端裝置14及16之位置相關聯的置信因數分別為85%及99%。因為該等置信因數 高於諸如75%之預先決定閾值概率，故使用者客戶端裝置14及16經圖示為用實線連接。另一個使用者客戶端裝置18亦可包括於位置資料74中，但是該使用者客戶端裝置18具有的置信因數僅為70%。因此，使用者客戶端裝置18經圖示為用虛線連接。
以相似的方式，虛擬身份記錄24包括搜尋資料檔資料76，該搜尋資料檔資料76用使用者客戶端裝置14及16填充，該等使用者客戶端裝置14及16經由該等使用者客戶端裝置14及16之搜尋資料檔連接至使用者72。在本實例中，置信因數不與來自各裝置之搜尋資料檔相關聯，且使用者客戶端裝置14及16經圖示用實線連接。在其他實例中，置信因數可分配給每個裝置之搜尋資料檔，且以如上所述之方式圖示。另外的使用者客戶端裝置116亦包括於搜尋資料檔資料76中。
推理引擎22可經配置以從位置資料74及搜尋資料檔資料76發送資訊至代管於廣告伺服器82上之廣告引擎80。廣告引擎80及廣告伺服器82可位於埠44上或遠端地位於不同網路或平臺上。廣告引擎80經配置以使用接受自推理引擎22之資訊以發送指向使用者的廣告84至使用者客戶端裝置14。廣告引擎80亦可發送廣告84至使用者客戶端裝置16及連接至使用者72之任何其他裝置。
推理引擎亦可經配置以基於社交網路資訊判定使用者72與另一個使用者有關係。廣告引擎80然後可經配置 以供應指向朋友的廣告至與另一個使用者相關聯之客戶端裝置。再次參看使用者客戶端裝置14，在一個實例中，請求串流及回應串流40可包括與跨越社交網路之使用者72的互動相關聯的社交網路資訊，該社交網路建立社交圖表。使用者72可使用使用者客戶端裝置14來登錄進入該埠44以存取社交網路引擎56及與該使用者相關聯的社交圖表90。來自使用者72之社交圖表90的由使用者客戶端裝置14存取的資訊可儲存於虛擬身份記錄24中之社交圖表資料92中。在該實例中，推理引擎22從社交圖表90判定使用者72與使用使用者客戶端裝置20之使用者94具有「朋友」關係。
作為另一個實例，虛擬身份管理伺服器12之推理引擎22可經配置以接收社交圖表資訊，該社交圖表資訊係關於來自執行於不同社交網路伺服器上之複數個社交網路之使用者。如第4圖所示，來自三個不同社交網路之社交圖表經圖示如下：諸如FACEBOOK®之社交網路1，該社交網路1用於與朋友雙向通訊；諸如TWITTER®之社交網路2，該社交網路2用於廣播訊息至訂閱者朋友之網路；及諸如MICROSOFT® LIVE MESSENGER之社交網路3，該社交網路3用於交換朋友之間的交談訊息。
舉例而言，使用者A在社交網路1、2及3中之每一者上可具有使用不相關使用者名稱之三個不相關賬戶。基於社交圖表中相似性，虛擬身份管理伺服器12之推理引擎經配置以在使用者賬戶之間進行區分，且判定在第 4圖中圖示之三個社交圖表屬於同一使用者，即使用者A。另外，推理引擎經配置以為來自複數個社交圖表之使用者建立社交超圖，該複數個社交圖表圖表來自不同社交網路。在所圖示之實例中，社交超圖壓縮該等三個圖表之每一個圖表之邊緣，從而經由使用者A之虛擬身份將社交圖表1、2、3中之每一者連接在一起。
另外，虛擬身份管理伺服器之推理引擎可對使用者之社交超圖中的其他朋友進行相同操作。應瞭解，虛擬身份管理者之推理引擎可經配置以計算未經由不同社交網路之每一者連接到彼此的使用者之間的交叉社交網路通訊路徑。在圖示之實例中，在社交網路1及社交網路2中，使用者A是朋友B的朋友。在社交網路3中，使用者A是朋友C的朋友。另外，在社交網路3中，朋友B是朋友C的朋友。藉由建立該社交超圖，推理引擎能計算出朋友A、B及C係彼此的朋友(亦即，彼此為朋友)。該相互的朋友關係可對於向該等朋友A、B、C提供群組定向的內容(group oriented offer)有價值。若無該社交超圖，則在不同社交圖表1、2及3中之每一者中，該資訊可能保持孤立。
使用者72亦可經由使用者客戶端裝置16經由電子商務服務96進行購物，該電子商務服務96位於電子商務伺服器98上。與該購物相關聯的商務交易資訊可藉由推理引擎22經由請求串流及回應串流70監視。該商務交易資訊可儲存於在虛擬身份記錄24中之交易資料100 中。應瞭解，商務交易資訊可指示以下及其他資訊：使用者已購買產品或服務，該產品或服務係關於使用者與朋友之間的共同興趣，該共同的興趣已在如上所述之該社交網路資訊中得到識別。在做此判定之後，廣告引擎經配置以基於商務交易資訊供應指向朋友的廣告至與該朋友相關聯之客戶端裝置。
在一個實例中，使用者72經由電子商務伺服器98從腳踏車商店電子商務服務96購買超快競賽用腳踏車。經由使用者72之社交圖表90，推理引擎22已判定使用者94為使用者72之朋友，且使用者72與使用者72之朋友交換關於腳踏車競賽之訊息及連接。使用指示使用者已購買超快競賽用腳踏車之商務交易資訊，該商務交易資訊係關於對騎腳踏車之共同興趣，且基於在該使用者與該使用者(使用者94)之朋友之間的關於對腳踏車共同興趣之社交圖表資訊，廣告引擎80可經配置以供應指向朋友的超快競賽用腳踏車之廣告102至與使用者94相關聯之使用者裝置20。
虛擬ID管理伺服器12亦包括ID驗證引擎106，該ID驗證引擎106經配置以接收來自諸如代管於應用伺服器110上之第三方應用商店108的線上服務之身份驗證請求114。在一個實例中，請求114可查詢關於未經驗證的使用者112，該使用者112正自使用者客戶端裝置116登錄進入第三方應用伺服器110，該使用者客戶端裝置116不同於與第三方應用商店108記錄的且與由該未經 驗證的使用者使用之登錄憑證相關聯之彼等使用者客戶端裝置。請求114詢問使用者客戶端裝置116是否經由虛擬身份記錄24連接至使用者72，在該虛擬身份記錄24中使用者72與由未經驗證的使用者112使用之登錄憑證相關聯。
請求114可包括在虛擬身份記錄24中使用者客戶端裝置116連接至使用者72之確定性指定級別。在一個實例中，該確定性指定級別可於1-5之標度內描繪，其中1為最小確定性且5為最大確定性。對於大體與安全之較高級別相關聯之服務，諸如線上銀行，可請求確定性之較高級別。對於大體與安全之較低級別相關聯之服務而言，諸如照片組織及共享服務，可請求確定性之較低級別。在本實例中，第三方應用商店108可能需要使用者客戶端裝置116已連接至使用者72的確定性級別3。
在虛擬身份記錄24中，使用者客戶端裝置116包括於搜尋資料檔檔案76及交易資訊檔案100中。使用該資訊，ID驗證引擎106判定使用者客戶端裝置116已連接至使用者72及因此未經驗證的使用者112為使用者72的確定性將滿足確定性級別3。ID驗證引擎106接著發送回應118至第三方應用商店108，該回應118指示使用者客戶端裝置116已連接至使用者72。
在另一個實例中，ID驗證引擎106偵測到經由推理引擎22在來自使用者客戶端裝置18之串流120中偵測出的識別因素與使用者72之虛擬身份記錄24不一致。使 用者客戶端裝置18可為具有GPS接收器之行動通訊裝置，該GPS接收器經由串流120指示出該使用者客戶端裝置18當前位於紐約市。串流120亦可指示出使用者客戶端裝置18已用於從該紐約市區域進行多次電子商務購物。亦為行動通訊裝置之使用者客戶端裝置16經由該裝置16之GPS接收器指示該使用者裝置16當前位於美國任何城鎮的大街100號，即使用者72之家庭地址。從虛擬身份記錄24之位置資料74中，ID驗證引擎106亦判定使用者客戶端裝置18在過去的兩年裏在美國任何城鎮內及周圍已由使用者72使用僅3次用於簡短的電話交流。基於該資訊，ID驗證引擎106判定使用者客戶端裝置18可丟失或被偷竊，且未經授權的使用者當前可正使用該裝置。ID驗證引擎106可接著發送潛在欺詐警報122至使用者客戶端裝置16，該潛在欺詐警報122通知使用者72使用者客戶端裝置18之可能未經授權的使用。
現參閱第2圖，該圖圖示根據本揭示案之一個實施例之用於管理使用者身份之方法200。該方法可使用如上所述且如第1圖所示之系統10之軟體及硬體元件，或使用其他合適元件執行。
首先，將描述方法200之步驟202-214，步驟202-214包含該方法之虛擬身份記錄建立階段。在步驟202中，該方法包括在相應的請求串流及回應串流中與諸如使用者客戶端裝置14、16及18的複數個客戶端裝置之每一個客戶端裝置通訊。在步驟204中，該方法包括監視請 求串流及回應串流用於識別區分該複數個客戶端裝置之每一個客戶端裝置與其他客戶端裝置的因素。如上所述，識別因素可包括(但不局限於)：裝置ID、瀏覽器版本、瀏覽器歷史、瀏覽器網路餅乾、搜尋資料檔、商務交易資訊、位置資訊及社交圖表資訊。
在步驟206中，該方法包括偵測複數個客戶端裝置之兩個或兩個以上客戶端裝置中的每一個客戶端裝置的識別因素中的匹配於閾值概率內之一或更多個識別因素。根據第1圖之如上所述，推理引擎22可分配置信因數至一或更多個識別因素之每一個識別因素以判定該等識別因素是否匹配於閾值概率內。若如此，在步驟208中，該方法包括產生兩個或兩個以上客戶端裝置由同一使用者使用之推理。在步驟210中，該方法可包括基於自連接其他使用者及該等使用者相應的客戶端裝置之機器學習估計與該推理相關聯之精確性程度。一旦估計處精確性程度，在步驟212中，該方法可包括發送驗證該推理之請求至該使用者。基於該推理，在步驟214中，該方法接著建立連接兩個或兩個以上客戶端裝置之虛擬身份記錄。
然後，參閱第2圖之繼續，即第3圖，將描述方法200之步驟216-218，該等步驟216-218包含該方法之使用者身份驗證階段。在步驟216中，該方法可包括接收身份驗證請求，該身份驗證請求查詢從與服務記錄不同的客戶端裝置登錄進入服務之未經驗證的使用者。該請求可 詢問在虛擬身份記錄中不同客戶端裝置是否連接至使用者。該請求亦可包括不同客戶端裝置在虛擬身份記錄中連接至使用者之確定性的指定級別。若滿足確定性之指定級別，在步驟218中，該方法可包括發送回應至服務，該回應指示不同客戶端裝置連接至使用者。
然後，將描述方法200之步驟220-222，該等步驟220-222包含該方法之使用者廣告指向階段。在步驟220中，該方法包括從虛擬身份記錄發送資訊至廣告引擎，在該步驟220中該廣告引擎經配置以供應指向使用者之廣告至兩個或兩個以上客戶端裝置中之一個客戶端裝置。在步驟222中，該方法可包括供應指向使用者之廣告至兩個或兩個以上客戶端裝置之一個客戶端裝置。
然後，將描述方法200之步驟224-227，該等步驟224-227包含該方法之朋友廣告指向階段。如上述討論，該等請求串流及回應串流中之一個串流可包括與跨越社交網路之使用者互動相關聯的社交網路資訊，該社交網路建立社交圖表。在步驟224中，該方法可包括如下步驟：基於社交網路資訊判定該使用者與朋友有關係及該使用者及該朋友具有共同興趣；以及在該虛擬身份記錄中儲存該資訊。
另外，如上所述，該等請求串流及回應串流中另一個串流可包括與該使用者相關聯之商務交易資訊。在步驟225中，該方法可包括如下步驟：從商務交易資訊中偵測使用者相關於與該朋友(已於步驟224中判定)之共 同興趣進行之商務交易，該商務交易由使用者經由連接至使用者之虛擬身份記錄的複數個使用者客戶端裝置中之一個客戶端裝置輸入。在步驟226中，該方法可包括如下步驟：基於商務交易資訊，發送關於與朋友及使用者之間的共同興趣有關的商務交易之資訊至該廣告引擎，以使該廣告引擎能夠供應指向朋友的廣告至與該朋友相關聯之客戶端裝置。在步驟227中，該方法可包括基於使用者之商務交易資訊供應指向朋友之廣告至與該朋友相關聯之客戶端裝置。通常，廣告由廣告引擎供應至朋友之客戶端裝置。
應瞭解，基於從不同使用者客戶端裝置監視之資訊串流，步驟224-227使該方法200能夠供應廣告至使用者之朋友。因此，若使用者從判定出朋友及共同興趣的第一客戶端裝置瀏覽社交網路網站，並自第二使用者客戶端裝置購買關於與朋友之共同興趣之產品或服務，則該等活動將表示於從第一裝置中收集之社交網路資訊及從第二裝置中收集之商務交易資訊中。該兩種資訊類型均連接至使用者之虛擬身份記錄，且該等資訊類型可用於廣告引擎供應廣告至使用者之朋友。通常，廣告引擎將向虛擬身份管理伺服器請求獲得使用者及朋友，該等使用者及朋友匹配已由登廣告者於廣告引擎管理之廣告活動中指定的資料檔。因此，在上述實例中，廣告引擎原本請求最近購買了超快競賽用腳踏車及與使用者有對腳踏車共同興趣之使用者朋友的身份。當彼等朋友瀏覽網 際網路或以導致廣告請求發送至廣告引擎的方式執行應用程式時，該廣告引擎將藉由供應如上所述之指向朋友的廣告作出回應。
然後，將描述方法200之步驟228-230，該等步驟228-230包含該方法之欺詐偵測階段。在步驟228中，該方法可包括偵測使用者使用的複數個客戶端裝置中與虛擬身份記錄不一致之一個客戶端裝置之識別因素。一旦偵測到不一致識別因素，在步驟230中該方法可包括發送潛在欺詐警報至由使用者使用之複數個客戶端裝置之另一個客戶端裝置。
應瞭解，如上所述之系統及方法可用以跨越多個使用者客戶端裝置管理使用者身份。另外，該系統及方法可使使用者能夠跨越由使用者選擇的多個服務、網路及平臺簡單且安全地共享身份資訊。跨越該等各種線上目的地之使用者之線上經驗可因此係較完整且更令人愉快的。促進身份資訊之安全共享亦可使使用者能夠接收更加相關且所要的廣告及推薦。
關於本文描述之軟體操作環境及硬體操作環境，應瞭解，術語「模組」、「程式」及「引擎」已用於描述軟體元件，該等軟體元件由本文描述之各種計算硬體裝置之處理器實施以執行一或更多個特定功能。術語「模組」、「程式」及「引擎」意謂包含可執行檔案、資料檔案、程式庫、驅動程式、指令碼、資料庫記錄等等中的單個或群組。另外，應瞭解，本文描述之虛擬ID管理伺服 器12及其他伺服器雖為達到討論容易之目的而圖示為單一伺服器，但熟悉雲端計算環境之技術者應瞭解虛擬ID管理伺服器12及其他伺服器可實施為協調伺服器之群組，該群組可位於同一位置或分佈於電腦網路中。
亦應瞭解，術語「客戶端裝置」可包括個人電腦、膝上型裝置、行動通訊裝置、平板電腦、家庭娛樂電腦、遊戲裝置、智慧手機或各種其他計算裝置。另外，處理器及記憶體可整合到常見積體電路系統中，如在一些實施例中所謂的晶片上系統，且大容量儲存器可為各種非揮發性儲存設備，諸如硬碟機、韌體、唯讀記憶體(ROM)、電子可抹除可程式化唯讀記憶體(EEPROM)、快閃記憶體、光碟機等等。可為該等計算裝置提供含有經儲存指令之媒體，當該等經儲存指令由該等計算裝置執行時引起該等裝置實施如本文描述之該等方法。該等媒體可包括CD-ROMS、DVD-ROMS及其他媒體。
應瞭解，本文描述之該等實例實施例、配置及/或方法本質上為示例性，且該等特定實施例或實例不欲視為限制意義，因為很多變化係可能的。本文描述之特定常式或方法可表示任何數量處理策略中之一或更多個處理策略。因此，所說明之各種動作可按已說明之序列、其他序列執行、並行執行，或在有些情況下省略。同樣地，上述描述之處理之次序可變化。
本揭示案之標的包括本文揭示的各種處理、系統及配置及其他特徵、功能、動作、及/或特性之全部的新穎及 非顯著性的組合及子組合以及其任何及所有等效物。
10‧‧‧計算系統
12‧‧‧虛擬ID管理伺服器
14‧‧‧使用者客戶端裝置
16‧‧‧使用者客戶端裝置
18‧‧‧使用者客戶端裝置
20‧‧‧使用者客戶端裝置
22‧‧‧推理引擎
24‧‧‧虛擬身份記錄
26‧‧‧大容量儲存器
28‧‧‧記憶體
29‧‧‧顯示器
30‧‧‧處理器
32‧‧‧GPS接收器
34‧‧‧瀏覽器
36‧‧‧應用程式
38‧‧‧虛擬ID客戶端模組
40‧‧‧請求串流及回應串流
44‧‧‧埠
46‧‧‧存取控制點
50‧‧‧電子郵件
52‧‧‧日曆
54‧‧‧線上服務伺服器
56‧‧‧社交網路引擎
58‧‧‧社交網路伺服器
60‧‧‧搜尋引擎
62‧‧‧新聞引擎
64‧‧‧線上服務伺服器
70‧‧‧請求串流及回應串 流
72‧‧‧使用者
74‧‧‧位置資料
76‧‧‧搜尋資料檔資料
80‧‧‧廣告引擎
82‧‧‧廣告伺服器
84‧‧‧廣告
90‧‧‧社交圖表
92‧‧‧社交圖表資料
94‧‧‧使用者
96‧‧‧電子商務服務
98‧‧‧電子商務伺服器
100‧‧‧交易資料
102‧‧‧廣告
106‧‧‧ID驗證引擎
108‧‧‧應用商店
110‧‧‧應用伺服器
112‧‧‧使用者
114‧‧‧請求
116‧‧‧使用者客戶端裝置
118‧‧‧回應
120‧‧‧串流
122‧‧‧警報
200‧‧‧方法
202‧‧‧步驟
204‧‧‧步驟
206‧‧‧步驟
208‧‧‧步驟
210‧‧‧步驟
212‧‧‧步驟
214‧‧‧步驟
216‧‧‧步驟
218‧‧‧步驟
220‧‧‧步驟
222‧‧‧步驟
224‧‧‧步驟
225‧‧‧步驟
226‧‧‧步驟
227‧‧‧步驟
228‧‧‧步驟
230‧‧‧步驟
第1圖為用於管理使用者身份之系統的一個實施例之示意圖，該系統包括推理引擎及身份驗證引擎。
第2圖為圖示用於管理使用者身份之方法的一個實施例之圖式。
第3圖為第2圖之圖式的繼續。
第4圖為由第1圖之系統建立的社交超圖之示意圖。
10‧‧‧計算系統
12‧‧‧虛擬ID管理伺服器
14‧‧‧使用者客戶端裝
16‧‧‧使用者客戶端裝
18‧‧‧使用者客戶端裝
20‧‧‧使用者客戶端裝
116‧‧‧使用者客戶端裝置
22‧‧‧推理引擎
24‧‧‧虛擬身份記錄
26‧‧‧大容量儲存器
28‧‧‧記憶體
29‧‧‧顯示器
30‧‧‧處理器
32‧‧‧GPS接收器
34‧‧‧瀏覽器
36‧‧‧應用程式
38‧‧‧虛擬ID客戶端模組
40‧‧‧請求串流及回應串流
44‧‧‧埠
46‧‧‧存取控制點
50‧‧‧電子郵件
52‧‧‧日曆
54‧‧‧線上服務伺服器
64‧‧‧線上服務伺服器
56‧‧‧社交網路引擎
58‧‧‧社交網路伺服器
60‧‧‧搜尋引擎
62‧‧‧新聞引擎
70‧‧‧請求串流及回應串流
72‧‧‧使用者
94‧‧‧使用者
112‧‧‧使用者
74‧‧‧位置資料
76‧‧‧搜尋資料檔資料
80‧‧‧廣告引擎
82‧‧‧廣告伺服器
84‧‧‧廣告
102‧‧‧廣告
90‧‧‧社交圖表
92‧‧‧社交圖表資料
96‧‧‧電子商務服務
98‧‧‧電子商務伺服器
100‧‧‧交易資料
106‧‧‧ID驗證引擎
108‧‧‧應用商店
110‧‧‧應用伺服器
114‧‧‧請求
118‧‧‧回應
120‧‧‧串流
122‧‧‧警報

Claims (20)

  1. 一種用於管理一使用者之一身份之計算系統，該計算系統包含：一虛擬ID管理伺服器，該虛擬ID管理伺服器經配置以在相應的請求串流及回應串流中與複數個客戶端裝置中之每一個客戶端裝置進行通訊，及該虛擬ID管理伺服器包含：一推理引擎，該推理引擎經配置以：針對識別因素來監視該虛擬ID管理伺服器與該複數個客戶端裝置中之每一個客戶端裝置之間的該等請求串流及回應串流，該等識別因素區分該複數個客戶端裝置中之每一個客戶端裝置與該複數個客戶端裝置之其他客戶端裝置；在針對該複數個客戶端裝置中之兩個或兩個以上客戶端裝置中之每一個客戶端裝置偵測到匹配於一閾值概率內之該等識別因素中之一或更多個識別因素後，產生以下之一推理：該兩個或兩個以上客戶端裝置是由該使用者使用；及基於該推理，在該虛擬ID管理伺服器處建立一虛擬身份記錄，以將該兩個或兩個以上客戶端裝置連接至該使用者；及一身份驗證引擎，該身份驗證引擎經配置以：接收一身份驗證請求，以查詢關於從一不同客戶端裝置 登錄進入該服務之一未經驗證的使用者，該不同客戶端裝置不同於該服務之記錄上的客戶端裝置，該請求詢問在該虛擬身份記錄中該不同客戶端裝置是否已連接至該使用者。
  2. 如請求項1所述之計算系統，其中該推理引擎經配置以估計與該推理相關聯之一精確性程度。
  3. 如請求項2所述之計算系統，其中該精確性程度基於來自連接其他使用者及他們相應的客戶端裝置之機器學習。
  4. 如請求項1所述之計算系統，其中該推理引擎經配置以從該虛擬身份記錄發送資訊至一廣告引擎，且該廣告引擎經配置以發送一指向使用者之廣告至該兩個或兩個以上客戶端裝置之一個客戶端裝置。
  5. 如請求項4所述之計算系統，其中該等請求串流及回應串流中之一個串流包括與跨越建立一社交圖表之一社交網路的該使用者互動相關聯之社交網路資訊。
  6. 如請求項5所述之計算系統，其中該推理引擎經配置以：接收社交圖表資訊，該社交圖表資訊係關於來自複數個社交網路之該使用者，該複數個社交網路中之每一個社 交網路執行於一不同社交網路伺服器上；從來自不同社交網路之該複數個社交圖表建立該使用者之一社交超圖；及計算一交叉社交網路通訊路徑，該交叉社交網路通訊路徑位於不經由該等不同社交網路中之每一個社交網路連接至彼此的使用者之間。
  7. 如請求項6所述之計算系統，其中該等請求串流及回應串流中之另一個串流包括：與該使用者相關聯之商務交易資訊；指示該使用者已購買一產品或服務之該商務交易資訊；關於識別於該社交網路資訊中之該使用者與該使用者之一朋友之間的一興趣之該產品或服務；及其中該廣告引擎經配置以基於該商務交易資訊供應一指向朋友的廣告至與該朋友相關聯之一客戶端裝置。
  8. 如請求項1所述之計算系統，其中該等識別因素選自由以下構成之群組：一裝置ID、一瀏覽器版本、瀏覽器歷史、一瀏覽器網路餅乾、一搜尋資料檔、商務交易資訊、位置資訊及社交圖表資訊。
  9. 如請求項1所述之計算系統，其中由該身份驗證引擎接收之該請求包括：該不同客戶端裝置在該虛擬身份記錄中連接至該使用者之一確定性指定級別，且該身份驗證引擎經配置以在滿足該確定性之指定級別時發送指示該 不同客戶端裝置連接至該使用者的一回應至該服務。
  10. 如請求項1所述之計算系統，其中該身份驗證引擎經配置以：偵測該使用者使用之該複數個客戶端裝置中與該虛擬身份記錄不一致的一個客戶端裝置之一識別因素；及發送一潛在欺詐警報至該使用者使用之該複數個客戶端裝置中另一個客戶端裝置。
  11. 一種用於管理一使用者之一身份之方法，該方法包含以下步驟：在相應的請求串流及回應串流中與複數個客戶端裝置中之每一個客戶端裝置進行通訊；針對識別因素來監視該等請求串流及回應串流，該等識別因素區分該複數個客戶端裝置中之每一個客戶端裝置與該複數個客戶端裝置中之其他客戶端裝置；針對該複數個客戶端裝置中之兩個或兩個以上客戶端裝置中之每一個客戶端裝置來偵測匹配於一閾值概率內之該等識別因素中之一或更多個識別因素；基於該偵測之步驟，產生以下之一推理：該兩個或兩個以上客戶端裝置是由該使用者使用，基於該推理，建立一虛擬身份記錄，以將該兩個或兩個以上客戶端裝置連接至該使用者；及發送來自該虛擬身份記錄之資訊至一廣告引擎，其中該 廣告引擎經配置以供應一指向使用者廣告至該兩個或兩個以上客戶端裝置中之一個客戶端裝置。
  12. 如請求項11所述之方法，該方法進一步包含以下步驟：基於來自連接其他使用者及他們相應的客戶端裝置之機器學習，估計與該推理相關聯之一精確性程度。
  13. 如請求項12所述之方法，該方法進一步包含以下步驟：發送一請求至該使用者以驗證該推理。
  14. 如請求項11所述之方法，該方法進一步包含以下步驟：接收一身份驗證請求，以查詢關於從一不同客戶端裝置登錄進入一服務之一未經驗證的使用者，該不同客戶端裝置不同於該服務之記錄上的客戶端裝置，該請求詢問在該虛擬身份記錄中該不同客戶端裝置是否已連接至該使用者。
  15. 如請求項11所述之方法，其中該等請求串流及回應串流中之一個串流包括與跨越建立一社交圖表之一社交網路的該使用者互動相關聯之社交網路資訊。
  16. 如請求項15所述之方法，其中該等請求串流及回應串流中之另一個串流包括與該使用者相關聯之商務交易資訊，該方法進一步包含以下步驟： 基於該社交網路資訊，判定該使用者與一朋友有關係，且判定該使用者及該朋友具有關於該商務交易之一共同興趣，及其中發送來自該虛擬身份記錄之資訊至該廣告引擎之步驟包含以下步驟：發送關於該商務交易之資訊至該廣告引擎，該商務交易係關於該朋友與該使用者之間的該共同興趣，以使該廣告引擎能夠基於該商務交易資訊供應一指向朋友的廣告至與該朋友相關聯之一客戶端裝置。
  17. 如請求項11所述之方法，其中該等識別因素選自由以下構成之群組：一裝置ID、一瀏覽器版本、瀏覽器歷史、一瀏覽器網路餅乾、一搜尋資料檔、商務交易資訊、位置資訊及社交圖表資訊。
  18. 如請求項11所述之方法，其中由該身份驗證引擎接收之該請求包括該不同客戶端裝置在該虛擬身份記錄中連接至該使用者之一確定性指定級別，該方法進一步包含以下步驟：若滿足該確定性指定級別，則發送指示該不同客戶端裝置連接至該使用者之一回應。
  19. 如請求項11所述之方法，該方法進一步包含以下步驟：針對與該虛擬記錄不一致而由該使用者使用之該複數個客戶端裝置中之一個客戶端裝置偵測一識別因素；及發送一潛在欺詐警報至由該使用者使用之該複數個客戶 端裝置中之另一個客戶端裝置。
  20. 一種用於管理一使用者之一身份之計算系統，該計算系統包含：一虛擬ID管理伺服器，該虛擬ID管理伺服器經配置以在相應的請求串流及回應串流中與複數個客戶端裝置中之每一個客戶端裝置進行通訊，及該虛擬ID管理伺服器包含：一推理引擎，該推理引擎經配置以：針對識別因素來監視該虛擬ID管理伺服器與該複數個客戶端裝置中之每一個客戶端裝置之間的該等請求串流及回應串流，該等識別因素區分該複數個客戶端裝置中之每一個客戶端裝置與該複數個客戶端裝置之其他客戶端裝置；在針對該複數個客戶端裝置中之兩個或兩個以上客戶端裝置之每一個客戶端裝置偵測到匹配於一閾值概率內之該等識別因素中之一或更多個識別因素後，產生以下之一推理：該兩個或兩個以上客戶端裝置是由該使用者使用；估計與該推理相關聯之一精確性程度，其中該精確性程度基於來自其他使用者及他們相應的客戶端裝置之機器學習；及基於該推理，在該虛擬ID管理伺服器處建立一虛擬身份記錄，以將該兩個或兩個以上客戶端裝置 連接至該使用者；及一身份驗證引擎，該身份驗證引擎經配置以：接收一身份驗證請求，以查詢關於從一不同客戶端裝置登錄進入一服務之一未經驗證的使用者，該不同客戶端裝置不同於該服務之記錄上的客戶端裝置，該請求詢問在該虛擬身份記錄中該不同客戶端裝置是否已連接至該使用者，該請求包含在該虛擬身份記錄中該不同客戶端裝置已連接至該使用者之一確定性指定級別；及若滿足該確定性指定級別，則發送一認證回應至該服務，以指示該不同客戶端裝置已連接至該使用者。
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