JP2019168760A - アクセス方法推定システム、及びアクセス方法推定方法 - Google Patents

Abstract

【課題】金融機関におけるサービスの提供装置に対するアクセスの方法を精度良く推定する。【解決手段】アクセス方法推定サーバ２０において、金融機関におけるサービスの提供装置に対するアクセス及びそれに応じて当該提供装置にて実行した処理の情報を格納した記憶部２１と、前記アクセスに基づき前記提供装置が行った処理の種類及び当該処理の処理時刻の履歴を記憶部から取得する履歴取得部２２と、前記取得した履歴に基づき、前記提供装置において所定の種類の処理が所定の頻度以上で行われたと判断した場合に、前記アクセスの方法が自動処理に基づくものであると推定するアクセス方法推定部２３と、備える。【選択図】図３

Description

本発明はアクセス方法推定システム、及びアクセス方法推定方法に関する。

近年、ＩＴ（Information Technology）技術の急速な進展に伴い、ＩＴ技術を融合した新たな形態の金融業務を行う、いわゆるフィンテック（Fintech: financial technology
）によるサービスが注目を浴びている。このフィンテックに係る業務の一つとして、ＩＴ企業等が金融機関のウェブサイトにアクセスするためのログイン情報（ＩＤやパスワード）をその金融機関の顧客から預かり、顧客に代わって当該ウェブサイトから顧客の取引情報を収集するという、ウェブスクレイピング（Web scraping）がある。

しかしながら、このウェブスクレイピングによる情報収集は、コンピュータによるウェブクローラー（Web Crawler）等によって自動的かつ大量に行われる。このため、金融機
関のウェブサイトには大きな負荷がかかり、金融機関の業務に影響する場合がある。例えば、大量のアクセスによって金融機関のコンピュータのリソースが圧迫され、また、自動処理に伴う大量のエラーが発生してウェブサイトの管理を煩雑にする。また、金融機関が利用者のウェブサイトの操作の動線分析を行う等、ウェブサイトのアクセス履歴に基づいて金融機関の顧客のニーズを把握することが困難になる。そこで、金融機関側としては、ウェブ・クローラーによる自動処理に基づくアクセスと、顧客が個々の意思に基づいて行われる操作又はアクセスとを区別することが重要となっている。

この点、コンピュータに対するアクセス内容を判別する技術として、特許文献１には、特定の位置に関するイベントデータを含む非ＩＴデータを用いることにより、インテリジェントユーティリティグリッドシステムに対する悪意のある攻撃を検出および特定する技術が開示されている。また、特許文献２には、電子端末デバイスが、ディスプレイの使い方を各々特徴づけるフィンガープリントに基づいてディスプレイの使い方を検出してその指標によりディスプレイのステータスを決定し、これによりデバイスのＵＩとユーザとの関与を示す行動データのログを取得する技術が記載されている。

特開２０１３−５３３５３１公報 特開２０１７−５０４１２１公報

しかしながら、ウェブスクレイピングによる自動処理は、一般的な悪意によるアクセスとは異なり（特許文献１）、また、金融機関のウェブサイトの処理は必ずしも表示される画面のみによって特徴づけられるものでもない（特許文献２）。金融機関のウェブサイトに対するウェブスクレイピングをその特性に応じて適切に解析する技術はあまり開発されていないのが現状である。

本発明はこのような現状に鑑みてなされたものであり、その目的は、金融機関におけるサービスの提供装置に対するアクセスの方法を精度良く推定可能にすることにある。

以上の課題を解決するための本発明の一つは、アクセス方法推定システムであって、金
融機関におけるサービスの提供装置に対するアクセス及びそれに応じて当該提供装置にて実行した処理の情報を格納した記憶部と、前記アクセスに基づき前記提供装置が行った前記処理の種類及び当該処理の処理時刻の履歴を前記記憶部から取得する履歴取得部と、前記取得した履歴に基づき、前記提供装置において所定の種類の処理が所定の頻度以上で行われたと判断した場合に、前記アクセスの方法が自動処理に基づくものであると推定するアクセス方法推定部と、を備える。

本発明によれば、金融機関におけるサービスの提供装置に対するアクセスの方法を精度良く推定することができる。

図１は、本実施形態に係るアクセス方法推定システム１の全体構成の一例を示す図である。 図２は、アクセス方法推定システム１における各情報処理装置（金融機関サーバ１０、アクセス方法推定サーバ２０、顧客端末４０）が備えるハードウェアの一例を説明する図である。 図３は、アクセス方法推定サーバ２０が備える機能を一例を示す図である。 図４は、第１判定条件情報６０の一例を示す図である。 図５は、第２判定条件情報７０の一例を示す図である。 図６は、第３判定条件情報８０の一例を示す図である。 図７は、履歴収集処理の一例を説明するフローチャートである。 図８は、ログイン履歴管理テーブル１００の一例を示す図である。 図９は、ウェブスクレイピング第１判定処理の一例を説明するフローチャートである。 図１０は、規定時間内アクセス管理テーブル１１０の一例を示す図である。 図１１は、更新したログイン履歴管理テーブル１００の一例を示す図である。 図１２は、規定時間内アクセス件数管理テーブル１２０の一例を示す図である。 図１３は、アクセス方法推定サーバ２０が表示する、ウェブスクレイピング利用者に関する画面の一例を示す図である。 図１４は、画面遷移履歴管理テーブル２００の一例を示す図である。 図１５は、ウェブスクレイピング第２判定処理の一例を説明するフローチャートである。 図１６は、画面遷移パターン管理テーブル２１０の一例を示す図である。 図１７は、更新した画面遷移履歴管理テーブル２００の一例を示す図である。 図１８は、画面遷移パターン件数管理テーブル２２０の一例を示す図である。 図１９は、アクセス方法推定サーバ２０が表示する、対象画面遷移に関する画面の一例を示す図である。 図２０は、操作履歴管理テーブル３００の一例を示す図である。 図２１は、ウェブスクレイピング第３判定処理の一例を説明するフローチャートである。 図２２は、規定時間内アクセス管理テーブル３１０の一例を示す図である。 図２３は、更新した操作履歴管理テーブル３００の一例を示す図である。 図２４は、規定時間内画面遷移件数管理テーブル３２０の一例を示す図である。

以下、図面を参照しつつ本実施形態に係るアクセス方法推定システムについて説明する。
＜＜全体構成＞＞
図１は、本実施形態に係るアクセス方法推定システム１の全体構成の一例を示す図である。同図に示すように、アクセス方法推定システム１は、金融機関サーバ１０と、金融機関サーバ１０に対応して設けられるアクセス方法推定サーバ２０とを含んで構成される。

金融機関サーバ１０は、金融機関におけるサービス（例えば、取引金額又は残高の確認、預金の預け入れ又は払い戻し、及び金融商品の売買といった金融機関が行う業務や取引）を提供する提供装置であって、このサービスに関する所定の情報処理（以下、取引処理という）を行う情報処理装置である。金融機関サーバ１０は、例えば、金融機関におけるオンラインバンキングのウェブサイトを記憶したサーバ装置である。

金融機関サーバ１０は、金融機関の顧客やその代理人が管理又は所持する情報処理装置である、少なくとも１台以上の顧客端末４０からのアクセスに基づき取引処理を行う。なお、顧客端末４０と金融機関サーバ１０との間は、例えば、インターネット等の有線又は無線の通信ネットワーク３を介して接続される。

アクセス方法推定サーバ２０は、金融機関サーバ１０が行った処理を解析することにより、金融機関サーバ１０に対して行われたアクセス（顧客端末４０からのアクセス）のアクセス方法を推定する情報処理装置である。なお、金融機関サーバ１０とアクセス方法推定サーバ２０との間は、例えば、ＬＡＮ（Local Area Network）、ＷＡＮ（Wide Area Network）、インターネット、イントラネット、専用線等の有線又は無線の通信ネットワー
ク４を介して接続される。

本実施形態のアクセス方法推定システム１は、顧客端末４０によるアクセスが、顧客等による手動操作によるアクセスであるか、又は、顧客の代理人（企業）等が行う、ウェブスクレイピング等による自動処理に基づくアクセスであるかを判定する。

ここで、図２は、アクセス方法推定システム１における各情報処理装置（金融機関サーバ１０、アクセス方法推定サーバ２０、顧客端末４０）が備えるハードウェアの一例を説明する図である。同図に示すように、各情報処理装置は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）などのプロセッサ５１と、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）などの主記憶装置５２と、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）などの補助記憶装置５３と、キーボード、マウス、タッチパネルなどからなる入力
装置５４と、モニタ（ディスプレイ）などからなる出力装置５５と、他の情報処理装置と通信を行う通信装置５６とを備える。

次に、アクセス方法推定サーバ２０の機能について説明する。
＜＜機能＞＞
図３は、アクセス方法推定サーバ２０が備える機能を一例を示す図である。同図に示すように、アクセス方法推定サーバ２０は、履歴取得部２２、アクセス方法推定部２３、アクセス元情報出力部２４、及び履歴出力部２５を備える。

記憶部２１は、金融機関におけるサービスの提供装置（金融機関サーバ１０）に対するアクセス及びそれに応じて当該提供装置（金融機関サーバ１０）にて実行した処理の情報を格納する。

履歴取得部２２は、前記アクセス（顧客端末４０からのアクセス）に基づき前記提供装置（金融機関サーバ１０）が行った前記処理（取引処理）の種類及び当該処理の処理時刻の履歴を取得する。

アクセス方法推定部２３は、第１アクセス方法推定部２３１、第２アクセス方法推定部２３２、及び第３アクセス方法推定部２３３を備え、履歴取得部２２が前記取得した処理の種類及び処理時刻の履歴に基づき、所定の種類の処理が所定の頻度（以下、頻度閾値という）以上で行われたと判断した場合に、前記アクセス方法が自動処理に基づくものであると推定する。

具体的には、第１アクセス方法推定部２３１は、前記提供装置（金融機関サーバ１０）が行った前記処理（取引処理）の種類としてのログイン処理及びログアウト処理の履歴と、これらの処理の処理時刻の履歴とを取得し、取得した履歴に基づき、前記ログイン処理から前記ログアウト処理まで時間が所定時間（以下、規定アクセス時間という）未満である頻度が前記所定の頻度（頻度閾値）以上であると判断した場合に、前記アクセス方法が自動処理に基づくものであると推定する。

（第１判定条件情報６０）
ここで、図４は、第１アクセス方法推定部２３１における頻度閾値及び規定アクセス時間の情報を格納した情報（以下、第１判定条件情報という）の一例を示す図である。同図に示すように、第１判定条件情報６０は、頻度閾値６２（同図では月当たり５００件）と、規定アクセス時間６４（同図では３０秒）とを含む。
頻度閾値６２は、例えば、顧客が本人の意思で顧客端末４０を操作した場合には通常ありえない程度に高い、顧客端末４０の使用頻度である（金融機関の規模や、ウェブスクレイピングを行っていると想定される者に応じて設定してもよい）。また、規定アクセス時間６４は、顧客が本人の意思で顧客端末４０を手動操作した場合には通常ありえない程度に短い、金融機関サーバ１０へのアクセス時間（ログインからログアウトまでの時間）である。なお、頻度閾値６２及び規定アクセス時間６４は、具体的な数値によって特定してもよいし、数値ごとに割り当てられた識別子（ＩＤ）によって特定してもよい。

次に、図３に示す第２アクセス方法推定部２３２は、前記提供装置（金融機関サーバ１０）が行った前記処理（取引処理）の種類としての、ログイン処理及びログアウト処理の間に行われた、所定の情報を出力する複数の処理の履歴と、これらの処理の処理時刻とを取得し、取得した履歴に基づき、前記複数の処理が所定の順序（以下、規定画面遷移パターンという）で行われる頻度が前記所定の頻度（頻度閾値）以上であると判断した場合に、前記アクセス方法が自動処理に基づくものであると推定する。

（第２判定条件情報７０）
ここで、図５は、第２アクセス方法推定部２３２における頻度閾値及び規定画面遷移パターンの情報を格納した情報（以下、第２判定条件情報という）の一例を示す図である。同図に示すように、第２判定条件情報７０は、頻度閾値７２（同図では月当たり５００件）と、少なくとも１つ以上の規定画面遷移パターン７４（同図では２つのパターン）とを含む。
頻度閾値７２は、例えば、顧客が本人の意思で顧客端末４０を操作した場合には通常ありえない程度に高い、顧客端末４０の使用頻度である（金融機関の規模や、ウェブスクレイピングを行っていると想定される者に応じて設定してもよい）。また、規定画面遷移パターン７４は、ウェブスクレイピングの自動処理が典型的に行うと考えられる取引処理の順序に対応する画面の表示順序である。なお、頻度閾値７２及び規定画面遷移パターン７４は、具体的な数値によって特定してもよいし、数値ごとに割り当てられた識別子（ＩＤ
）によって特定してもよい。

次に、図３に示す第３アクセス方法推定部２３３は、前記提供装置（金融機関サーバ１０）が行った前記処理（取引処理）の種類としての、第１の情報の出力処理及び第２の情報の出力処理の履歴と、これらの処理の処理時刻の履歴とを取得し、取得した履歴に基づき、前記第１の情報の出力処理から前記第２の情報の出力処理までの時間が所定の時間（以下、規定画面遷移時間という）未満である頻度が前記所定の頻度（頻度閾値）以上であると判断した場合に、前記アクセス方法が自動処理に基づくものであると推定する。

（第３判定条件情報８０）
ここで、図６は、第３アクセス方法推定部２３３における頻度閾値及び規定画面遷移時間の情報を格納した情報（以下、第３判定条件情報という）の一例を示す図である。同図に示すように、第３判定条件情報８０は、頻度閾値８２（同図では月当たり５００件）と、規定画面遷移時間８４（同図では３秒）とを含む。
頻度閾値８２は、例えば、顧客が本人の意思で顧客端末４０を操作した場合には通常ありえない程度に高い、顧客端末４０の使用頻度である（金融機関の規模や、ウェブスクレイピングを行っていると想定される者に応じて設定してもよい）。また、規定画面遷移時間８４は、顧客が本人の意思で顧客端末４０を手動操作した場合には通常ありえない程度に短い、各画面の表示時間の間隔が格納される。なお、頻度閾値８２及び規定画面遷移時間８４は、具体的な数値によって特定してもよいし、その値ごとに割り当てられた識別子（ＩＤ）によって特定してもよい。

次に、図３に示すアクセス元情報出力部２４は、履歴取得部２２が前記取得した履歴に基づき、前記アクセス方法によるアクセスを行った主体を特定する情報、又は前記アクセス方法の推定結果の情報を出力する。また、履歴出力部２５は、履歴取得部２２が前記取得した履歴の情報を出力する。

以上に説明したアクセス方法推定サーバ２０の機能は、アクセス方法推定サーバ２０のハードウェアによって、もしくは、アクセス方法推定サーバ２０のプロセッサ５１が、主記憶装置５２や補助記憶装置５３に記憶されている各プログラムを読み出して実行することにより実現される。

また、これらのプログラムは、例えば、二次記憶デバイスや不揮発性半導体メモリ、ハードディスクドライブ、ＳＳＤなどの記憶デバイス、又は、ＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤなどの、計算機で読み取り可能な非一時的データ記憶媒体に格納される。

次に、アクセス方法推定システム１において行われる処理（以下、アクセス方法推定処理という）について説明する。
＜＜アクセス方法推定処理＞＞
＜処理例１＞
まず、第１アクセス方法推定部２３１に基づくアクセス方法推定処理（処理例１）について説明する。

（履歴収集処理）
図７は、処理例１のうち、アクセス方法推定サーバ２０が、顧客端末４０からのアクセスに基づき金融機関サーバ１０が行った取引処理に関する情報を取得する処理（以下、履歴収集処理という）の一例を説明するフローチャートである。なお、この処理は、所定のタイミング（例えば、所定の時間間隔又は所定の時刻）で繰り返し行われる。

まず、アクセス方法推定サーバ２０は、金融機関サーバ１０から、金融機関サーバ１０
が行った取引処理及びその処理時刻を受信する（ｓ１１）。次に、アクセス方法推定サーバ２０は、ｓ１１で受信した情報を記憶し（ｓ１３）、履歴収集処理は終了する。

なお、アクセス方法推定サーバ２０が受信する取引処理の情報は、例えば、取引金額又は残高の確認、預金の預け入れ又は払い戻し、及び金融商品の売買といった金融機関が行う業務や取引に関する処理の情報の他、顧客端末４０から金融機関サーバ１０に対するアクセスに対応したログイン処理及びログアウト処理に関する情報を含む。例えば、このログイン処理及びログアウト処理の際、金融機関サーバ１０は、顧客端末４０から、当該顧客端末４０を利用している顧客やその代理人等（以下、利用者という）が有する認証情報（例えば、利用者を識別するＩＤやパスワード）を受信するため、これらの情報が含まれる。

ここで、ｓ１３において記憶される情報の一例を説明する。
−−ログイン履歴管理テーブル１００−−
図８は、処理例１に係る履歴収集処理においてアクセス方法推定サーバ２０が記憶する情報のうち、顧客端末４０からのログイン処理及びログアウト処理に係る情報を記憶した情報（以下、ログイン履歴管理テーブルという）の一例を示す図である。同図に示すように、ログイン履歴管理テーブル１００は、顧客端末４０を利用した利用者を識別する情報（利用者ＩＤ）が格納される利用者ＩＤ１０１、利用者ＩＤ１０１の利用者からのアクセスに対応したログイン処理からログアウト処理までの一連の処理（トランザクション）を識別する情報（トランザクションＩＤ）が格納されるトランザクションＩＤ１０２、トランザクションＩＤ１０２のトランザクションにおけるログイン処理が行われた日付又は時刻が格納されるログイン日時１０３、トランザクションＩＤ１０２のトランザクションにおけるログアウト処理が行われた日時又は時刻が格納されるログアウト日時１０４、トランザクションＩＤ１０２のトランザクションの時間（以下、利用時間という）を示す情報が格納される利用時間１０５、及び、トランザクションＩＤ１０２のトランザクションに係るアクセス方法の推定結果（顧客端末４０を利用した利用者の手動操作によるものか、又は、顧客端末４０の自動処理に基づくものか等）が格納される推定結果１０６の各項目を有する、少なくとも１つ以上のレコードから構成される。なお、利用者ＩＤ１０１には、例えば、ログイン処理に使用された利用者の認証情報等が格納される。また、推定結果１０６には、履歴収集処理の時点では情報が格納されない。

次に、処理例１に係るウェブスクレイピングの判定処理について説明する。
（ウェブスクレイピング第１判定処理）
図９は、処理例１のうち、アクセス方法推定サーバ２０が、顧客端末４０の金融機関サーバ１０に対するアクセス方法を推定する処理（以下、ウェブスクレイピング第１判定処理という）の一例を説明するフローチャートである。なお、この処理は、例えば、入力装置５４にユーザから所定の入力があった場合に、又は、ログイン履歴管理テーブル１００が生成された後、所定のタイミング（例えば、所定の時間間隔又は所定の時刻）等に行われる。

まず、アクセス方法推定サーバ２０は、生成したログイン履歴管理テーブル１００に基づき、各利用者の各トランザクションの利用時間を特定し、特定した各利用時間が規定アクセス時間以内であるトランザクション（以下、規定時間内トランザクションという）を特定する（ｓ２１）。具体的には、例えば、アクセス方法推定サーバ２０は、ログイン履歴管理テーブル１００のレコードのうち利用時間１０５が示す時間が第１判定条件情報６０の規定アクセス時間６４以内となっているレコードを全て特定する。

−−規定時間内アクセス管理テーブル１１０−−
ここで、図１０は、アクセス方法推定サーバ２０が生成する、規定時間内トランザクシ
ョンを記憶した情報（以下、規定時間内アクセス管理テーブルという）の一例を示す図である。同図に示すように、規定時間内アクセス管理テーブル１１０は、ログイン履歴管理テーブル１００の利用者ＩＤ１０１に対応する項目である利用者ＩＤ１１１、ログイン履歴管理テーブル１００のトランザクションＩＤ１０２に対応する項目であるトランザクションＩＤ１１２、及び、規定アクセス時間を示す情報が格納される規定時間ＩＤ１１３の各項目を有する、少なくとも１つ以上のレコードからなる。

次に、図９に示すように、アクセス方法推定サーバ２０は、規定時間内トランザクションを頻度閾値以上で行った利用者を特定する（ｓ２３）。具体的には、例えば、アクセス方法推定サーバ２０は、規定時間内アクセス管理テーブル１１０の各レコードのうちそのトランザクションＩＤ１１２に係るログイン処理の時刻が、第１判定条件情報６０の頻度閾値６２が示す期間内であるレコード（例えば、ログイン処理の日時又は時刻（ログイン履歴管理テーブル１００のログイン日時１０３）が最近１ヶ月のレコード）を抽出し、抽出したレコードの利用者ＩＤ１１１の値ごとに、その利用者ＩＤ１１１のレコード数を計数する。そして、アクセス方法推定サーバ２０は、計数したレコード数が第１判定条件情報６０の頻度閾値６２が示す件数以上であるレコードの利用者ＩＤ１１１の内容（ウェブスクレイピング利用者）を特定する。

そして、アクセス方法推定サーバ２０は、ｓ２３で特定した利用者に基づき、ログイン履歴管理テーブル１００を更新する（ｓ２５）。

図１１は、更新したログイン履歴管理テーブル１００の一例を示す図である。同図に示すように、利用者ＩＤ１０１にウェブスクレイピング利用者の利用者ＩＤが格納され、かつ、利用時間１０５に規定アクセス時間内の時間が格納されているレコードの推定結果１０６には、ウェブスクレイピング利用者を示す情報（「スクレイピング」）が格納され、それ以外のレコードの推定結果１０６には、ウェブスクレイピング利用者でない旨を示す情報（「利用者自身のアクセスの想定」）が格納される。

さらに、図９に示すように、アクセス方法推定サーバ２０は、ｓ２３で特定したウェブスクレイピング利用者に関する情報を記憶すると共に出力装置５５に表示し、ウェブスクレイピング第１判定処理は終了する（ｓ２７）。

ここで、ウェブスクレイピング利用者に関して記憶される情報及びこれに関して表示される画面の一例を説明する。
−−規定時間内アクセス件数管理テーブル１２０−−
図１２は、ウェブスクレイピング利用者に関する情報を記憶した情報（規定時間内アクセス件数管理テーブル１２０）の一例を示す図である。規定時間内アクセス件数管理テーブル１２０は、ウェブスクレイピング利用者ごとに生成され、規定アクセス時間を示す情報が格納される規定時間ＩＤ１２１、及び、規定時間内トランザクションが行われた件数が格納されるアクセス件数１２２の各項目を有する。なお、ウェブスクレイピング利用者が発見されなかった場合は、その旨が表示される。

図１３は、アクセス方法推定サーバ２０が表示する、ウェブスクレイピング利用者に関する画面の一例を示す図である。同図に示すように、アクセス方法推定サーバ２０は、ウェブスクレイピング利用者の一覧３０（例えば、利用者ＩＤ）、及び、ウェブスクレイピング利用者が金融機関サーバ１０へのアクセスのために使用した顧客端末４０の一覧３１（例えば、アクセス履歴収集処理で受信した情報に含まれる顧客端末４０に関する情報）を表示する。

以上のように、処理例１に係るアクセス方法推定システム１は、提供装置（金融機関サ
ーバ１０）が行った処理（取引処理）の種類としてのログイン処理及びログアウト処理を特定する情報と、これらの処理の処理時刻とに基づき、ログイン処理からログアウト処理までの処理が所定時間（規定アクセス時間）未満で行われた頻度が所定の頻度（頻度閾値）以上であると判断した場合に、顧客端末４０からのアクセス方法が自動処理に基づく（ウェブスクレイピングによる）ものであると推定する。このように、処理例１に係るアクセス方法推定システム１は、ログインからログアウトまでの時間が短いという、自動処理に特徴的な挙動についての判断を行う。これにより、金融機関におけるサービスの提供装置に対するアクセスの方法を精度良く推定することができる。

＜処理例２＞
次に、第２アクセス方法推定部２３２に基づくアクセス方法推定処理（処理例２）について説明する。

（履歴収集処理）
処理例２に係る履歴収集処理は処理例１と同様であるので説明を省略する。ただし、処理例２に係る履歴収集処理では、アクセス方法推定サーバ２０は、処理例１と異なる以下の情報を記憶する。

−−画面遷移履歴管理テーブル２００−−
図１４は、処理例２に係る履歴収集処理においてアクセス方法推定サーバ２０が記憶する情報のうち、金融機関サーバ１０が表示した画面の履歴に関する情報（以下、画面遷移履歴管理テーブルという）の一例を示す図である。同図に示すように、画面遷移履歴管理テーブル２００は、顧客端末４０を利用した利用者を識別する情報（利用者ＩＤ）が格納される利用者ＩＤ２０１、利用者ＩＤ２０１の利用者のアクセスによるトランザクションを識別する情報（トランザクションＩＤ）が格納されるトランザクションＩＤ２０３、トランザクションＩＤ２０３のトランザクションにおいて表示された画面の種類（画面ＩＤ）を示す情報が格納される遷移元画面ＩＤ２０４、遷移元画面ＩＤ２０４の画面の次に表示された画面の種類（画面ＩＤ）を示す情報が格納される遷移先画面ＩＤ２０５、遷移元画面ＩＤ２０４の画面（遷移元画面）から遷移先画面ＩＤ２０５の画面（遷移先画面）に遷移した日時又は時刻の情報が格納される日時２０２、及び、遷移元画面から遷移先画面への遷移に係るアクセス方法の推定結果（顧客端末４０を利用した利用者の手動操作によるものか、又は、顧客端末４０の自動処理に基づくものか等）が格納される推定結果２０６の各項目を有する、少なくとも１つ以上のレコードから構成される。なお、利用者ＩＤ２０１には、例えば、ログイン処理に使用された利用者の認証情報等が格納される。また、推定結果２０６には、履歴収集処理の時点では情報が格納されない。

次に、処理例２に係るウェブスクレイピングの判定処理について説明する。
（ウェブスクレイピング第２判定処理）
図１５は、処理例２のうち、アクセス方法推定サーバ２０が、顧客端末４０の金融機関サーバ１０に対するアクセス方法を推定する処理（以下、ウェブスクレイピング第２判定処理という）の一例を説明するフローチャートである。なお、この処理は、例えば、入力装置５４にユーザから所定の入力があった場合に、又は、画面遷移履歴管理テーブル２００が生成された後、所定のタイミング（例えば、所定の時間間隔又は所定の時刻）等に行われる。

まず、アクセス方法推定サーバ２０は、生成した画面遷移履歴管理テーブル２００に基づき、各規定画面遷移パターン７４のいずれかに対応する画面の遷移（以下、対象画面遷移という）を特定する（ｓ４１）。具体的には、例えば、アクセス方法推定サーバ２０は、トランザクションＩＤ２０３に同一のトランザクションＩＤが格納されている画面遷移履歴管理テーブル２００のレコードを全て特定し、特定したレコードのそれぞれの日時２
０２、遷移元画面ＩＤ２０４、及び遷移先画面ＩＤ２０５を参照することにより、第２判定条件情報７０の各規定画面遷移パターン７４のいずれかと同じパターンの画面遷移を特定する。

ここで、対象画面遷移が特定された際にアクセス方法推定サーバ２０が生成する情報の一例を説明する。
−−画面遷移パターン管理テーブル２１０−−
図１６は、特定した対象画面遷移を記憶した情報（以下、画面遷移パターン管理テーブルという）の一例を示す図である。同図に示すように、画面遷移パターン管理テーブル２１０は、対象画面遷移に対応する規定画面遷移パターンを特定する情報が格納される画面遷移パターン番号２１３、画面遷移パターン番号２１３の対象画面遷移が行われたトランザクションのトランザクションＩＤが格納されるトランザクションＩＤ２１２、及び、トランザクションＩＤ２１２のトランザクションに対応するアクセスを行った利用者の利用者ＩＤが格納される利用者ＩＤ２１１の各項目を有する、少なくとも１つ以上のレコードからなる。

次に、図１５に示すように、アクセス方法推定サーバ２０は、対象画面遷移を頻度閾値以上で行った利用者を、例えばトランザクションごとに特定する（ｓ４３）。具体的には、例えば、アクセス方法推定サーバ２０は、画面遷移パターン管理テーブル２１０の各レコードのトランザクションＩＤ２１２の内容と同一の内容がトランザクションＩＤ２０３に格納されている画面遷移履歴管理テーブル２００のレコードの日時２０２の値を取得し、取得した値が、第２判定条件情報７０の頻度閾値７２が示す期間内（例えば、最近１ヶ月）である、画面遷移パターン管理テーブル２１０のレコードを抽出し、抽出したレコードの利用者ＩＤ２１１の値ごとに、そのレコード数を計数する。そして、アクセス方法推定サーバ２０は、計数した各レコード数が、第２判定条件情報７０の頻度閾値７２が示す件数以上であるそのレコードの利用者ＩＤ２１１（ウェブスクレイピング利用者）を特定する。

そして、アクセス方法推定サーバ２０は、ｓ４３で特定した利用者に基づき、画面遷移履歴管理テーブル２００を更新する（ｓ４５）。

図１７は、更新した画面遷移履歴管理テーブル２００の一例を示す図である。同図に示すように、利用者ＩＤ１０１にウェブスクレイピング利用者の利用者ＩＤが格納され、かつ、遷移元画面ＩＤ２０４及び遷移先画面ＩＤ２０５に対象画面遷移が格納されているレコードの推定結果１０６には、ウェブスクレイピング利用者を示す情報（「スクレイピング」）が格納され、それ以外のレコードの推定結果１０６には、ウェブスクレイピング利用者でない旨を示す情報（「利用者自身のアクセスの想定」）が格納される。

さらに、図１５に示すように、アクセス方法推定サーバ２０は、ｓ４３で特定したウェブスクレイピング利用者に関する情報を記憶すると共に、処理例１と同様に、ウェブスクレイピング利用者に関する情報を出力装置５５に表示する（ｓ４７）。

ここで、ウェブスクレイピング利用者に関して記憶される情報の一例を説明する。
−−画面遷移パターン件数管理テーブル２２０−−
図１８は、特定したウェブスクレイピング利用者に関する情報を記憶した情報（画面遷移パターン件数管理テーブル２２０）の一例を示す図である。同図に示すように、画面遷移パターン件数管理テーブル２２０は、特定したウェブスクレイピング利用者ごとに生成され、対象画面遷移を示す情報が格納される画面遷移パターン番号２２１、及び、画面遷移パターン番号２２１が示す対象画面遷移の画面表示が行われた件数が格納されるアクセス件数２２２の各項目を有する、少なくとも１つ以上のレコードで構成される。

さらに、図１５に示すように、アクセス方法推定サーバ２０は、ｓ４３で特定した対象画面遷移に関する情報を表示し（ｓ４９）、ウェブスクレイピング第２判定処理は終了する（ｓ５０）。

ここで、対象画面遷移に関して表示される画面の一例を説明する。
図１９は、アクセス方法推定サーバ２０が表示する、対象画面遷移に関する画面の一例を示す図である。同図に示すように、アクセス方法推定サーバ２０は、対象画面遷移が行われた頻度３３を、規定画面遷移パターン３４のそれぞれについて表示する。

以上のように、処理例２に係るアクセス方法推定システム１は、提供装置（金融機関サーバ１０）が行った処理（取引処理）の種類としての、ログイン処理及びログアウト処理の間に行われた、所定の情報を出力する複数の処理（遷移元画面及び遷移先画面の出力処理）を特定する情報と、これらの処理の処理時刻とに基づき、その複数の処理が所定の順序（規定画面遷移パターン）で行われた頻度が所定の頻度（頻度閾値）以上であると判断した場合に、顧客端末４０からのアクセス方法が自動処理に基づく（ウェブスクレイピングによる）ものであると推定する。このように、処理例２に係るアクセス方法推定システム１は、ある特定の順序の画面遷移が頻繁に起きる（例えば、顧客が定期預金口座を有していなくても、定期預金口座に関する画面が必ず表示される）という、自動処理に特徴的な挙動についての判断を行う。これにより、金融機関におけるサービスの提供装置に対するアクセスの方法を精度良く推定することができる。

＜処理例３＞
次に、第３アクセス方法推定部２３３に基づくアクセス方法推定処理（処理例３）について説明する。

（履歴収集処理）
処理例３に係る履歴収集処理は処理例１、２と同様であるので説明を省略する。ただし、処理例３に係る履歴収集処理では、アクセス方法推定サーバ２０は、処理例１、２と異なる以下の情報を記憶する。

−−操作履歴管理テーブル３００−−
図２０は、処理例３に係る履歴収集処理においてアクセス方法推定サーバ２０が記憶する情報のうち、金融機関サーバ１０が実行した処理の履歴に関する情報（以下、操作履歴管理テーブルという）の一例を示す図である。同図に示すように、操作履歴管理テーブル３００は、顧客端末４０を利用した利用者を識別する情報（利用者ＩＤ）が格納される利用者ＩＤ３０１、利用者ＩＤ３０１の利用者のアクセスによるトランザクションを識別する情報（トランザクションＩＤ）が格納されるトランザクションＩＤ３０２、トランザクションＩＤ３０２のトランザクションにおいて表示された画面の種類（画面ＩＤ）を示す情報が格納される遷移元画面ＩＤ３０５、顧客端末４０から金融機関サーバ１０への所定のアクセス（操作）に基づき、遷移元画面ＩＤ３０５の画面の次に表示された画面の種類（画面ＩＤ）を示す情報が格納される遷移先画面ＩＤ３０６、遷移元画面ＩＤ３０５の画面（遷移元画面）から遷移先画面ＩＤ３０６の画面（遷移先画面）に遷移するために行われたアクセス（操作）の識別子（操作ＩＤ）が格納される操作ＩＤ３０３、操作ＩＤ３０３のアクセス（操作）が行われた日時又は時刻の情報が格納される操作日時３０４、及び、遷移元画面から遷移先画面への遷移に係るアクセス方法の推定結果（顧客端末４０を利用した利用者の手動操作によるものか、又は、顧客端末４０の自動処理に基づくものか等）が格納される推定結果３０７の各項目を有する、少なくとも１つ以上のレコードから構成される。なお、利用者ＩＤ３０１には、例えば、ログイン処理に使用された利用者の認証情報等が格納される。また、推定結果３０７には、履歴収集処理の時点では情報が格納
されない。

次に、処理例３に係るウェブスクレイピングの判定処理について説明する。
（ウェブスクレイピング第３判定処理）
図２１は、処理例３のうち、アクセス方法推定サーバ２０が、顧客端末４０の金融機関サーバ１０に対するアクセス方法を推定する処理（以下、ウェブスクレイピング第３判定処理）の一例を説明するフローチャートである。なお、この処理は、例えば、入力装置５４にユーザから所定の入力があった場合に、又は、操作履歴管理テーブル３００が生成された後、所定のタイミング（例えば、所定の時間間隔又は所定の時刻）等に行われる。

まず、アクセス方法推定サーバ２０は、生成した操作履歴管理テーブル３００に基づき、規定画面遷移時間内の画面遷移を実行させたアクセス又は操作（以下、対象操作という）を特定する（ｓ６１）。具体的には、例えば、アクセス方法推定サーバ２０は、トランザクションＩＤ３０２に同一のトランザクションＩＤが格納されている操作履歴管理テーブル３００のレコードを全て特定し、特定したレコードの操作ＩＤ３０３、操作日時３０４、遷移元画面ＩＤ３０５、及び遷移先画面ＩＤ３０６を参照することにより、画面遷移の順序、各画面遷移に対応する操作の操作ＩＤ、及び各画面遷移に要した時間（あるレコードの操作日時３０４が示す時刻と他のレコードの操作日時３０４が示す時刻との差分の時間。以下、遷移時間という。）を特定し、特定した操作ＩＤのうち、遷移時間が規定画面遷移時間内である画面遷移に対応する操作ＩＤを操作ＩＤ３０３により特定する。

ここで、対象操作が特定された際にアクセス方法推定サーバ２０が生成する情報の一例を説明する。
−−規定時間内アクセス管理テーブル３１０−−
図２２は、対象操作を記憶した情報（以下、規定時間内アクセス管理テーブルという）の一例を示す図である。同図に示すように、規定時間内アクセス管理テーブル３１０は、対象操作に対応する利用者の利用者ＩＤが格納される利用者ＩＤ３１１、対象操作が行われたトランザクションのトランザクションＩＤが格納されるトランザクションＩＤ３１２、対象操作の操作ＩＤが格納される遷移先操作ＩＤ３１３、及び、遷移先操作ＩＤ３１３の対象操作に対応する遷移時間を特定する情報が格納される規定時間ＩＤ３１４の各項目を有する、少なくとも１つ以上のレコードからなる。

次に、図２１に示すように、アクセス方法推定サーバ２０は、対象操作に係る画面遷移を頻度閾値以上で行った利用者を特定する（ｓ６３）。具体的には、例えば、アクセス方法推定サーバ２０は、規定時間内アクセス管理テーブル３１０の各レコードのうち遷移先操作ＩＤ３１３の内容と同一の内容が操作ＩＤ３０３に格納されている操作履歴管理テーブル３００のレコードの操作日時３０４の値を取得し、取得した値が、第３判定条件情報８０の頻度閾値８２が示す期間内（例えば、最近１か月）である、規定時間内アクセス管理テーブル３１０のレコードを抽出し、抽出したレコードの利用者ＩＤ３１１の値ごとに、そのレコード数を計数する。そして、アクセス方法推定サーバ２０は、計数した各レコード数が、第３判定条件情報８０の頻度閾値８２が示す件数以上であるそのレコードの利用者ＩＤ３１１（ウェブスクレイピング利用者）及びそのレコード数（件数）を特定する。

次に、図２１に示すように、アクセス方法推定サーバ２０は、ｓ６３で特定した利用者に基づき、操作履歴管理テーブル３００を更新する（ｓ６５）。

図２３は、更新した操作履歴管理テーブル３００の一例を示す図である。同図に示すように、操作ＩＤ３０３に対象操作の操作ＩＤが格納され、操作ＩＤ３０３に対象操作が格納されているレコードの推定結果３０７には、ウェブスクレイピング利用者を示す情報（
「スクレイピング」）が格納され、それ以外のレコードの推定結果３０７には、ウェブスクレイピング利用者でない旨を示す情報（「利用者自身のアクセスの想定」）が格納される。

さらに、図２１に示すように、アクセス方法推定サーバ２０は、ｓ６３で特定したウェブスクレイピング利用者に関する情報を記憶すると共に、処理例１と同様に、ウェブスクレイピング利用者に関する情報を出力装置５５に表示し（ｓ６７）、ウェブスクレイピング第３判定処理を終了する（ｓ６９）。

ここで、ウェブスクレイピング利用者に関して記憶される情報の一例を説明する。
−−規定時間内画面遷移件数管理テーブル３２０−−
図２４は、特定したウェブスクレイピング利用者に関する情報を記憶した情報（規定時間内画面遷移件数管理テーブル３２０）の一例を示す図である。同図に示すように、規定時間内画面遷移件数管理テーブル３２０は、特定したウェブスクレイピング利用者ごとに生成され、規定画面遷移時間を特定する情報が格納される規定時間ＩＤ３２１、及び、対象操作の頻度を特定する情報が格納される画面遷移件数３２２の各項目を有する、少なくとも１つ以上のレコードで構成される。

以上のように、処理例３に係るアクセス方法推定システム１は、提供装置（金融機関サーバ１０）が行った処理の種類としての、第１の情報の出力処理及び第２の情報の出力処理（遷移元画面の出力処理及び遷移先画面の出力処理）を特定する情報と、これらの処理の処理時刻とに基づき、第１の情報の出力処理から第２の情報の出力処理までの時間が所定の時間（規定画面遷移時間）未満であった頻度が所定の頻度（頻度閾値）以上であると判断した場合に、アクセス方法が自動処理に基づくものである（ウェブスクレイピングによるアクセス）と推定する。このように、処理例３に係るアクセス方法推定システム１は、特定の情報の画面の遷移が短時間で行われる等、自動処理に特徴的な挙動についての判断を行う。これにより、金融機関におけるサービスの提供装置に対するアクセスの方法を精度良く推定することができる。

以上の実施形態の説明は、本発明の理解を容易にするためのものであり、本発明を限定するものではない。本発明はその趣旨を逸脱することなく、変更、改良され得ると共に本発明にはその等価物が含まれる。

例えば、本実施形態の金融機関サーバ１０は１台であることを前提としたが、アクセス方法推定サーバ２０は、複数の金融機関サーバ１０と接続し、接続したそれぞれの金融機関サーバ１０に対してアクセス方法の推定を行ってもよい。

また、処理例１−３は適宜組み合わせて用いてもよい。例えば、処理例１によりウェブスクレイピング利用者を特定すると共に、処理例２によりウェブスクレイピング利用者を特定し、両者共に又は両者のいずれかで特定されたウェブスクレイピング利用者を、最終的なウェブスクレイピング利用者として特定するようにしてもよい。同様に、処理例２と３の組み合わせ、処理例１と３の組み合わせ、及び、処理例１−３の全てを組み合わせたものを用いてもよい。

また、顧客端末４０によるアクセス方法を推定するための条件情報である、第１判定条件情報６０、第２判定条件情報７０、及び第３判定条件情報８０の内容は利用者ごと、又は金融機関サーバ１０ごとに変えて設定してもよい。

本明細書の記載により、少なくとも次のことが明らかにされる。すなわち、本実施形態のアクセス方法推定システム１は、金融機関におけるサービスの提供装置に対するアクセ
ス及びそれに応じて当該提供装置にて実行した処理の情報を格納した記憶部と、前記アクセスに基づき前記提供装置が行った前記処理の種類及び当該処理の処理時刻の履歴を前記記憶部から取得する履歴取得部と、前記取得した履歴に基づき、前記提供装置において所定の種類の処理が所定の頻度以上で行われたと判断した場合に、前記アクセスの方法が自動処理に基づくものであると推定するアクセス方法推定部と、を備える。
これにより、例えば、金融機関サーバ１０のリソースが消費されている原因を特定したり、それに伴い金融機関サーバ１０に生じるエラーの数を減じたり、金融機関サーバ１０が記憶する処理の履歴に基づく顧客の動線分析を正確に行うことができる。
すなわち、本実施形態のアクセス方法推定システム１によれば、金融機関におけるサービスの提供装置（金融機関のインターネットバンキングのウェブサイト等）に対するアクセスの方法を精度良く推定することができる。

また、本実施形態のアクセス方法推定システム１において、前記アクセス方法推定部は、前記提供装置が行った前記処理の種類としてのログイン処理及びログアウト処理の履歴と、これらの処理の処理時刻の履歴とを取得し、取得した履歴に基づき、前記ログイン処理から前記ログアウト処理までの時間が所定時間未満である頻度が前記所定の頻度以上であると判断した場合に、前記アクセス方法が自動処理に基づくものであると推定する、としてもよい。
このように、ログインからログアウトまでの時間が短いという、自動処理に特徴的な挙動についての判断を行うことにより、短時間にログイン、ログアウトを頻繁に繰り返して金融機関サーバ１０に格別な負荷をかけるアクセスを精度良く推定することができる。

また、本実施形態のアクセス方法推定システム１において、前記アクセス方法推定部は、前記提供装置が行った前記処理の種類としての、ログイン処理及びログアウト処理の間に行われた、所定の情報を出力する複数の処理の履歴と、これらの処理の処理時刻の履歴とを取得し、取得した履歴に基づき、前記複数の処理が所定の順序で行われる頻度が前記所定の頻度以上であると判断した場合に、前記アクセス方法が自動処理に基づくものであると推定する、としてもよい。
このように、ある特定の順序の画面遷移が頻繁に起きるという、自動処理に特徴的な挙動についての判断を行うことにより、例えば、定期預金口座を有して顧客であっても定期預金口座に関する画面を必ず表示するといったような不要な画面遷移を繰り返させ金融機関サーバ１０に格別な負荷をかけるアクセスを精度良く推定することができる。

また、本実施形態のアクセス方法推定システム１において、前記アクセス方法推定部は、前記提供装置が行った前記処理の種類としての、第１の情報の出力処理及び第２の情報の出力処理の履歴と、これらの処理の処理時刻の履歴とを取得し、取得した履歴に基づき、前記第１の情報の出力処理から前記第２の情報の出力処理までの時間が所定の時間未満である頻度が前記所定の頻度以上であると判断した場合に、前記アクセス方法が自動処理に基づくものであると推定する、としてもよい。
このように、特定の情報の画面の遷移が短時間で頻繁に行われる等、金融機関サーバ１０に大きなリソースの負荷をかけるアクセスを精度良く推定することができる。

また、本実施形態のアクセス方法推定システム１において、前記取得した履歴に基づき、前記アクセス方法によるアクセスを行った主体を特定する情報、又は前記アクセス方法の推定結果の情報を出力するアクセス元情報出力部を備える、としてもよい。
このように、金融機関サーバ１０にアクセスを行った主体、又はその推定結果の情報を出力することで、金融機関サーバ１０の管理者（金融機関）は、金融機関サーバ１０に対する現在のアクセスの状況を容易に把握することができる。

また、本実施形態のアクセス方法推定システム１において、前記取得した履歴の情報を
出力する履歴出力部を備える、としてもよい。
このように、取得した履歴の情報を出力することで、機関サーバ１０の管理者（金融機関）は、これを用いて金融機関の顧客の動線分析を行うことができる。

また、本実施形態のアクセス方法推定システム１において、前記取得した履歴に基づき、前記アクセス方法によるアクセスを行った主体を特定する情報、又は前記アクセス方法の推定結果の情報を出力するアクセス元情報出力部をさらに備え、前記アクセス方法推定部は、前記提供装置が行った前記処理の種類としてのログイン処理及びログアウト処理の履歴と、これらの処理の処理時刻の履歴とを取得し、取得した履歴に基づき、前記ログイン処理から前記ログアウト処理までの時間が所定時間未満である頻度が前記所定の頻度以上であると判断した場合に、前記アクセス方法が自動処理に基づくものであると推定する、としてもよい。

また、本実施形態のアクセス方法推定方法は、プロセッサ及びメモリを有するアクセス方法推定装置が、金融機関におけるサービスの提供装置に対するアクセス及びそれに応じて当該提供装置にて実行した処理の情報を格納する記憶処理と、前記アクセスに基づき前記提供装置が行った前記処理の種類及び当該処理の処理時刻の履歴を前記記憶部から取得する履歴取得処理と、前記取得した履歴に基づき、前記提供装置において所定の種類の処理が所定の頻度以上で行われたと判断した場合に、前記アクセスの方法が自動処理に基づくものであると推定するアクセス方法推定処理と、実行する。

また、本実施形態のアクセス方法推定方法において、前記アクセス方法推定処理は、前記提供装置が行った前記処理の種類としてのログイン処理及びログアウト処理の履歴と、これらの処理の処理時刻の履歴とを取得し、取得した履歴に基づき、前記ログイン処理から前記ログアウト処理までの時間が所定時間未満である頻度が前記所定の頻度以上であると判断した場合に、前記アクセス方法が自動処理に基づくものであると推定する、としてもよい。

また、本実施形態のアクセス方法推定方法において、前記アクセス方法推定処理は、前記提供装置が行った前記処理の種類としての、ログイン処理及びログアウト処理の間に行われた、所定の情報を出力する複数の処理の履歴と、これらの処理の処理時刻の履歴とを取得し、取得した履歴に基づき、前記複数の処理が所定の順序で行われる頻度が前記所定の頻度以上であると判断した場合に、前記アクセス方法が自動処理に基づくものであると推定する、としてもよい。

また、本実施形態のアクセス方法推定方法において、前記アクセス方法推定処理は、前記提供装置が行った前記処理の種類としての、第１の情報の出力処理及び第２の情報の出力処理の履歴と、これらの処理の処理時刻の履歴とを取得し、取得した履歴に基づき、前記第１の情報の出力処理から前記第２の情報の出力処理までの時間が所定の時間未満である頻度が前記所定の頻度以上であると判断した場合に、前記アクセス方法が自動処理に基づくものであると推定する、としてもよい。

また、本実施形態のアクセス方法推定方法において、前記取得した履歴に基づき、前記アクセス方法によるアクセスを行った主体を特定する情報、又は前記アクセス方法の推定結果の情報を出力するアクセス元情報出力部を備える、としてもよい。

また、本実施形態のアクセス方法推定方法において、前記取得した履歴の情報を出力する履歴出力部を備える、としてもよい。

また、本実施形態のアクセス方法推定方法において、前記取得した履歴に基づき、前記
アクセス方法によるアクセスを行った主体を特定する情報、又は前記アクセス方法の推定結果の情報を出力するアクセス元情報出力処理をさらに実行し、前記アクセス方法推定処理は、前記提供装置が行った前記処理の種類としてのログイン処理及びログアウト処理の履歴と、これらの処理の処理時刻の履歴とを取得し、取得した履歴に基づき、前記ログイン処理から前記ログアウト処理までの時間が所定時間未満である頻度が前記所定の頻度以上であると判断した場合に、前記アクセス方法が自動処理に基づくものであると推定する、としてもよい。

１ アクセス方法推定システム、１０ 金融機関サーバ、２０ アクセス方法推定サーバ、２２ 履歴取得部、２３ アクセス方法推定部、２４ アクセス元情報出力部、２５ 履歴出力部

Claims (14)

1. 金融機関におけるサービスの提供装置に対するアクセス及びそれに応じて当該提供装置にて実行した処理の情報を格納した記憶部と、
   前記アクセスに基づき前記提供装置が行った前記処理の種類及び当該処理の処理時刻の履歴を前記記憶部から取得する履歴取得部と、
   前記取得した履歴に基づき、前記提供装置において所定の種類の処理が所定の頻度以上で行われたと判断した場合に、前記アクセスの方法が自動処理に基づくものであると推定するアクセス方法推定部と、
   を備えるアクセス方法推定システム。
2. 前記アクセス方法推定部は、前記提供装置が行った前記処理の種類としてのログイン処理及びログアウト処理の履歴と、これらの処理の処理時刻の履歴とを取得し、取得した履歴に基づき、前記ログイン処理から前記ログアウト処理までの時間が所定時間未満である頻度が前記所定の頻度以上であると判断した場合に、前記アクセス方法が自動処理に基づくものであると推定する、
   請求項１に記載のアクセス方法推定システム。
3. 前記アクセス方法推定部は、前記提供装置が行った前記処理の種類としての、ログイン処理及びログアウト処理の間に行われた、所定の情報を出力する複数の処理の履歴と、これらの処理の処理時刻の履歴とを取得し、取得した履歴に基づき、前記複数の処理が所定の順序で行われる頻度が前記所定の頻度以上であると判断した場合に、前記アクセス方法が自動処理に基づくものであると推定する、
   請求項１に記載のアクセス方法推定システム。
4. 前記アクセス方法推定部は、前記提供装置が行った前記処理の種類としての、第１の情報の出力処理及び第２の情報の出力処理の履歴と、これらの処理の処理時刻の履歴とを取得し、取得した履歴に基づき、前記第１の情報の出力処理から前記第２の情報の出力処理までの時間が所定の時間未満である頻度が前記所定の頻度以上であると判断した場合に、前記アクセス方法が自動処理に基づくものであると推定する、
   請求項１に記載のアクセス元推定システム。
5. 前記取得した履歴に基づき、前記アクセス方法によるアクセスを行った主体を特定する情報、又は前記アクセス方法の推定結果の情報を出力するアクセス元情報出力部を備える、請求項１に記載のアクセス方法推定システム。
6. 前記取得した履歴の情報を出力する履歴出力部を備える、請求項１に記載のアクセス方法推定システム。
7. 前記取得した履歴に基づき、前記アクセス方法によるアクセスを行った主体を特定する情報、又は前記アクセス方法の推定結果の情報を出力するアクセス元情報出力部をさらに備え、
   前記アクセス方法推定部は、前記提供装置が行った前記処理の種類としてのログイン処理及びログアウト処理の履歴と、これらの処理の処理時刻の履歴とを取得し、取得した履歴に基づき、前記ログイン処理から前記ログアウト処理までの時間が所定時間未満である頻度が前記所定の頻度以上であると判断した場合に、前記アクセス方法が自動処理に基づくものであると推定する、
   請求項１に記載のアクセス方法推定システム。
8. プロセッサ及びメモリを有するアクセス方法推定装置が、
   金融機関におけるサービスの提供装置に対するアクセス及びそれに応じて当該提供装置にて実行した処理の情報を格納する記憶処理と、
   前記アクセスに基づき前記提供装置が行った前記処理の種類及び当該処理の処理時刻の履歴を前記記憶部から取得する履歴取得処理と、
   前記取得した履歴に基づき、前記提供装置において所定の種類の処理が所定の頻度以上で行われたと判断した場合に、前記アクセスの方法が自動処理に基づくものであると推定するアクセス方法推定処理と、
   実行する、アクセス方法推定方法。
9. 前記アクセス方法推定処理は、前記提供装置が行った前記処理の種類としてのログイン処理及びログアウト処理の履歴と、これらの処理の処理時刻の履歴とを取得し、取得した履歴に基づき、前記ログイン処理から前記ログアウト処理までの時間が所定時間未満である頻度が前記所定の頻度以上であると判断した場合に、前記アクセス方法が自動処理に基づくものであると推定する、
   請求項８に記載のアクセス方法推定方法。
10. 前記アクセス方法推定処理は、前記提供装置が行った前記処理の種類としての、ログイン処理及びログアウト処理の間に行われた、所定の情報を出力する複数の処理の履歴と、これらの処理の処理時刻の履歴とを取得し、取得した履歴に基づき、前記複数の処理が所定の順序で行われる頻度が前記所定の頻度以上であると判断した場合に、前記アクセス方法が自動処理に基づくものであると推定する、
    請求項８に記載のアクセス方法推定方法。
11. 前記アクセス方法推定処理は、前記提供装置が行った前記処理の種類としての、第１の情報の出力処理及び第２の情報の出力処理の履歴と、これらの処理の処理時刻の履歴とを取得し、取得した履歴に基づき、前記第１の情報の出力処理から前記第２の情報の出力処理までの時間が所定の時間未満である頻度が前記所定の頻度以上であると判断した場合に、前記アクセス方法が自動処理に基づくものであると推定する、
    請求項８に記載のアクセス元推定方法。
12. 前記取得した履歴に基づき、前記アクセス方法によるアクセスを行った主体を特定する情報、又は前記アクセス方法の推定結果の情報を出力するアクセス元情報出力部を備える、請求項８に記載のアクセス方法推定方法。
13. 前記取得した履歴の情報を出力する履歴出力部を備える、請求項８に記載のアクセス方法推定方法。
14. 前記取得した履歴に基づき、前記アクセス方法によるアクセスを行った主体を特定する情報、又は前記アクセス方法の推定結果の情報を出力するアクセス元情報出力処理をさらに実行し、
    前記アクセス方法推定処理は、前記提供装置が行った前記処理の種類としてのログイン処理及びログアウト処理の履歴と、これらの処理の処理時刻の履歴とを取得し、取得した履歴に基づき、前記ログイン処理から前記ログアウト処理までの時間が所定時間未満である頻度が前記所定の頻度以上であると判断した場合に、前記アクセス方法が自動処理に基づくものであると推定する、
    請求項８に記載のアクセス方法推定方法。

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