JP2003316914A - コンテンツ探索情報管理システムと方法およびコンテンツ探索システムと方法ならびにプログラム - Google Patents
コンテンツ探索情報管理システムと方法およびコンテンツ探索システムと方法ならびにプログラムInfo
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- JP2003316914A JP2003316914A JP2002121435A JP2002121435A JP2003316914A JP 2003316914 A JP2003316914 A JP 2003316914A JP 2002121435 A JP2002121435 A JP 2002121435A JP 2002121435 A JP2002121435 A JP 2002121435A JP 2003316914 A JP2003316914 A JP 2003316914A
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Landscapes
- Storage Device Security (AREA)
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】 Ｗｅｂロボットによる不正利用コンテンツ等
の探索における最適な探索条件情報の割り出しを自動的
に行う。 【解決手段】 収集したＷｅｂページ内のコンテンツが
不正利用されているか否か判断するために、Ｗｅｂロボ
ットによるＷｅｂページ収集を開始する起点ＵＲＬの選
定を適切に行うために、類似度算出部１１により、当該
コンテンツのＣＩＤやメディア種別等、各コンテンツの
特徴を示すプロファイル情報に基づき、原本コンテンツ
に類似した不正利用コンテンツ事例を選び、探索条件導
出部１２により、最も類似する不正利用コンテンツ事例
を選定し、当該事例の不正利用コンテンツを掲載するサ
イトのＵＲＬを起点ＵＲＬとする。
の探索における最適な探索条件情報の割り出しを自動的
に行う。 【解決手段】 収集したＷｅｂページ内のコンテンツが
不正利用されているか否か判断するために、Ｗｅｂロボ
ットによるＷｅｂページ収集を開始する起点ＵＲＬの選
定を適切に行うために、類似度算出部１１により、当該
コンテンツのＣＩＤやメディア種別等、各コンテンツの
特徴を示すプロファイル情報に基づき、原本コンテンツ
に類似した不正利用コンテンツ事例を選び、探索条件導
出部１２により、最も類似する不正利用コンテンツ事例
を選定し、当該事例の不正利用コンテンツを掲載するサ
イトのＵＲＬを起点ＵＲＬとする。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、ネットワーク上に
散在するＷｅｂページの中からデジタルコンテンツを探
索する技術に係わり、特に、不正デジタルコンテンツの
探索を効率化するのに好適なコンテンツ探索技術に関す
るものである。
散在するＷｅｂページの中からデジタルコンテンツを探
索する技術に係わり、特に、不正デジタルコンテンツの
探索を効率化するのに好適なコンテンツ探索技術に関す
るものである。
【０００２】
【従来の技術】ｘＤＳＬ（Digital Subscriber Line）
やＦＴＴＨ（Fiber To The Home）等、アクセスサービ
スの広帯域化が進み、またＣＤＮ（Contents Delivery
Network）用プラットフォームが相次いで登場するな
ど、インターネット等のネットワークを介したデジタル
コンテンツの流通に向けた技術基盤が整いつつある。
やＦＴＴＨ（Fiber To The Home）等、アクセスサービ
スの広帯域化が進み、またＣＤＮ（Contents Delivery
Network）用プラットフォームが相次いで登場するな
ど、インターネット等のネットワークを介したデジタル
コンテンツの流通に向けた技術基盤が整いつつある。
【０００３】しかし、一方で、違法コピーや改竄、著作
権やプライバシーの侵害といったコンテンツの不正利用
の問題が顕在化してきており、コンテンツ流通ビジネス
の発展を妨げる要因となっている．
権やプライバシーの侵害といったコンテンツの不正利用
の問題が顕在化してきており、コンテンツ流通ビジネス
の発展を妨げる要因となっている．
【０００４】例えば、デジタルコンテンツは、その複製
や編集が容易であるため、コンテンツの配信を受けた購
入者が、配信コンテンツを不正にコピーしたり編集した
上で、この不正利用コンテンツをＷｅｂページに掲載す
ることが容易にできる。
や編集が容易であるため、コンテンツの配信を受けた購
入者が、配信コンテンツを不正にコピーしたり編集した
上で、この不正利用コンテンツをＷｅｂページに掲載す
ることが容易にできる。
【０００５】こうした状況に対応するため、電子商取引
の課題を世界的規模で検討するＧＢＤｅ（Global Buisi
ness Dialogue on Electronic Commerce）が、不正利用
コンテンツ発見後にＩＳＰ（Internet Services ProvＩ
Ｄer）等の関連事業者がとるべき措置に関して、Ｎ＆Ｔ
（Notice and Takedown：通告と削除）と呼ぶルールを
勧告している。また、暗号化に基づくカプセル化技術等
により許諾された環境以外でのコンテンツ利用を制限す
ることが行われている。
の課題を世界的規模で検討するＧＢＤｅ（Global Buisi
ness Dialogue on Electronic Commerce）が、不正利用
コンテンツ発見後にＩＳＰ（Internet Services ProvＩ
Ｄer）等の関連事業者がとるべき措置に関して、Ｎ＆Ｔ
（Notice and Takedown：通告と削除）と呼ぶルールを
勧告している。また、暗号化に基づくカプセル化技術等
により許諾された環境以外でのコンテンツ利用を制限す
ることが行われている。
【０００６】さらに、ネットワーク上に掲載されている
不正利用コンテンツを発見する従来技術として、探索ロ
ボット（Ｗｅｂロボット）と呼ばれるプログラムを利用
するものがある。すなわち、探索ロボット（Ｗｅｂロボ
ット）により、ネットワーク上からＷｅｂページを収集
し、収集したＷｅｂページからデジタルコンテンツを検
出して、コンテンツの不正利用の有無を判別するもので
ある。
不正利用コンテンツを発見する従来技術として、探索ロ
ボット（Ｗｅｂロボット）と呼ばれるプログラムを利用
するものがある。すなわち、探索ロボット（Ｗｅｂロボ
ット）により、ネットワーク上からＷｅｂページを収集
し、収集したＷｅｂページからデジタルコンテンツを検
出して、コンテンツの不正利用の有無を判別するもので
ある。
【０００７】このＷｅｂロボットによる探索の実行にお
いて、Ｗｅｂロボットが探索処理を開始する際の手がか
りとする起点ＵＲＬ（Ｗｅｂロボットによる探索の起点
となるＷｅｂぺージのＵＲＬ：Uniform Resource Locat
or）等の探索条件情報は、不正利用コンテンツ発見業務
に従事する担当者により、自身の経験や職場でのノウハ
ウ等の暗黙知をもとに割り出され、Ｗｅｂロボットに引
き渡される。
いて、Ｗｅｂロボットが探索処理を開始する際の手がか
りとする起点ＵＲＬ（Ｗｅｂロボットによる探索の起点
となるＷｅｂぺージのＵＲＬ：Uniform Resource Locat
or）等の探索条件情報は、不正利用コンテンツ発見業務
に従事する担当者により、自身の経験や職場でのノウハ
ウ等の暗黙知をもとに割り出され、Ｗｅｂロボットに引
き渡される。
【０００８】しかし、このように人間の暗黙知に頼るだ
けでは、探索条件情報を体系的に管理する仕組みが無い
ために、有意な探索を実行するのに、探索条件を何回も
変えて探索をやり直す等、試行錯誤が避けられない。こ
のため、不正利用コンテンツ発見業務に従事する担当者
の負担が大きくなり、また不正利用コンテンツを発見す
るまでの時間を長引かせることになる。
けでは、探索条件情報を体系的に管理する仕組みが無い
ために、有意な探索を実行するのに、探索条件を何回も
変えて探索をやり直す等、試行錯誤が避けられない。こ
のため、不正利用コンテンツ発見業務に従事する担当者
の負担が大きくなり、また不正利用コンテンツを発見す
るまでの時間を長引かせることになる。
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】解決しようとする問題
点は、従来の技術では、例えばＷｅｂロボットによる不
正利用等されたコンテンツの探索において、探索条件情
報の割り出しは、人間の暗黙知に頼るだけであり、探索
条件情報を体系的に管理することができない点である。
点は、従来の技術では、例えばＷｅｂロボットによる不
正利用等されたコンテンツの探索において、探索条件情
報の割り出しは、人間の暗黙知に頼るだけであり、探索
条件情報を体系的に管理することができない点である。
【００１０】本発明の目的は、これら従来技術の課題を
解決し、特に不正利用コンテンツの探索を高効率化する
ことを可能とすることである。
解決し、特に不正利用コンテンツの探索を高効率化する
ことを可能とすることである。
【００１１】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するた
め、本発明は、ネットワーク上に掲載されている例えば
不正利用コンテンツを発見するために探索ロボット（Ｗ
ｅｂロボット）によりネットワーク上からＷｅｂページ
を収集し、そこから摘出したコンテンツを、電子透かし
／ＤＣＤ（Distributed Content Descriptor）等による
コンテンツ認証技術により、原本コンテンツの著作権情
報と照合し、不正利用されているか否か判断するという
一連の処理（不正掲載探索）を行う際に、探索ロボット
（Ｗｅｂロボット）によるネットワーク上からのＷｅｂ
ページの収集を開始する起点ＵＲＬの選定を適切に行う
ものである。この適切な起点ＵＲＬの選定のために、い
わゆるコンテンツＩＤ（ＣＩＤ）と呼ばれる技術を利用
して、当該コンテンツのＣＩＤや、メディア情報、内
容、制作者、配信期間といった、各コンテンツの特徴を
示す属性情報（プロファイル情報）を用いる。すなわ
ち、この属性情報（プロファイル情報）を、与えられた
原本コンテンツに類似した不正利用コンテンツ事例を選
ぶための判断材料として用いる。そして、例えば、類似
度が高いと評価された結果に基づき選ばれた不正利用コ
ンテンツを有するサイトのＵＲＬを、原本コンテンツの
不正利用の探索時の起点ＵＲＬとみなす。
め、本発明は、ネットワーク上に掲載されている例えば
不正利用コンテンツを発見するために探索ロボット（Ｗ
ｅｂロボット）によりネットワーク上からＷｅｂページ
を収集し、そこから摘出したコンテンツを、電子透かし
／ＤＣＤ（Distributed Content Descriptor）等による
コンテンツ認証技術により、原本コンテンツの著作権情
報と照合し、不正利用されているか否か判断するという
一連の処理（不正掲載探索）を行う際に、探索ロボット
（Ｗｅｂロボット）によるネットワーク上からのＷｅｂ
ページの収集を開始する起点ＵＲＬの選定を適切に行う
ものである。この適切な起点ＵＲＬの選定のために、い
わゆるコンテンツＩＤ（ＣＩＤ）と呼ばれる技術を利用
して、当該コンテンツのＣＩＤや、メディア情報、内
容、制作者、配信期間といった、各コンテンツの特徴を
示す属性情報（プロファイル情報）を用いる。すなわ
ち、この属性情報（プロファイル情報）を、与えられた
原本コンテンツに類似した不正利用コンテンツ事例を選
ぶための判断材料として用いる。そして、例えば、類似
度が高いと評価された結果に基づき選ばれた不正利用コ
ンテンツを有するサイトのＵＲＬを、原本コンテンツの
不正利用の探索時の起点ＵＲＬとみなす。
【００１２】
【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態を、図
面により詳細に説明する。
面により詳細に説明する。
【００１３】図１は、本発明に係わるコンテンツ探索情
報管理システムを具備したコンテンツ探索システムの構
成例を示すブロック図であり、図２は、図１における不
正利用コンテンツ探索システムの動作例を示す説明図で
ある。
報管理システムを具備したコンテンツ探索システムの構
成例を示すブロック図であり、図２は、図１における不
正利用コンテンツ探索システムの動作例を示す説明図で
ある。
【００１４】図１におけるコンテンツ探索システムは特
に不正利用コンテンツを探索するものであり、この不正
利用コンテンツ探索システム１は、ＣＰＵ（Central Pr
ocessing Unit）や主メモリ、表示装置、入力装置、外
部記憶装置等からなるコンピュータ構成となっており、
光ディスク駆動装置等を介してＣＤ−ＲＯＭ等の記憶媒
体に記録されたプログラムやデータを外部記憶装置内に
インストールした後、この外部記憶装置から主メモリに
読み込みＣＰＵで処理することにより、以下に示す各処
理機能を構成する。
に不正利用コンテンツを探索するものであり、この不正
利用コンテンツ探索システム１は、ＣＰＵ（Central Pr
ocessing Unit）や主メモリ、表示装置、入力装置、外
部記憶装置等からなるコンピュータ構成となっており、
光ディスク駆動装置等を介してＣＤ−ＲＯＭ等の記憶媒
体に記録されたプログラムやデータを外部記憶装置内に
インストールした後、この外部記憶装置から主メモリに
読み込みＣＰＵで処理することにより、以下に示す各処
理機能を構成する。
【００１５】本例の不正利用コンテンツ探索システム１
は、コンテンツ探索情報管理システム１０と不正利用コ
ンテンツ検出システム２０からなり、ネットワーク３０
において不正利用されているコンテンツ（不正利用コン
テンツ）の探索を行う。
は、コンテンツ探索情報管理システム１０と不正利用コ
ンテンツ検出システム２０からなり、ネットワーク３０
において不正利用されているコンテンツ（不正利用コン
テンツ）の探索を行う。
【００１６】コンテンツ探索情報管理システム１０は、
類似度算出部１１、探索条件導出部１２、利権情報デー
タベース１３、コンテンツ不正利用事例データベース１
４、事例情報作成部１５を有し、また不正利用コンテン
ツ検出システム２０は、コンテンツ探索部２１、コンテ
ンツ抽出部２２、不正利用判定部２３を有している。
類似度算出部１１、探索条件導出部１２、利権情報デー
タベース１３、コンテンツ不正利用事例データベース１
４、事例情報作成部１５を有し、また不正利用コンテン
ツ検出システム２０は、コンテンツ探索部２１、コンテ
ンツ抽出部２２、不正利用判定部２３を有している。
【００１７】このような構成からなる本例の不正利用コ
ンテンツ探索システム１は、例えば、東条、佐竹、中
山、堀岡等による「デジタル権利管理のためのコンテン
ツ不正掲載探索システムの検討」（信学技報 ＴＭ２０
０１−３０（２００１−７））や、松浦、松崎、井上、
佐竹、徳永等による「不正掲載探索サービスにおけるサ
ービス管理の検討」（信学技報 ＴＭ２００１−８１
（２００２−１））に記載のシステムの性能を向上させ
る。
ンテンツ探索システム１は、例えば、東条、佐竹、中
山、堀岡等による「デジタル権利管理のためのコンテン
ツ不正掲載探索システムの検討」（信学技報 ＴＭ２０
０１−３０（２００１−７））や、松浦、松崎、井上、
佐竹、徳永等による「不正掲載探索サービスにおけるサ
ービス管理の検討」（信学技報 ＴＭ２００１−８１
（２００２−１））に記載のシステムの性能を向上させ
る。
【００１８】すなわち、探索ロボット（Ｗｅｂロボッ
ト）によるＷｅｂページ収集技術と電子透かし／ＤＣＤ
等によるコンテンツ認証技術とを統合したコンテンツ不
正掲載探索システムにおいて、ネットワーク上に掲載さ
れている不正利用コンテンツを発見するため、探索ロボ
ット（Ｗｅｂロボット）によりネットワーク上からＷｅ
ｂページを収集し、そこから摘出したコンテンツを、電
子透かし／ＤＣＤ等によるコンテンツ認証技術により、
原本コンテンツの著作権情報と照合し、不正利用されて
いるか否か判断するという一連の処理（不正掲載探索）
を行う際に、本例では、探索ロボット（Ｗｅｂロボッ
ト）によるネットワーク上からのＷｅｂページの収集を
開始する起点ＵＲＬの選定を、適切に行う。
ト）によるＷｅｂページ収集技術と電子透かし／ＤＣＤ
等によるコンテンツ認証技術とを統合したコンテンツ不
正掲載探索システムにおいて、ネットワーク上に掲載さ
れている不正利用コンテンツを発見するため、探索ロボ
ット（Ｗｅｂロボット）によりネットワーク上からＷｅ
ｂページを収集し、そこから摘出したコンテンツを、電
子透かし／ＤＣＤ等によるコンテンツ認証技術により、
原本コンテンツの著作権情報と照合し、不正利用されて
いるか否か判断するという一連の処理（不正掲載探索）
を行う際に、本例では、探索ロボット（Ｗｅｂロボッ
ト）によるネットワーク上からのＷｅｂページの収集を
開始する起点ＵＲＬの選定を、適切に行う。
【００１９】具体的には、適切な起点ＵＲＬの選定のた
めに、本例では、産学協同のコンソーシアムであるコン
テンツＩＤフォーラム（ｃＩＤｆ）で制定されている、
コンテンツの著作権保護のための電子透かしやＤＣＤ
（Distributed Content Descriptor）といった技術を考
慮した「コンテンツＩＤ（ＣＩＤ）」と呼ばれる技術を
利用して、当該コンテンツのＣＩＤや、メディア情報、
内容、制作者、配信期間といった、各コンテンツの特徴
を示すプロファイル情報を用いる。
めに、本例では、産学協同のコンソーシアムであるコン
テンツＩＤフォーラム（ｃＩＤｆ）で制定されている、
コンテンツの著作権保護のための電子透かしやＤＣＤ
（Distributed Content Descriptor）といった技術を考
慮した「コンテンツＩＤ（ＣＩＤ）」と呼ばれる技術を
利用して、当該コンテンツのＣＩＤや、メディア情報、
内容、制作者、配信期間といった、各コンテンツの特徴
を示すプロファイル情報を用いる。
【００２０】尚、コンテンツＩＤは、世界に唯一のＲＡ
（レジストレーション・オーソリティ）監督のもと、各
コンテンツホルダやコンテンツ発行者自身、または第三
者がそれぞれ運営するコンテンツＩＤ管理センタより払
い出され、コンテンツごとに、ヘッダや電子透かしによ
りユニークなコンテンツＩＤが埋め込まれ、コンテンツ
に関する情報（属性情報）が、コンテンツＩＤをキーに
各コンテンツＩＤ管理センタが運営するデータベース
（ＩＰＲ−ＤＢ）で管理される。
（レジストレーション・オーソリティ）監督のもと、各
コンテンツホルダやコンテンツ発行者自身、または第三
者がそれぞれ運営するコンテンツＩＤ管理センタより払
い出され、コンテンツごとに、ヘッダや電子透かしによ
りユニークなコンテンツＩＤが埋め込まれ、コンテンツ
に関する情報（属性情報）が、コンテンツＩＤをキーに
各コンテンツＩＤ管理センタが運営するデータベース
（ＩＰＲ−ＤＢ）で管理される。
【００２１】このようなコンテンツＩＤを用いることで
提供される機能として、コピーライト機能（だれでもコ
ンテンツの権利関係や作成年月日などの属性情報を知る
ことができるようになる）、コンテンツ属性検索機能
（コンテンツを同一基準で検索したり取り寄せたりする
ことができる）、バーコード機能（業者や業界にまたが
るコンテンツの流通履歴や販売履歴などの収集が効率的
に行える）などと共に不正利用検出機能や正当性検証機
能がある。
提供される機能として、コピーライト機能（だれでもコ
ンテンツの権利関係や作成年月日などの属性情報を知る
ことができるようになる）、コンテンツ属性検索機能
（コンテンツを同一基準で検索したり取り寄せたりする
ことができる）、バーコード機能（業者や業界にまたが
るコンテンツの流通履歴や販売履歴などの収集が効率的
に行える）などと共に不正利用検出機能や正当性検証機
能がある。
【００２２】この不正利用検出機能では、コンテンツＩ
Ｄをキーに、ネットワーク上の不正利用コンテンツを検
出できる。また、コンテンツの利用条件を参照し、利用
条件遵守の仕組みを構築することもできる。また、正当
性検証機能では、該当コンテンツが正式な著者から発行
され、その後不正改竄が行われていないことの証明な
ど、コンテンツ正当性をチェックすることができる。
Ｄをキーに、ネットワーク上の不正利用コンテンツを検
出できる。また、コンテンツの利用条件を参照し、利用
条件遵守の仕組みを構築することもできる。また、正当
性検証機能では、該当コンテンツが正式な著者から発行
され、その後不正改竄が行われていないことの証明な
ど、コンテンツ正当性をチェックすることができる。
【００２３】本例では、このようなコンテンツＩＤを含
むプロファイル情報を、与えられた原本コンテンツに類
似した不正利用コンテンツ事例を選ぶための判断材料と
して用いる。そして、類似度が高いと評価された結果に
基づき選ばれた、不正利用コンテンツを有するサイトの
ＵＲＬを、原本コンテンツにとっての不正利用探索用の
起点ＵＲＬとみなす。
むプロファイル情報を、与えられた原本コンテンツに類
似した不正利用コンテンツ事例を選ぶための判断材料と
して用いる。そして、類似度が高いと評価された結果に
基づき選ばれた、不正利用コンテンツを有するサイトの
ＵＲＬを、原本コンテンツにとっての不正利用探索用の
起点ＵＲＬとみなす。
【００２４】以下、このような動作に関わる不正利用コ
ンテンツ探索システム１におけるコンテンツ探索情報管
理システム１０および不正利用コンテンツ検出システム
２０のそれぞれの詳細を説明する。
ンテンツ探索システム１におけるコンテンツ探索情報管
理システム１０および不正利用コンテンツ検出システム
２０のそれぞれの詳細を説明する。
【００２５】コンテンツ探索情報管理システム１０は、
不正利用コンテンツの探索を開始する際の起点ＵＲＬの
特定（選定）処理を行い、また、不正利用コンテンツ検
出システム２０は、コンテンツ探索情報管理システム１
０で特定（選定）される起点ＵＲＬを起点として、Ｗｅ
ｂロボットによる不正利用コンテンツの探索を行う。
不正利用コンテンツの探索を開始する際の起点ＵＲＬの
特定（選定）処理を行い、また、不正利用コンテンツ検
出システム２０は、コンテンツ探索情報管理システム１
０で特定（選定）される起点ＵＲＬを起点として、Ｗｅ
ｂロボットによる不正利用コンテンツの探索を行う。
【００２６】コンテンツ探索情報管理システム１０で
は、まず、コンテンツ不正利用事例データベース１４に
おいて、コンテンツを特定する識別番号であるコンテン
ツＩＤ、当該コンテンツに関する不正利用サイトのＵＲ
Ｌ等の不正利用状況に関する情報に加え、当該コンテン
ツの権利属性情報（プロファイル情報）等を関連付けて
レコード化して、図５に示す構成で記録する。以下、図
５の説明を行う。
は、まず、コンテンツ不正利用事例データベース１４に
おいて、コンテンツを特定する識別番号であるコンテン
ツＩＤ、当該コンテンツに関する不正利用サイトのＵＲ
Ｌ等の不正利用状況に関する情報に加え、当該コンテン
ツの権利属性情報（プロファイル情報）等を関連付けて
レコード化して、図５に示す構成で記録する。以下、図
５の説明を行う。
【００２７】図５は、図１におけるコンテンツ不正利用
事例データベースのデータ構造例を示す説明図である。
事例データベースのデータ構造例を示す説明図である。
【００２８】図５に示すコンテンツ不正利用事例データ
ベース１４で保持するデータレコード例では、「不正掲
載ページＵＲＬ」といった、コンテンツの不正利用状況
を示す情報に加え、「コンテンツ識別情報」、「メディ
ア種別」、「内容」、「製作者」、「配信期間」等の情
報が記録されている。
ベース１４で保持するデータレコード例では、「不正掲
載ページＵＲＬ」といった、コンテンツの不正利用状況
を示す情報に加え、「コンテンツ識別情報」、「メディ
ア種別」、「内容」、「製作者」、「配信期間」等の情
報が記録されている。
【００２９】これらの「コンテンツ識別情報」、「メデ
ィア種別」、「内容」、「製作者」、「配信期間」等の
情報は、図１の権利情報データベース１３で管理される
プロファイル情報であり、コンテンツ不正利用事例デー
タベース１４においては、これらのプロファイル情報が
「不正掲載ページＵＲＬ」に結びつけられている。
ィア種別」、「内容」、「製作者」、「配信期間」等の
情報は、図１の権利情報データベース１３で管理される
プロファイル情報であり、コンテンツ不正利用事例デー
タベース１４においては、これらのプロファイル情報が
「不正掲載ページＵＲＬ」に結びつけられている。
【００３０】図１に戻り、コンテンツ探索情報管理シス
テム１０では、権利情報データベース１３において、コ
ンテンツ識別情報をキーに、当該コンテンツの内容、メ
ディア種別、製作者、配信期間、許容利用形態等の権利
情報（プロファイル情報）を集約して記録する。
テム１０では、権利情報データベース１３において、コ
ンテンツ識別情報をキーに、当該コンテンツの内容、メ
ディア種別、製作者、配信期間、許容利用形態等の権利
情報（プロファイル情報）を集約して記録する。
【００３１】さらに、類似度算出部１１においては、不
正利用の鑑定対象である原本コンテンツの識別情報（Ｃ
ＩＤ）を入力として、権利情報データベース１３とコン
テンツ不正利用事例データベース１４のそれぞれにリー
ドアクセスし、権利情報データベース１３に記録されて
いる原本コンテンツのプロファイル情報と、不正利用事
例データベース１４に記録されているコンテンツのプロ
ファイル情報との照合を行うことにより、コンテンツ間
の類似度を算出する。
正利用の鑑定対象である原本コンテンツの識別情報（Ｃ
ＩＤ）を入力として、権利情報データベース１３とコン
テンツ不正利用事例データベース１４のそれぞれにリー
ドアクセスし、権利情報データベース１３に記録されて
いる原本コンテンツのプロファイル情報と、不正利用事
例データベース１４に記録されているコンテンツのプロ
ファイル情報との照合を行うことにより、コンテンツ間
の類似度を算出する。
【００３２】そして、探索条件導出部１２においては、
類似度算出部１１で出力した類似度を入力とし、探索条
件（起点ＵＲＬ）の導出を行う。このようにして探索条
件導出部１２において導出した検索条件（起点ＵＲＬ）
を、コンテンツ探索情報管理システム１０は、不正利用
コンテンツ検出システム２０に渡す。
類似度算出部１１で出力した類似度を入力とし、探索条
件（起点ＵＲＬ）の導出を行う。このようにして探索条
件導出部１２において導出した検索条件（起点ＵＲＬ）
を、コンテンツ探索情報管理システム１０は、不正利用
コンテンツ検出システム２０に渡す。
【００３３】また、事例情報作成部１５は、不正利用コ
ンテンツが発見された場合に、その不正発見事例に関す
る情報を、権利情報データベース１３を参照して集約
し、当該コンテンツに関する権利情報（プロファイル情
報）等の関連付けを行い、不正利用事例データベース１
４に記録する。
ンテンツが発見された場合に、その不正発見事例に関す
る情報を、権利情報データベース１３を参照して集約
し、当該コンテンツに関する権利情報（プロファイル情
報）等の関連付けを行い、不正利用事例データベース１
４に記録する。
【００３４】不正利用コンテンツ検出システム２０は、
原本コンテンツと探索条件を入力として、不正利用コン
テンツを摘出するものであり、まず、コンテンツ探索部
２１において、Ｗｅｂロボットの作用によりネットワー
ク３０上からコンテンツを探索し収集する。この際、コ
ンテンツ探索部２１は、コンテンツ探索情報管理システ
ム１０から渡された起点ＵＲＬから、Ｗｅｂページのコ
ンテンツ検索・収集を開始する。
原本コンテンツと探索条件を入力として、不正利用コン
テンツを摘出するものであり、まず、コンテンツ探索部
２１において、Ｗｅｂロボットの作用によりネットワー
ク３０上からコンテンツを探索し収集する。この際、コ
ンテンツ探索部２１は、コンテンツ探索情報管理システ
ム１０から渡された起点ＵＲＬから、Ｗｅｂページのコ
ンテンツ検索・収集を開始する。
【００３５】そして、不正利用コンテンツ検出システム
２０は、コンテンツ抽出部２２において、コンテンツ探
索部２１が探索し収集したＷｅｂぺージからコンテンツ
を抽出し、さらに、不正利用判定部２３において、コン
テンツ抽出部２２が取り出したコンテンツから、電子透
かしやＤＣＤといった技術を使って埋め込まれている情
報と、原本コンテンツの著作権情報とを比較することに
より、コンテンツの不正利用の有無を判定する。
２０は、コンテンツ抽出部２２において、コンテンツ探
索部２１が探索し収集したＷｅｂぺージからコンテンツ
を抽出し、さらに、不正利用判定部２３において、コン
テンツ抽出部２２が取り出したコンテンツから、電子透
かしやＤＣＤといった技術を使って埋め込まれている情
報と、原本コンテンツの著作権情報とを比較することに
より、コンテンツの不正利用の有無を判定する。
【００３６】以下、図２を用いて、このような動作にお
ける情報の流れの経過を説明する。
ける情報の流れの経過を説明する。
【００３７】まず、不正利用コンテンツ検出システム２
０における不正利用コンテンツ検出の鑑定基準となる、
原本コンテンツの識別情報（ＣＩＤ）が類似度算出部１
１に入力される（ａ）。
０における不正利用コンテンツ検出の鑑定基準となる、
原本コンテンツの識別情報（ＣＩＤ）が類似度算出部１
１に入力される（ａ）。
【００３８】類似度算出部１１は、権利情報データベー
ス１３にアクセスして（ｂ）原本コンテンツについての
権利情報（プロファイル情報）を取得し（ｃ）、コンテ
ンツ不正利用事例データベース１４にアクセスして
（ｄ）コンテンツ不正事例情報を取得した上で（ｅ）、
コンテンツ不正利用事例毎に原本コンテンツとの間の類
似度を、取得した権利情報（プロファイル情報）に基づ
き計算し、探索条件導出部１２に出力する（ｆ）。
ス１３にアクセスして（ｂ）原本コンテンツについての
権利情報（プロファイル情報）を取得し（ｃ）、コンテ
ンツ不正利用事例データベース１４にアクセスして
（ｄ）コンテンツ不正事例情報を取得した上で（ｅ）、
コンテンツ不正利用事例毎に原本コンテンツとの間の類
似度を、取得した権利情報（プロファイル情報）に基づ
き計算し、探索条件導出部１２に出力する（ｆ）。
【００３９】類似度算出部１１によって出力された、コ
ンテンツ不正利用事例毎の「類似度」が、探索条件導出
部１２に入力され、探索条件導出部１２は、「類似度」
に基づき探索条件（起点ＵＲＬ）を求め、探索条件情報
として不正利用コンテンツ検出システム２０に出力する
（ｇ）。
ンテンツ不正利用事例毎の「類似度」が、探索条件導出
部１２に入力され、探索条件導出部１２は、「類似度」
に基づき探索条件（起点ＵＲＬ）を求め、探索条件情報
として不正利用コンテンツ検出システム２０に出力する
（ｇ）。
【００４０】不正利用コンテンツ検出システム２０は、
探索条件導出部１２からの探索条件情報（起点ＵＲＬ）
に基づき、ネットワーク３０上のＷｅｂページの探索を
開始し、各Ｗｅｂページにおけるコンテンツの不正利用
の検出処理を行う。
探索条件導出部１２からの探索条件情報（起点ＵＲＬ）
に基づき、ネットワーク３０上のＷｅｂページの探索を
開始し、各Ｗｅｂページにおけるコンテンツの不正利用
の検出処理を行う。
【００４１】すなわち、起点ＵＲＬにおけるＷｅｂペー
ジのコンテンツを読み出し、このコンテンツのＩＤをキ
ーに、権利情報データベース１３に対してリードアクセ
スし（ｈ）、当該コンテンツに関しての権利情報（プロ
ファイル情報）を取得し（ｉ）、読み出したコンテンツ
の権利情報（プロファイル情報）とを照合して、読み出
したコンテンツの正当性を判定する。
ジのコンテンツを読み出し、このコンテンツのＩＤをキ
ーに、権利情報データベース１３に対してリードアクセ
スし（ｈ）、当該コンテンツに関しての権利情報（プロ
ファイル情報）を取得し（ｉ）、読み出したコンテンツ
の権利情報（プロファイル情報）とを照合して、読み出
したコンテンツの正当性を判定する。
【００４２】不正利用されたコンテンツであると判定し
た場合、当該コンテンツのＩＤ等を不正利用コンテンツ
情報として事例情報作成部１５に送出する（ｊ）。
た場合、当該コンテンツのＩＤ等を不正利用コンテンツ
情報として事例情報作成部１５に送出する（ｊ）。
【００４３】事例情報作成部１５は、不正利用コンテン
ツ検出システム２０からの当該コンテンツのＩＤをキー
に、権利情報データベース１３に対してリードアクセス
し（ｋ）、当該コンテンツに関しての権利情報（プロフ
ァイル情報）を取得し（ｌ）、当該コンテンツが掲載さ
れているＷｅｂページのＵＲＬ等に付与し、不正コンテ
ンツ事例情報として、コンテンツ不正利用事例データベ
ース１４に送出し、コンテンツ不正利用事例データベー
ス１４において、図５に示す構成で記録する（ｍ）。
ツ検出システム２０からの当該コンテンツのＩＤをキー
に、権利情報データベース１３に対してリードアクセス
し（ｋ）、当該コンテンツに関しての権利情報（プロフ
ァイル情報）を取得し（ｌ）、当該コンテンツが掲載さ
れているＷｅｂページのＵＲＬ等に付与し、不正コンテ
ンツ事例情報として、コンテンツ不正利用事例データベ
ース１４に送出し、コンテンツ不正利用事例データベー
ス１４において、図５に示す構成で記録する（ｍ）。
【００４４】次に、図３および図４を用いて、類似度算
出部１１と探索条件導出部１２の処理動作を説明する。
出部１１と探索条件導出部１２の処理動作を説明する。
【００４５】図３は、図１における類似度算出部の処理
動作例を示すフローチャートであり、図４は、図１にお
ける探索条件導出部の処理動作例を示すフローチャート
である。
動作例を示すフローチャートであり、図４は、図１にお
ける探索条件導出部の処理動作例を示すフローチャート
である。
【００４６】図３に示すように、図１の類似度算出部１
１は、まず、探索対象の原本コンテンツの識別情報（Ｃ
ＩＤ）をキーとして、権利情報データベース１３にアク
セスし、当該原本コンテンツの権利情報（プロファイル
情報）を検索する（ステップＳ３０１）。
１は、まず、探索対象の原本コンテンツの識別情報（Ｃ
ＩＤ）をキーとして、権利情報データベース１３にアク
セスし、当該原本コンテンツの権利情報（プロファイル
情報）を検索する（ステップＳ３０１）。
【００４７】そして、コンテンツ不正利用事例データベ
ース１４より、コンテンツの不正利用事例を取得し（ス
テップＳ３０２）、ステップＳ３０１で検索した原本コ
ンテンツの権利情報（プロファイル情報）とを比較対照
し、類似度を算出する（ステップＳ３０３）。尚、この
ステップＳ３０３での処理は、ステップＳ３０２で取得
したコンテンツ不正利用事例件数分繰り返す。
ース１４より、コンテンツの不正利用事例を取得し（ス
テップＳ３０２）、ステップＳ３０１で検索した原本コ
ンテンツの権利情報（プロファイル情報）とを比較対照
し、類似度を算出する（ステップＳ３０３）。尚、この
ステップＳ３０３での処理は、ステップＳ３０２で取得
したコンテンツ不正利用事例件数分繰り返す。
【００４８】この類似度の算出には、「ｇ（ｔ，ｃ）＝
Σｗｉ×ｄ（ｔｉ，ｃｉ） … ｉ＝１〜ｎ」の式で定
義される評価関数（「ｇ（＊，＊）」）により取り扱
う。この式において、添字の「ｉ」は、比較対照する属
性を区別するための記号であり、「ｎ」は、比較対照す
る属性の個数が「ｎ個」であることを示す記号である。
Σｗｉ×ｄ（ｔｉ，ｃｉ） … ｉ＝１〜ｎ」の式で定
義される評価関数（「ｇ（＊，＊）」）により取り扱
う。この式において、添字の「ｉ」は、比較対照する属
性を区別するための記号であり、「ｎ」は、比較対照す
る属性の個数が「ｎ個」であることを示す記号である。
【００４９】また、「ｔｉ」は属性「ｉ」での原本コン
テンツでの値、「ｃｉ」は属性「ｉ」でのコンテンツ不
正利用事例の値である。
テンツでの値、「ｃｉ」は属性「ｉ」でのコンテンツ不
正利用事例の値である。
【００５０】評価関数（「ｇ（＊，＊）」）はターゲッ
トと比較対象の事例の間のギャップであり、「ｄ（ｔ，
ｃ）」は各属性ごとのギャップ、「ｗ」は属性毎に定義
される重み付けを示す。
トと比較対象の事例の間のギャップであり、「ｄ（ｔ，
ｃ）」は各属性ごとのギャップ、「ｗ」は属性毎に定義
される重み付けを示す。
【００５１】属性が数値の場合には、「ｄ（ｔ，ｃ）＝
｜Ｔ−Ｃ｜／Ｍ … （Ｔ：原本コンテンツでの値、
Ｃ：コンテンツ不正事例の値、Ｍ；当該属性でとりうる
最大値）」となり、また、属性が文字列の場合、「ｄ
（ｔ，ｃ）＝０ … （ｔとｃが一致する場合）」、
「ｄ（ｔ，ｃ）＝１ … （ｔとｃが一致しない場
合）」となる。
｜Ｔ−Ｃ｜／Ｍ … （Ｔ：原本コンテンツでの値、
Ｃ：コンテンツ不正事例の値、Ｍ；当該属性でとりうる
最大値）」となり、また、属性が文字列の場合、「ｄ
（ｔ，ｃ）＝０ … （ｔとｃが一致する場合）」、
「ｄ（ｔ，ｃ）＝１ … （ｔとｃが一致しない場
合）」となる。
【００５２】本例では、結果的に、評価関数（「ｇ
（＊，＊）」）の値が最も小さくなるような事例を、最
も類似度が高い最適事例として、図１の探索条件導出部
１２において選定する。
（＊，＊）」）の値が最も小さくなるような事例を、最
も類似度が高い最適事例として、図１の探索条件導出部
１２において選定する。
【００５３】すなわち、図４に示すように、図１の探索
条件導出部１２は、コンテンツ不正事例毎に類似度算出
部１１で算出された類似度をソートし（ステップＳ４０
１）、最も類似度の高いコンテンツ不正事例を選び出す
（ステップＳ４０２）。
条件導出部１２は、コンテンツ不正事例毎に類似度算出
部１１で算出された類似度をソートし（ステップＳ４０
１）、最も類似度の高いコンテンツ不正事例を選び出す
（ステップＳ４０２）。
【００５４】そして、選んだコンテンツ不正事例情報か
ら、その不正事例を掲載しているＷｅｂページのＵＲＬ
情報を読み出し、原本コンテンツの不正利用をＷｅｂロ
ボットで探索する際の起点ＵＲＬとする（ステップＳ４
０４）。
ら、その不正事例を掲載しているＷｅｂページのＵＲＬ
情報を読み出し、原本コンテンツの不正利用をＷｅｂロ
ボットで探索する際の起点ＵＲＬとする（ステップＳ４
０４）。
【００５５】以上、図１〜図５を用いて説明したよう
に、本例では、正規のコンテンツの権利情報属性を、当
該コンテンツを特定する識別番号であるコンテンツＩＤ
に対応付けて権利情報データベース１３に記憶し、ま
た、検出した不正利用コンテンツに関して、そのコンテ
ンツＩＤ、当該コンテンツに関する不正利用サイトのＵ
ＲＬ等の不正利用事例情報、当該コンテンツの権利属性
等を関連付けてレコード化したコンテンツ不正利用事例
情報を集約してコンテンツ不正利用事例データベース１
４に記憶する。
に、本例では、正規のコンテンツの権利情報属性を、当
該コンテンツを特定する識別番号であるコンテンツＩＤ
に対応付けて権利情報データベース１３に記憶し、ま
た、検出した不正利用コンテンツに関して、そのコンテ
ンツＩＤ、当該コンテンツに関する不正利用サイトのＵ
ＲＬ等の不正利用事例情報、当該コンテンツの権利属性
等を関連付けてレコード化したコンテンツ不正利用事例
情報を集約してコンテンツ不正利用事例データベース１
４に記憶する。
【００５６】そして、不正利用の鑑定対象である原本コ
ンテンツの権利情報属性を権利情報データベース１３か
ら読み出し、この原本コンテンツの権利情報属性と不正
利用事例データベース１４に記録された各コンテンツの
権利情報属性との照合を行うことにより、コンテンツ間
の類似度を算出し、その類似度をキーに各コンテンツ不
正利用事例をソートし、最も類似しているコンテンツ不
正利用事例を摘出し、この不正利用コンテンツ掲載のあ
ったＷｅｂぺージのＵＲＬ等を、鑑定対象としている原
本コンテンツにふさわしい探索条件とみなすことによ
り、探索条件を導出する。
ンテンツの権利情報属性を権利情報データベース１３か
ら読み出し、この原本コンテンツの権利情報属性と不正
利用事例データベース１４に記録された各コンテンツの
権利情報属性との照合を行うことにより、コンテンツ間
の類似度を算出し、その類似度をキーに各コンテンツ不
正利用事例をソートし、最も類似しているコンテンツ不
正利用事例を摘出し、この不正利用コンテンツ掲載のあ
ったＷｅｂぺージのＵＲＬ等を、鑑定対象としている原
本コンテンツにふさわしい探索条件とみなすことによ
り、探索条件を導出する。
【００５７】このように、本例では、不正利用の鑑定対
象である原本コンテンツに最も類似する不正利用事例を
掲載したサイトを起点として、Ｗｅｂロボットによる探
索を行うことができ、従来のように探索条件を何回も変
えて探索をやり直す等、試行錯誤を経ることなく、有意
な探索を実行することができる。その結果、不正利用コ
ンテンツ発見業務に従事する担当者の負担が小さくな
り、また不正利用コンテンツを発見するまでの時間も短
縮される。
象である原本コンテンツに最も類似する不正利用事例を
掲載したサイトを起点として、Ｗｅｂロボットによる探
索を行うことができ、従来のように探索条件を何回も変
えて探索をやり直す等、試行錯誤を経ることなく、有意
な探索を実行することができる。その結果、不正利用コ
ンテンツ発見業務に従事する担当者の負担が小さくな
り、また不正利用コンテンツを発見するまでの時間も短
縮される。
【００５８】本例の技術を利用することにより、例えば
コンテンツ流通事業者は、コンテンツの不正利用監視と
いう、コンテンツホルダ（正規所有者）向けのマネジメ
ントサービスを、コンテンツ流通サービスと抱き合わせ
たり、または、単独で提供することが可能となる。ま
た、結果報告をもとに、コンテンツホルダが法律事務所
等の第三者機関を通じて、不正利用コンテンツを掲載し
ていたプロバイダに掲載削除の依頼をし、この依頼に従
い、プロバイダが不正利用掲載を削除するといった「Ｎ
＆Ｔ」の促進も期待される。
コンテンツ流通事業者は、コンテンツの不正利用監視と
いう、コンテンツホルダ（正規所有者）向けのマネジメ
ントサービスを、コンテンツ流通サービスと抱き合わせ
たり、または、単独で提供することが可能となる。ま
た、結果報告をもとに、コンテンツホルダが法律事務所
等の第三者機関を通じて、不正利用コンテンツを掲載し
ていたプロバイダに掲載削除の依頼をし、この依頼に従
い、プロバイダが不正利用掲載を削除するといった「Ｎ
＆Ｔ」の促進も期待される。
【００５９】尚、本発明は、図１〜図５を用いて説明し
た例に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない
範囲において種々変更可能である。例えば、図１に示す
例では、１台のコンピュータで、コンテンツ探索情報管
理システム１０と不正利用コンテンツ検索システム２０
からなる不正利用コンテンツ探索システム１を構成して
いるが、コンテンツ探索情報管理システム１０と不正利
用コンテンツ検索システム２０のそれぞれを個別のコン
ピュータで構成し、ネットワーク接続する構成としても
良い。
た例に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない
範囲において種々変更可能である。例えば、図１に示す
例では、１台のコンピュータで、コンテンツ探索情報管
理システム１０と不正利用コンテンツ検索システム２０
からなる不正利用コンテンツ探索システム１を構成して
いるが、コンテンツ探索情報管理システム１０と不正利
用コンテンツ検索システム２０のそれぞれを個別のコン
ピュータで構成し、ネットワーク接続する構成としても
良い。
【００６０】また、本例では、不正利用コンテンツの探
索システムを例に説明したが、不正利用コンテンツに限
らず、特定のコンテンツを検出するシステム等にも適用
することができる。すなわち、図１における不正利用コ
ンテンツ探索システム１において、コンテンツ探索情報
管理システム１０のコンテンツ不正利用事例データベー
ス１４における各事例を不正利用コンテンツに限定せ
ず、例えば、注目度の高いコンテンツの事例を管理する
ものとし、また、不正利用コンテンツ検索システム２０
に関しても当システムを例えばＷｅｂブラウザとし、コ
ンテンツ探索情報管理システム１０の出力結果を、この
ＷｅｂブラウザのＵＲＬ入力欄に自動で引き渡すことに
より、特定コンテンツの検出を行うことでも良い。
索システムを例に説明したが、不正利用コンテンツに限
らず、特定のコンテンツを検出するシステム等にも適用
することができる。すなわち、図１における不正利用コ
ンテンツ探索システム１において、コンテンツ探索情報
管理システム１０のコンテンツ不正利用事例データベー
ス１４における各事例を不正利用コンテンツに限定せ
ず、例えば、注目度の高いコンテンツの事例を管理する
ものとし、また、不正利用コンテンツ検索システム２０
に関しても当システムを例えばＷｅｂブラウザとし、コ
ンテンツ探索情報管理システム１０の出力結果を、この
ＷｅｂブラウザのＵＲＬ入力欄に自動で引き渡すことに
より、特定コンテンツの検出を行うことでも良い。
【００６１】また、このコンピュータ構成において、本
例では、光ディスクを記録媒体として用いているが、Ｆ
Ｄ（Flexible Disk）等を記録媒体として用いることで
も良い。また、プログラムのインストールに関しても、
通信装置を介してネットワーク経由でプログラムをダウ
ンロードしてインストールすることでも良い。
例では、光ディスクを記録媒体として用いているが、Ｆ
Ｄ（Flexible Disk）等を記録媒体として用いることで
も良い。また、プログラムのインストールに関しても、
通信装置を介してネットワーク経由でプログラムをダウ
ンロードしてインストールすることでも良い。
【００６２】
【発明の効果】本発明によれば、Ｗｅｂロボットによる
コンテンツの探索において、最適な探索条件情報の割り
出しを自動的に行うことができるので、例えば、不正利
用コンテンツ発見業務に従事する担当者の負担を軽減で
き、かつ不正利用コンテンツを発見するまでの時間も短
縮でき、不正利用コンテンツ等の探索を高効率化するこ
とが可能である。
コンテンツの探索において、最適な探索条件情報の割り
出しを自動的に行うことができるので、例えば、不正利
用コンテンツ発見業務に従事する担当者の負担を軽減で
き、かつ不正利用コンテンツを発見するまでの時間も短
縮でき、不正利用コンテンツ等の探索を高効率化するこ
とが可能である。
【図１】本発明に係わるコンテンツ探索情報管理システ
ムを具備したコンテンツ探索システムの構成例を示すブ
ロック図である。
ムを具備したコンテンツ探索システムの構成例を示すブ
ロック図である。
【図２】図１における不正利用コンテンツ探索システム
の動作例を示す説明図である。
の動作例を示す説明図である。
【図３】図１における類似度算出部の処理動作例を示す
フローチャートである。
フローチャートである。
【図４】図１における探索条件導出部の処理動作例を示
すフローチャートである。
すフローチャートである。
【図５】図１におけるコンテンツ不正利用事例データベ
ースのデータ構造例を示す説明図である。
ースのデータ構造例を示す説明図である。
１：不正利用コンテンツ探索システム、１０：コンテン
ツ探索情報管理システム、１１：類似度算出部、１２：
探索条件導出部、１３：権利情報データベース、１４：
コンテンツ不正利用事例データベース、１５：事例情報
作成部、２０：不正利用コンテンツ検出システム、２
１：コンテンツ探索部（「Ｗｅｂロボット」）、２２：
コンテンツ抽出部、２３：不正利用判定部、３０：ネッ
トワーク。
ツ探索情報管理システム、１１：類似度算出部、１２：
探索条件導出部、１３：権利情報データベース、１４：
コンテンツ不正利用事例データベース、１５：事例情報
作成部、２０：不正利用コンテンツ検出システム、２
１：コンテンツ探索部（「Ｗｅｂロボット」）、２２：
コンテンツ抽出部、２３：不正利用判定部、３０：ネッ
トワーク。
─────────────────────────────────────────────────────
フロントページの続き
(51)Int.Cl.7 識別記号 ＦＩ テーマコート゛(参考）
Ｇ０６Ｆ 17/30 １８０ Ｇ０６Ｆ 17/30 １８０Ｚ
３５０ ３５０Ｃ
(72)発明者 松浦 正明
東京都千代田区大手町二丁目３番１号 日
本電信電話株式会社内
(72)発明者 井上 貴司
東京都千代田区大手町二丁目３番１号 日
本電信電話株式会社内
(72)発明者 徳永 裕史
東京都千代田区大手町二丁目３番１号 日
本電信電話株式会社内
Ｆターム(参考） 5B017 AA06 AA07 BA09 CA16
5B075 KK02 ND36 PR06 UU16
Claims (18)
- 【請求項１】 ネットワークを介してＷｅｂぺージを探
索しＷｅｂページ内の不正利用コンテンツの検出を行う
際の上記Ｗｅｂぺージの探索条件を導出するコンテンツ
探索情報管理システムであって、不正に利用されたコン
テンツの特徴を示す属性情報を不正利用コンテンツ別に
記憶装置に記憶する手段と、上記記憶装置から読み出し
た上記属性情報に基づきコンテンツ間の類似度を求める
手段と、原本コンテンツに最も類似度の高い不正利用コ
ンテンツ事例を選出する手段と、選出した事例の不正利
用コンテンツの属性情報に基づき、上記原本コンテンツ
を不正利用したコンテンツを掲載したＷｅｂページを検
索するための探索条件を導出する手段とを有することを
特徴とするコンテンツ探索情報管理システム。 - 【請求項２】 不正に利用されたコンテンツの特徴を示
す属性情報を不正利用コンテンツ別に記憶装置に記憶す
る手段と、上記記憶装置から読み出した上記属性情報に
基づきコンテンツ間の類似度を求める手段と、原本コン
テンツに最も類似度の高い不正利用コンテンツ事例を選
出する手段と、選出した事例の不正利用コンテンツの掲
載元のＵＲＬを導出する手段とを有することを特徴とす
るコンテンツ探索情報管理システム。 - 【請求項３】 不正に利用されたコンテンツの特徴を示
す属性情報を不正利用コンテンツの識別情報と当該コン
テンツを掲載したＷｅｂページのＵＲＬを付加して記憶
装置に記憶する手段と、上記記憶装置から読み出した上
記属性情報に基づきコンテンツ間の類似度を求める手段
と、原本コンテンツに最も類似度の高い不正利用コンテ
ンツ事例を選出する手段と、選出した事例の不正利用コ
ンテンツの掲載元のＵＲＬを導出する手段とを有するこ
とを特徴とするコンテンツ探索情報管理システム。 - 【請求項４】 ネットワークを介してＷｅｂぺージを探
索しＷｅｂページ内のコンテンツの検出を行う際の上記
Ｗｅｂぺージの探索条件を導出するコンテンツ探索情報
管理システムであって、上記コンテンツの特徴を示す属
性情報をコンテンツ別に記憶装置に記憶する手段と、上
記記憶装置から読み出した上記属性情報に基づきコンテ
ンツ間の類似度を求める手段と、検出対象のコンテンツ
に最も類似度の高いコンテンツ事例を選出する手段と、
選出した事例のコンテンツの属性情報に基づき、上記検
出対象のコンテンツに関連するコンテンツを掲載したＷ
ｅｂページを検索するための探索条件を導出する手段と
を有することを特徴とするコンテンツ探索情報管理シス
テム。 - 【請求項５】 Ｗｅｂページ内のコンテンツの特徴を示
す属性情報をコンテンツ別に記憶装置に記憶する手段
と、上記記憶装置から読み出した上記属性情報に基づき
コンテンツ間の類似度を求める手段と、検出対象のコン
テンツに最も類似度の高いコンテンツ事例を選出する手
段と、選出した事例のコンテンツを掲載したＷｅｂペー
ジのＵＲＬを導出する手段とを有することを特徴とする
コンテンツ探索情報管理システム。 - 【請求項６】 Ｗｅｂページ内のコンテンツの特徴を示
す属性情報をコンテンツの識別情報と当該コンテンツを
掲載したＷｅｂページのＵＲＬを付加して記憶装置に記
憶する手段と、上記記憶装置から読み出した上記属性情
報に基づきコンテンツ間の類似度を求める手段と、検出
対象のコンテンツに最も類似度の高いコンテンツ事例を
選出する手段と、選出した事例のコンテンツの掲載元の
ＷｅｂページのＵＲＬを導出する手段とを有することを
特徴とするコンテンツ探索情報管理システム。 - 【請求項７】 ネットワークを介してＷｅｂぺージを探
索しＷｅｂページ内の不正利用コンテンツの検出を行う
際の上記Ｗｅｂぺージの探索条件を導出するシステムの
コンテンツ探索情報管理方法であって、不正に利用され
たコンテンツの特徴を示す属性情報を不正利用コンテン
ツ別に記憶装置に記憶する手順と、上記記憶装置から読
み出した上記属性情報に基づきコンテンツ間の類似度を
求める手順と、原本コンテンツに最も類似度の高い不正
利用コンテンツ事例を選出する手順と、選出した事例の
不正利用コンテンツの属性情報に基づき、上記原本コン
テンツを不正利用したコンテンツを掲載したＷｅｂペー
ジを検索するための探索条件を導出する手順とを有する
ことを特徴とするコンテンツ探索情報管理方法。 - 【請求項８】 不正に利用されたコンテンツの特徴を示
す属性情報を不正利用コンテンツ別に記憶装置に記憶す
る手順と、上記記憶装置から読み出した上記属性情報に
基づきコンテンツ間の類似度を求める手順と、原本コン
テンツに最も類似度の高い不正利用コンテンツ事例を選
出する手順と、選出した事例の不正利用コンテンツの掲
載元のＵＲＬを導出する手順と、導出したＵＲＬを、Ｗ
ｅｂぺージの探索と該Ｗｅｂページ内の不正利用コンテ
ンツの検出を行うシステムに送出する手順とを有するこ
とを特徴とするコンテンツ探索情報管理方法。 - 【請求項９】 不正に利用されたコンテンツの特徴を示
す属性情報を不正利用コンテンツの識別情報と当該コン
テンツを掲載したＷｅｂページのＵＲＬを付加して記憶
装置に記憶する手順と、上記記憶装置から読み出した上
記属性情報に基づきコンテンツ間の類似度を求める手順
と、原本コンテンツに最も類似度の高い不正利用コンテ
ンツ事例を選出する手順と、選出した事例の不正利用コ
ンテンツの掲載元のＵＲＬを導出する手順とを有するこ
とを特徴とするコンテンツ探索情報管理方法。 - 【請求項１０】 ネットワークを介してＷｅｂぺージを
探索しＷｅｂページ内のコンテンツの検出を行う際の上
記Ｗｅｂぺージの探索条件を導出するシステムのコンテ
ンツ探索情報管理方法であって、上記コンテンツの特徴
を示す属性情報をコンテンツ別に記憶装置に記憶する手
順と、上記記憶装置から読み出した上記属性情報に基づ
きコンテンツ間の類似度を求める手順と、検出対象のコ
ンテンツに最も類似度の高いコンテンツ事例を選出する
手順と、選出した事例のコンテンツの属性情報に基づ
き、上記検出対象のコンテンツに関連するコンテンツを
掲載したＷｅｂページを検索するための探索条件を導出
する手順とを有することを特徴とするコンテンツ探索情
報管理方法。 - 【請求項１１】 Ｗｅｂページ内のコンテンツの特徴を
示す属性情報をコンテンツ別に記憶装置に記憶する手順
と、上記記憶装置から読み出した上記属性情報に基づき
コンテンツ間の類似度を求める手順と、検出対象のコン
テンツに最も類似度の高いコンテンツ事例を選出する手
順と、選出した事例のコンテンツを掲載したＷｅｂペー
ジのＵＲＬを導出する手順と、導出したＵＲＬを、Ｗｅ
ｂぺージの探索と該Ｗｅｂページ内のコンテンツの検出
を行うシステムに送出する手順とを有することを特徴と
するコンテンツ探索情報管理方法。 - 【請求項１２】 Ｗｅｂページ内のコンテンツの特徴を
示す属性情報をコンテンツの識別情報と当該コンテンツ
を掲載したＷｅｂページのＵＲＬを付加して記憶装置に
記憶する手順と、上記記憶装置から読み出した上記属性
情報に基づきコンテンツ間の類似度を求める手順と、検
出対象のコンテンツに最も類似度の高いコンテンツ事例
を選出する手順と、選出した事例のコンテンツの掲載元
のＵＲＬを導出する手順とを有することを特徴とするコ
ンテンツ探索情報管理方法。 - 【請求項１３】 ネットワークを介してＷｅｂぺージを
探索しＷｅｂページ内の不正利用コンテンツの検出を行
うコンテンツ探索システムであって、不正利用コンテン
ツの特徴を示す属性情報を不正利用コンテンツ別に記憶
装置に記憶する手段と、上記属性情報に基づき原本コン
テンツに類似する不正利用コンテンツ事例を特定する手
段と、特定した不正利用コンテンツ事例から、原本コン
テンツに最も類似する不正利用コンテンツ事例を選出す
る手段と、選出した事例の不正利用コンテンツの検出元
のＷｅｂページを起点にＷｅｂぺージの探索とＷｅｂペ
ージ内の不正利用コンテンツの検出を行う手段とを有す
ることを特徴とするコンテンツ探索システム。 - 【請求項１４】 ネットワークを介してＷｅｂぺージを
探索しＷｅｂページ内のコンテンツの検出を行うコンテ
ンツ探索システムであって、コンテンツの特徴を示す属
性情報をコンテンツ別に記憶装置に記憶する手段と、上
記属性情報に基づき検出対象のコンテンツに類似するコ
ンテンツ事例を特定する手段と、特定したコンテンツ事
例から、検出対象のコンテンツに最も類似するコンテン
ツ事例を選出する手段と、選出した事例のコンテンツの
検出元のＷｅｂページを起点にＷｅｂぺージの探索とＷ
ｅｂページ内のコンテンツの検出を行う手段とを有する
ことを特徴とするコンテンツ探索システム。 - 【請求項１５】 ネットワークを介してＷｅｂぺージを
探索しＷｅｂページ内の不正利用コンテンツの検出を行
うシステムのコンテンツ探索方法であって、不正利用コ
ンテンツの特徴を示す属性情報を不正利用コンテンツ別
に記憶装置に記憶する手順と、上記記憶装置から読み出
した上記属性情報に基づき原本コンテンツに類似する不
正利用コンテンツ事例を特定する手順と、特定した不正
利用コンテンツ事例から、原本コンテンツに最も類似す
る不正利用コンテンツ事例を選出する手順と、選出した
事例の不正利用コンテンツの検出元のＷｅｂページを起
点にＷｅｂぺージの探索とＷｅｂページ内の不正利用コ
ンテンツの検出を行う手順とを有することを特徴とする
コンテンツ探索方法。 - 【請求項１６】 ネットワークを介してＷｅｂぺージを
探索しＷｅｂページ内のコンテンツの検出を行うシステ
ムのコンテンツ探索方法であって、コンテンツの特徴を
示す属性情報をコンテンツ別に記憶装置に記憶する手順
と、上記記憶装置から読み出した上記属性情報に基づき
検出対象のコンテンツに類似するコンテンツ事例を特定
する手順と、特定したコンテンツ事例から、検出対象コ
ンテンツに最も類似するコンテンツ事例を選出する手順
と、選出した事例のコンテンツの検出元のＷｅｂページ
を起点にＷｅｂぺージの探索とＷｅｂページ内のコンテ
ンツの検出を行う手順とを有することを特徴とするコン
テンツ探索方法。 - 【請求項１７】 コンピュータに、請求項７から請求項
１２のいずれかに記載のコンテンツ探索情報管理方法に
おける各手順を実行させるためのプログラム。 - 【請求項１８】 コンピュータに、請求項１５もしくは
請求項１６のいずれかに記載のコンテンツ探索方法にお
ける各手順を実行させるためのプログラム。
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