JP7523183B2 - Apparatus and method for providing services for blockchain-based personal identity verification - Google Patents
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Description
本発明はブロックチェーン基盤個人の身上証明のためのサービス提供装置および方法に関し、さらに詳細には、会員が登録した会員情報のうち身上に関連した一つ以上の露出対象を会員が指定したカテゴリーでブロックチェーンに保存し、前記ブロックチェーンに保存された使用者の身上関連カテゴリーに対する真偽確認要請が発生すれば、前記ブロックチェーンを利用する利用者に通知しながら会員の身上証明を要請して信頼性のある個人資料を提供できるようにした、ブロックチェーン基盤個人の身上証明のためのサービス提供装置および方法に関する。 The present invention relates to a service providing device and method for blockchain-based personal identity verification, and more particularly to a service providing device and method for blockchain-based personal identity verification, which stores one or more personal information-related exposed objects among the member information registered by the member in a blockchain in a category designated by the member, and when a request for authenticity verification of the user's personal information-related category stored in the blockchain is generated, notifies the user who uses the blockchain and requests the member's identity verification, thereby providing reliable personal information.
現在、個人が記載したプロフィール情報に基づいて加入や入社に対する資格を付与する機関や業者では、このようなプロフィール情報に依存して個人に対する資格有無の決定がなされるので、プロフィール情報の信頼性および完全性が保障されなければならない。 Currently, agencies and businesses that qualify individuals for membership or employment based on profile information provided by individuals rely on this information to determine whether or not an individual is eligible, and therefore must ensure the reliability and completeness of the profile information.
これに伴い、現在、機関や業者では自主的に個人が登録するプロフィール情報を定められた様式に沿って収集することになり、このため、個人はプロフィール情報を要求する機関や業者のサービス利用時ごとに毎回プロフィール情報を生成しなければならない不便が存在するだけでなく、プロフィール情報で経歴証明が必要な内容についてはこれに対する検証を毎回別途遂行しなければならないため、個人の資格証明に非常に煩雑さと不便な点があるという問題があった。 As a result, currently, institutions and businesses collect profile information that individuals voluntarily register in accordance with a prescribed format. This not only causes the inconvenient task of creating profile information every time an individual uses a service provided by an institution or business that requires profile information, but also requires separate verification of any content in the profile information that requires proof of background, making it extremely cumbersome and inconvenient to verify an individual's credentials.
最近このような問題を解決するために、プロフィール情報を共有するサーバーに個人がプロフィール情報を登録するようにした後、機関や業者が該当サーバーを通じてプロフィール情報を利用できるようにするサービスが登場しているが、このような既存のサービスはサーバーの運営主体が個人が登録するプロフィール情報に対する完全性および信頼性を担保していないため、プロフィール情報に対する信頼性を保障し難い問題がある。 Recently, to solve this problem, services have emerged that allow individuals to register their profile information on a server that shares profile information, and then allow institutions and businesses to use the profile information through that server. However, with these existing services, the operators of the server do not guarantee the integrity and reliability of the profile information registered by individuals, making it difficult to guarantee the reliability of the profile information.
また、単一サーバーを通じて共有されるプロフィール情報である場合、ハッキングに脆弱であるためプロフィール情報の完全性および信頼性を保障し難いだけでなく、該当サーバーで検証が必要な経歴に対する証明が正しく遂行されたかを該当サーバーを利用する機関やサーバーでは分からないので、結局機関や業者はこのような既存のサービスを回避して自主的にプロフィール情報を収集する方向に回帰することになる問題が発生する。 In addition, when profile information is shared through a single server, it is vulnerable to hacking, making it difficult to guarantee the integrity and reliability of the profile information. In addition, the institutions and servers that use the server cannot determine whether the certification of the history that needs to be verified on the server has been properly carried out, which ultimately leads to problems such as institutions and businesses avoiding such existing services and reverting to collecting profile information independently.
本発明は個人会員が登録した会員情報の中で、会員によって選択された露出対象属性別に属性値が属するカテゴリーで構成されたプロフィール情報を生成してブロックチェーンに登録しながら、プロフィール情報の修正や検証に対するログをブロックチェーンを通じて管理することによって、前記ブロックチェーンを利用して会員を検索する利用者に提供されるプロフィール情報に対する信頼性および完全性が保障されるように支援するとともに、前記プロフィール情報に対する真偽確認要請に対するクレーム受信時に前記ブロックチェーンを利用するすべての利用者および前記真偽確認要請対象である会員にクレームを伝達してプロフィール情報に対する積極的な検証および解明がなされるように支援することによって、プロフィール情報を利用した資格証明の信頼度を高められるように支援することにその目的がある。 The present invention aims to help ensure the reliability and completeness of profile information provided to users who search for members using the blockchain by generating profile information consisting of categories to which attribute values belong for attributes to be exposed selected by the member from among the member information registered by the individual member, and managing logs for corrections and verifications of the profile information through the blockchain, and to help increase the reliability of qualifications using profile information by transmitting a complaint to all users using the blockchain and the member who is the subject of the request for authenticity verification upon receiving a complaint regarding a request for authenticity verification of the profile information, and helping to proactively verify and clarify the profile information.
本発明の実施例に係るブロックチェーン基盤個人の身上証明のためのサービス提供装置は、個人である会員の会員端末から受信された会員情報を保存する会員管理部と、前記会員情報を構成する一つ以上の属性のうち会員によって選択された露出対象属性別に前記会員情報に含まれた属性値を前記会員の検索のための検索カテゴリーと前記属性値との間の相関関係が学習された状態で予め設定された第1学習モデルに適用して一つ以上の推薦カテゴリーを算出した後、前記会員端末に推薦し、前記露出対象属性別に一つ以上の推薦カテゴリーのうち前記会員端末によって選択された選択カテゴリーを含むプロフィール情報を生成するプロフィール生成部と、前記プロフィール情報をブロックチェーンに登録するブロックチェーン連動部と、前記ブロックチェーン連動部を通じて特定プロフィール情報に含まれた特定カテゴリーの真偽確認要請に対するクレーム情報が前記ブロックチェーンに登録されるかどうかを監視し、前記クレーム情報登録時に前記ブロックチェーンを利用する利用者情報と真偽確認対象であるカテゴリーとの間の相関関係が学習された状態で予め設定された第2学習モデルに前記特定カテゴリーと前記ブロックチェーンに前記クレーム情報を登録した特定利用者の特定利用者情報を適用して前記特定カテゴリーと前記特定利用者情報との間の相関係数を危険度で算出する衝突判定部および前記衝突判定部によって危険度が予め設定された基準値以上に算出された前記クレーム情報に対応する会員情報から会員識別情報を抽出し、前記抽出された会員識別情報および前記特定カテゴリーを含む危険通知情報を生成して前記ブロックチェーンを利用する一つ以上の利用者端末に伝送する危険通知部を含むことができる。 A service providing device for blockchain-based personal identity verification according to an embodiment of the present invention includes a member management unit that stores member information received from a member terminal of an individual member, a profile generation unit that applies attribute values included in the member information for each attribute to be exposed selected by the member among one or more attributes constituting the member information to a first learning model that is preset in a state in which a correlation between a search category for searching the member and the attribute values is learned, to calculate one or more recommended categories, and then recommends the calculated categories to the member terminal, and generates profile information including a selected category selected by the member terminal among one or more recommended categories for each attribute to be exposed, a blockchain linkage unit that registers the profile information on a blockchain, and a specific category included in the specific profile information through the blockchain linkage unit. The system may include a collision determination unit that monitors whether or not complaint information in response to a request for authenticity verification of a goal is registered on the blockchain, applies the specific category and specific user information of the specific user who registered the complaint information on the blockchain to a second learning model that is preset in a state in which a correlation between user information using the blockchain and a category to be verified at the time of registration of the complaint information is learned, and calculates a correlation coefficient between the specific category and the specific user information as a risk level, and a risk notification unit that extracts member identification information from member information corresponding to the complaint information whose risk level is calculated to be equal to or higher than a preset reference value by the collision determination unit, generates risk notification information including the extracted member identification information and the specific category, and transmits the risk notification information to one or more user terminals using the blockchain.
本発明に関連した一例として、前記危険通知部は前記危険通知情報に対応する会員端末に前記危険通知情報を伝送し、前記衝突判定部は前記ブロックチェーン連動部を通じて前記危険通知情報に対応する前記クレーム情報の解消のための解消情報が前記ブロックチェーンに登録されるかを確認して前記解消情報登録時に通知情報を生成して前記危険通知部に伝送し、前記危険通知部は前記通知情報受信時に前記解消情報に対応する危険通知情報を利用者端末に伝送しないことを特徴とすることができる。 As an example related to the present invention, the danger notification unit transmits the danger notification information to a member terminal corresponding to the danger notification information, the collision determination unit checks through the blockchain linkage unit whether resolution information for resolving the complaint information corresponding to the danger notification information is registered in the blockchain, generates notification information when the resolution information is registered, and transmits it to the danger notification unit, and the danger notification unit does not transmit the danger notification information corresponding to the resolution information to the user terminal when receiving the notification information.
本発明に関連した一例として、前記第2学習モデルに学習される利用者情報は利用者がブロックチェーンに登録した一つ以上のクレーム情報に対する登録内訳および利用者の業種を含むことを特徴とすることができる。 As an example related to the present invention, the user information learned by the second learning model can be characterized as including details of registration of one or more pieces of complaint information registered by the user in the blockchain and the user's industry.
本発明に関連した一例として、前記推薦カテゴリーはパラメータ、条件および範囲のうちいずれか一つで設定されたことを特徴とすることができる。 As an example related to the present invention, the recommendation category may be set by any one of a parameter, a condition, and a range.
本発明に関連した一例として、前記危険通知情報と利用者情報との間の相関関係が学習された状態の第3学習モデルが予め設定され、前記危険通知部と連動して前記危険通知部で危険通知情報生成時に前記生成された危険通知情報を前記第3学習モデルに適用して算出された利用者情報に基づいて危険通知対象範囲を決定して前記危険通知部に伝送する利用者分析部をさらに含み、前記危険通知部は、前記ブロックチェーンを利用する利用者別利用者情報を対象に前記危険通知対象範囲を満足する一つ以上の利用者を選別して前記選別された利用者別利用者端末に前記危険通知情報を伝送することを特徴とすることができる。 As an example related to the present invention, a third learning model in which the correlation between the danger notification information and user information has been learned is preset, and a user analysis unit that, in conjunction with the danger notification unit, determines a danger notification target range based on user information calculated by applying the generated danger notification information to the third learning model when the danger notification information is generated by the danger notification unit and transmits the determined range to the danger notification unit, and the danger notification unit may be characterized in that it selects one or more users who satisfy the danger notification target range from the user information for each user who uses the blockchain, and transmits the danger notification information to the user terminal for each selected user.
本発明に関連した一例として、前記会員別会員情報が保存される会員DBおよび前記利用者別利用者情報が保存される利用者DBをさらに含むことを特徴とすることができる。 As an example related to the present invention, the system may further include a member DB in which member information for each member is stored, and a user DB in which user information for each user is stored.
本発明に関連した一例として、前記危険通知部は前記会員管理部を通じて前記危険通知情報に対応する会員端末に前記危険通知情報を伝送し、前記会員管理部は前記危険通知情報に対応して証明書イメージを含む解消要請情報受信時に前記解消要請情報および危険通知情報を前記プロフィール生成部に伝送し、前記プロフィール生成部は前記解消要請情報および危険通知情報受信時に証明書イメージと証明書の種類との間の相関関係が学習された状態で予め設定された第4学習モデルに前記解消要請情報に含まれた証明書イメージを適用して前記解消要請情報に対応する証明書の種類を識別し、前記識別された証明書の種類に対応して予め設定された外部サーバーに前記解消要請情報に含まれた証明書イメージおよび危険通知情報による特定カテゴリーを含む認証要請情報を伝送し、前記外部サーバーから前記認証要請情報に対応する認証成功に対する認証情報受信時に前記認証情報に対応する会員のプロフィール情報に前記認証情報を挿入して前記ブロックチェーン連動部を通じて前記ブロックチェーンに登録することを特徴とすることができる。 As an example related to the present invention, the danger notification unit transmits the danger notification information to a member terminal corresponding to the danger notification information through the member management unit, and the member management unit transmits the resolution request information and the danger notification information to the profile generation unit when receiving resolution request information including a certificate image corresponding to the danger notification information, and the profile generation unit applies the certificate image included in the resolution request information to a fourth learning model preset in a state in which a correlation between the certificate image and the certificate type is learned when receiving the resolution request information and the danger notification information to identify the type of certificate corresponding to the resolution request information, transmits authentication request information including the certificate image included in the resolution request information and a specific category according to the danger notification information to a preset external server corresponding to the identified certificate type, and, when receiving authentication information for authentication success corresponding to the authentication request information from the external server, inserts the authentication information into the profile information of the member corresponding to the authentication information and registers it in the blockchain through the blockchain linkage unit.
本発明に関連した一例として、前記プロフィール生成部は前記危険通知情報に対応する前記認証情報が挿入されたプロフィール情報生成時に前記危険通知情報に対応する前記クレーム情報を前記ブロックチェーンに登録した利用者端末を識別した後、前記危険通知情報および認証情報を含む解消確認要請情報を前記識別された利用者端末に伝送することを特徴とすることができる。 As an example related to the present invention, the profile generation unit may be characterized in that, when generating profile information into which the authentication information corresponding to the danger notification information is inserted, the profile generation unit identifies a user terminal that has registered the complaint information corresponding to the danger notification information in the blockchain, and then transmits resolution confirmation request information including the danger notification information and the authentication information to the identified user terminal.
本発明に関連した一例として、前記ブロックチェーンは前記プロフィール情報受信時にブロック生成権限がある特定ノードが自身のブロック生成周期の間に前記プロフィール情報を含むブロックを生成した後、前記ブロックチェーンに参加する複数のノードそれぞれに伝送してブロックチェーンに前記プロフィール情報を保存することを特徴とすることができる。 As an example related to the present invention, the blockchain may be characterized in that, upon receiving the profile information, a specific node with block generation authority generates a block including the profile information during its block generation period, and then transmits the block to each of a plurality of nodes participating in the blockchain to store the profile information in the blockchain.
本発明の実施例に係るサービス提供装置のブロックチェーン基盤個人の身上証明のためのサービス提供方法は、個人である会員の会員端末から受信された会員情報を保存する段階と、前記会員情報を構成する一つ以上の属性のうち会員によって選択された露出対象属性別に前記会員情報に含まれた属性値を前記会員の検索のための検索カテゴリーと前記属性値との間の相関関係が学習された状態で予め設定された第1学習モデルに適用して一つ以上の推薦カテゴリーを算出した後、前記会員端末に推薦し、前記露出対象属性別に一つ以上の推薦カテゴリーのうち前記会員端末によって選択された選択カテゴリーを含むプロフィール情報を生成してブロックチェーンに登録する段階と、前記ブロックチェーンに登録された状態の特定プロフィール情報に含まれた特定カテゴリーの真偽確認要請に対するクレーム情報が前記ブロックチェーンに登録されるかどうかを監視し、前記クレーム情報登録時に前記ブロックチェーンを利用する利用者情報と真偽確認対象であるカテゴリーとの間の相関関係が学習された状態で予め設定された第2学習モデルに前記特定カテゴリーと前記ブロックチェーンに前記クレーム情報を登録した特定利用者の特定利用者情報を適用して前記特定カテゴリーと前記特定利用者情報との間の相関係数を危険度で算出する段階および前記危険度が予め設定された基準値以上に算出された前記クレーム情報に対応する会員情報から会員識別情報を抽出し、前記抽出された会員識別情報および前記特定カテゴリーを含む危険通知情報を生成して前記ブロックチェーンを利用する一つ以上の利用者端末に伝送する段階を含むことができる。 A method for providing a service for blockchain-based personal identity verification by a service providing device according to an embodiment of the present invention includes steps of: storing member information received from a member terminal of an individual member; calculating one or more recommended categories by applying attribute values included in the member information for each attribute to be exposed selected by the member among one or more attributes constituting the member information to a first learning model that has been preset in a state where a correlation between a search category for searching the member and the attribute values has been learned, and then recommending the calculated recommended categories to the member terminal; generating profile information including a selected category selected by the member terminal among one or more recommended categories for each attribute to be exposed, and registering the generated profile information in a blockchain; The method may include a step of monitoring whether or not the complaint information in response to the authenticity verification request is registered on the blockchain, applying the specific category and the specific user information of the specific user who registered the complaint information on the blockchain to a second learning model that is preset in a state in which the correlation between the user information using the blockchain and the category to be verified at the time of registration of the complaint information is learned, and calculating the correlation coefficient between the specific category and the specific user information as a risk level, and a step of extracting member identification information from the member information corresponding to the complaint information whose risk level is calculated to be equal to or higher than a preset reference value, generating risk notification information including the extracted member identification information and the specific category, and transmitting the risk notification information to one or more user terminals using the blockchain.
本発明は機関や業者にプロフィール露出を望む会員がプロフィール情報を会員の身上が属するカテゴリーで設定して機関や業者に露出できるように支援することによって会員のプロフィール露出に対する負担を軽減させることができるとともに、ブロックチェーンを通じて会員のプロフィールを管理して会員のプロフィールに対する信頼性および完全性を保障することができ、会員のプロフィールを検索した利用者側で会員の身上に対する真偽確認要請時に真偽確認を要請した利用者と真偽確認対象である会員の身上関連カテゴリーとの間の相関関係を判断して関連性がある場合に限り、会員のプロフィール検索のためにブロックチェーンを利用する他利用者に真偽確認が要請された会員のプロフィールに対する情報を提供して資格が疑われる会員に対する忌避がなされるように支援することによって、利用者に提供される会員のプロフィールに対する利用者の信頼度を高めることができる効果がある。 The present invention reduces the burden on members who wish to expose their profiles to institutions or businesses by helping them set their profile information in the category to which the member's personal information belongs and expose it to institutions or businesses. It also ensures the reliability and completeness of the member's profile by managing the member's profile through the blockchain. When a user who searches a member's profile requests a verification of the authenticity of the member's personal information, the user determines the correlation between the user who requested the verification and the personal information-related category of the member that is the subject of the verification, and only if there is a correlation, the information on the member's profile for which verification has been requested is provided to other users who use the blockchain to search the member's profile, helping to avoid members whose qualifications are in doubt, thereby increasing the user's reliability in the member's profile provided to them.
また、本発明はブロックチェーンを通じて会員のプロフィールを検索して利用する特定利用者から特定会員のプロフィールに含まれた特定カテゴリーに対する真偽確認要請が受信されると、真偽確認が要請された特定会員のプロフィールに含まれた特定カテゴリーを会員の資格審査に利用する利用者のみを選別して危険通知を遂行することによって、危険通知が必要な利用者にのみ危険通知情報を伝送して会員の偽りのプロフィールによる利用者の被害を防止しながらも危険通知対象範囲を最小化して危険通知に対する負荷を低くすることができる効果がある。 In addition, when a request for authenticity verification of a specific category included in a specific member's profile is received from a specific user who searches for and uses a member's profile through the blockchain, the present invention selects only users who use the specific category included in the specific member's profile for which authenticity verification is requested in the member's qualification review and performs risk notification, thereby transmitting risk notification information only to users who need it, preventing users from being harmed by a member's false profile while minimizing the scope of risk notification targets and reducing the burden of risk notification.
これに加え、本発明はブロックチェーンに登録された会員のプロフィールに基づいて会員の資格を判断する利用者側で特定会員のプロフィールの中で真偽確認が必要なカテゴリーに対するクレームが登録されると、これを特定会員に通知して特定会員が該当クレームに対して釈明するように誘導することができ、これを通じて特定会員が登録した証明書を通じてクレームが解消されると、クレームを登録した利用者側でクレーム解消のための解消情報をブロックチェーンに登録するように誘導してブロックチェーンに登録される会員のプロフィールに対する信頼性および完全性を保障できる効果がある。 In addition, the present invention has the effect of ensuring the reliability and integrity of the member profile registered on the blockchain by informing the specific member of a complaint that is registered in a category that requires verification of authenticity in the specific member's profile on the user side, and inviting the specific member to explain the complaint. When the complaint is resolved through the certificate registered by the specific member, the user who registered the complaint is induced to register resolution information for the complaint resolution on the blockchain, thereby ensuring the reliability and integrity of the member profile registered on the blockchain.
以下、図面を参照して本発明の詳細実施例を説明する。 Detailed examples of the present invention are described below with reference to the drawings.
図1は、本発明の実施例に係る個人の身上証明のためのブロックチェーン基盤認証システム(以下、認証システム)の構成図である。 Figure 1 is a configuration diagram of a blockchain-based authentication system (hereinafter, authentication system) for verifying personal identity according to an embodiment of the present invention.
図示された通り、前記認証システムは、一つ以上の個人端末と通信網を通じて通信するサービス提供装置100および前記通信網を通じて前記サービス提供装置100と通信するブロックチェーン(block chain)200を含んで構成され得る。
As shown, the authentication system may include a
また、前記認証システムは前記ブロックチェーン200に前記通信網を通じて接続して前記ブロックチェーン200に保存される情報を検索する一つ以上の利用者別利用者端末をさらに含んで構成され得る。
The authentication system may further include one or more user terminals for each user that connect to the
この時、本発明で説明する通信網は、有線/無線通信網を含むことができ、このような無線通信網の一例として、無線LAN(Wireless LAN:WLAN)、DLNA(Digital Living Network Alliance)(登録商標)、ワイヤレスブロードバンド(Wireless Broadband:Wibro)、ワイマックス(World Interoperability for Microwave Access:Wimax)、GSM(Global System for Mobile communication)、CDMA(Code Division Multi Access)、CDMA2000(Code Division Multi Access 2000)、EV-DO(Enhanced Voice-Data Optimized or Enhanced Voice-Data Only)、WCDMA(Wideband CDMA)(登録商標)、HSDPA(High Speed Downlink Packet Access)、HSUPA(High Speed Uplink Packet Access)、IEEE 802.16、ロングタームエボリューション(Long Term Evolution:LTE)、LTE-A(Long Term Evolution-Advanced)、広帯域無線移動通信サービス(Wireless Mobile Broadband Service:WMBS)、5G移動通信サービス、ブルートゥース(Bluetooth)(登録商標)、LoRa(Long Range)、RFID(Radio Frequency Identification)、赤外線通信(Infrared Data Association:IrDA)、UWB(Ultra Wideband)、ジグビー(ZigBee)、隣接磁場通信(Near Field Communication:NFC)、超音波通信(Ultra Sound Communication:USC)、可視光通信(Visible Light Communication:VLC)、ワイファイ(Wi-Fi)、ワイファイダイレクト(Wi-Fi Direct)等が含まれ得る。また、有線通信網としては有線LAN(Local Area Network)、有線WAN(Wide Area Network)、電力線通信(Power Line Communication:PLC)、USB通信、イーサネット(Ethernet)、シリアル通信(serial communication)、光/同軸ケーブルなどが含まれ得る。 At this time, the communication network described in the present invention may include a wired/wireless communication network. Examples of such wireless communication networks include a wireless LAN (WLAN), DLNA (Digital Living Network Alliance) (registered trademark), wireless broadband (Wibro), WiMAX (World Interoperability for Microwave Access: Wimax), GSM (Global System for Mobile communication), CDMA (Code Division Multi Access), and CDMA2000 (Code Division Multi Access). 2000), EV-DO (Enhanced Voice-Data Optimized or Enhanced Voice-Data Only), WCDMA (Wideband CDMA) (registered trademark), HSDPA (High Speed Downlink Packet Access), HSUPA (High Speed Uplink Packet Access), IEEE 802.16, Long Term Evolution (LTE), LTE-A (Long Term Evolution-Advanced), Wireless Mobile Communications Service (Wireless Mobile Broadband Service (WMBS), 5G mobile communication service, Bluetooth (registered trademark), LoRa (Long Range), RFID (Radio Frequency Identification), Infrared Data Association (IrDA), UWB (Ultra Wideband), ZigBee, Near Field Communication (NFC), Ultrasound Communication (USC), Visible Light Communication (VLC), Wi-Fi, Wi-Fi Direct (Wi-Fi Wired communication networks may include wired LAN (Local Area Network), wired WAN (Wide Area Network), power line communication (PLC), USB communication, Ethernet, serial communication, optical/coaxial cable, etc.
また、本発明で説明するブロックチェーン200(blockchain)とは、多数のトランザクション(transaction)情報をブロックで構成し、ハッシュ(hash)を利用して多様なブロック(block)をチェーンのように連結して、ピアツーピア(P2P)ネットワーク分散環境で中央管理サーバーではないブロックチェーン200の参加者(ピア、peer)であるノード(node)のデジタル装備に情報を分散させて保存することによって、セキュリティ情報を共同で管理するアルゴリズムを実行する複数のノードを意味し得、前記ブロックチェーン200は前記ブロックチェーン200関連アルゴリズムを実行して動作する複数のノードを含んで構成され得る。
The
この時、前記ブロックチェーン200はブロックチェーン200システムで構成され得、このようなブロックチェーン200を利用すればデータの偽・変造が不可能であるので権威のある中継機関がなくても信頼できる安全な取り引きとデータ処理ができる。
At this time, the
また、前述したようなブロックチェーン200を具現するために、前記複数のノードそれぞれは端末で構成され得る。
Furthermore, to implement the
また、前記ノードは他のノードとの通信のための通信部、各種情報を表示する表示部、前記ブロックチェーン200関連アルゴリズムに対するデータと前記ブロックチェーンを通じて生成されるブロックをはじめとする各種データを保存する保存部、使用者入力を受信する使用者入力部、ノードの全般的な制御機能を遂行する制御部などのような多様な構成部を含んで構成され得、前記制御部は前記ノードを構成する構成部を制御することができる。
In addition, the node may be configured to include various components such as a communication unit for communicating with other nodes, a display unit for displaying various information, a storage unit for storing various data including data for algorithms related to the
この時、前記制御部はノードに構成される保存部に保存されたプログラムおよびデータを利用して前記ノードの全般的な制御機能を実行する。制御部はRAM、ROM、CPU、GPU、バスを含むことができ、RAM、ROM、CPU、GPUなどはバスを通じて連結され得る。 At this time, the control unit executes the overall control function of the node using the programs and data stored in the storage unit configured in the node. The control unit may include a RAM, a ROM, a CPU, a GPU, and a bus, and the RAM, ROM, CPU, GPU, etc. may be connected via a bus.
また、前記保存部はデータベース(以下、DB)で構成されるか、物理的なハードディスク(hard disk)、SSD(Solid State Drive)、ウェブハード(web hard)などのような多様な保存手段で構成され得る。 The storage unit may be configured as a database (hereinafter, referred to as DB) or may be configured as various storage means such as a physical hard disk, a solid state drive (SSD), a web hard disk, etc.
また、複数のノードそれぞれはスマートフォン(Smart Phone)、携帯電話、PDA(Personal Digital Assistant)、PMP(Portable Multimedia Player)、タブレットPCなどのように無線通信網を通じて外部サーバーと連結され得るすべての種類のハンドヘルド(Handheld)基盤の無線通信装置を含むことができ、この他にもデスクトップPC、タブレットPC、ラップトップPC、セットトップボックスを含むIPTVのように、ネットワークを通じて外部サーバーと連結され得る通信装置も含むことができる。 In addition, each of the multiple nodes may include all kinds of handheld-based wireless communication devices that can be connected to an external server through a wireless communication network, such as a smart phone, a mobile phone, a PDA (Personal Digital Assistant), a PMP (Portable Multimedia Player), a tablet PC, etc., and may also include communication devices that can be connected to an external server through a network, such as a desktop PC, a tablet PC, a laptop PC, and an IPTV including a set-top box.
また、複数のノードそれぞれはサーバーで具現されてもよい。 Furthermore, each of the multiple nodes may be embodied as a server.
複数のノードそれぞれはブロックチェーン200上で共有される情報をメモリのセキュリティ領域に保存するか、データベースのセキュリティ領域に保存することができる。
Each of the multiple nodes can store information shared on the
すなわち、本発明ではブロックチェーン200にノードとして参加する参加者が同種の装置で構成されるか、異種の装置で構成されるなど、多様な形態のブロックチェーン200を基盤として複数のノードを構成することができる。
In other words, in the present invention, multiple nodes can be configured based on various types of
また、本発明で説明するブロックチェーン200の動作構成はブロックチェーン200を構成するノード別に遂行されるか特定ノードによって遂行され得、さらに詳細にはノードに構成された制御部によって遂行され得る。
In addition, the operational configuration of the
また、前記サービス提供装置100はサービスサーバーで構成され得、前記個人端末は前記サービスサーバーに前記個人端末の使用者に該当する個人の会員情報を前記サービスサーバーに登録して会員加入を遂行できる。
The
以下では、前記個人端末を会員端末と称し、前記個人を会員と称することにする。 Hereinafter, the personal terminal will be referred to as a member terminal, and the individual will be referred to as a member.
また、前記サービス提供装置100は前記会員情報のうち会員によって選択された露出対象関連データのみが含まれたプロフィール(profile)情報を生成し、該当プロフィール情報をブロックチェーン200に保存および登録して前記ブロックチェーン200に保存されたプロフィール情報を一つ以上の利用者が利用できるように提供することができる。
In addition, the
この時、前記ブロックチェーン200に保存される情報を利用する利用者は機関や業者であり得、前記利用者は前記プロフィール情報を利用して前記機関や業者で提供するサービスに対する接近や加入または前記機関や業者への入社などに対する資格の有無を判断する主体であり得る。
In this case, the user who uses the information stored in the
このような利用者の一例として、プロフィール情報を利用してローンの審査や商品加入などに対する資格の有無を判断する銀行、プロフィール情報を利用して資格条件を満足する会員間紹介を仲介する紹介業者、プロフィール情報を利用して入社資格の有無を判断する会社、プロフィール情報を利用して入学資格の有無を判断する学校、プロフィール情報を利用して会員加入資格の有無を判断するコミュニティやSNS(Social Networking Service)などのような多様な利用者を含むことができる。 Examples of such users include a variety of users such as banks that use profile information to determine eligibility for loan screening or product subscriptions, referral agencies that use profile information to mediate introductions between members who meet the qualification conditions, companies that use profile information to determine eligibility for employment, schools that use profile information to determine eligibility for admission, and communities or SNS (Social Networking Services) that use profile information to determine eligibility for membership.
また、前記ブロックチェーン200は固有API(application programming interface)を前記利用者端末に提供することができ、前記利用者端末は前記ブロックチェーン200で提供されるAPIを利用した検索プログラムを生成して前記ブロックチェーン200に保存されるプロフィール情報を検索することができる。
In addition, the
前述した通り、個人のプロフィール情報を利用して資格の有無を判断する利用者の立場で前記プロフィール情報の信頼性および完全性が重要視され、これをブロックチェーン200を通じて一部保障できるものの、ブロックチェーン200に保存される以前にプロフィール生成段階で会員が偽りの情報が含まれたプロフィール情報を生成して登録する場合、ブロックチェーン200自体の信頼性および完全性と無関係に信頼性がないプロフィール情報がブロックチェーン200に登録された状態で維持されるため、ブロックチェーン200に保存されたプロフィール情報に対する管理が必要である。
As mentioned above, from the perspective of users who use personal profile information to determine eligibility, the reliability and integrity of the profile information is important, and this can be partially guaranteed through the
このような偽りの情報が含まれたプロフィール情報の遮断および管理のためのサービス提供装置100の詳細動作構成を、前述した構成に基づいて以下で詳細に説明する。
The detailed operational configuration of the
図2は、本発明の実施例に係るブロックチェーン200基盤個人の身上証明のためのサービス提供装置100(以下、サービス提供装置100)の構成図である。
Figure 2 is a configuration diagram of a service providing device 100 (hereinafter, service providing device 100) for personal identity verification based on a
図示された通り、前記サービス提供装置100は、会員管理部110、プロフィール生成部130、ブロックチェーン連動部140、衝突判定部150、危険通知部160、利用者分析部170および利用者管理部120を含んで構成され得る。
As shown in the figure, the
この時、前記会員管理部110、プロフィール生成部130、ブロックチェーン連動部140、衝突判定部150、危険通知部160、利用者分析部170および利用者管理部120のうちいずれか一つが他の構成部に含まれて構成され得、前記会員管理部110、利用者管理部120、プロフィール生成部130、ブロックチェーン連動部140、衝突判定部150、危険通知部160、利用者分析部170および利用者管理部120のうちいずれか一つが前記サービス提供装置100の全般的な制御機能を遂行するサービス制御部で構成され得る。
In this case, any one of the
また、前記サービス提供装置100は前記会員端末および利用者端末と通信網を通じて通信する通信部をさらに含んで構成され得、前記サービス提供装置100を構成する構成部のうち前記会員端末および利用者端末のうち少なくとも一つと通信する構成部は前記通信部を通じて前記会員端末および利用者端末のうち少なくとも一つと通信することができる。以下で、前記通信部の説明は省略することにする。
The
まず、前記会員管理部110は、通信網を通じて会員の会員端末と通信して会員端末から会員情報を受信することができる。
First, the
この時、前記サービス提供装置100は会員DB101を含んで構成され得、前記会員管理部110は会員情報を前記会員DB101に保存することができる。
At this time, the
また、前記利用者管理部120は一つ以上の利用者端末と通信網を通じて通信でき、前記利用者端末から伝送される利用者情報を前記サービス提供装置100に含まれた利用者DB102に保存することができる。
In addition, the
また、前記プロフィール生成部130は前記会員DB101に会員情報登録時にブロックチェーン200に会員のプロフィール情報を登録するようにするためのプロフィール要請情報を前記会員端末に伝送することができる。
In addition, the profile generation unit 130 may transmit profile request information to the member terminal to register the member's profile information in the
この時、前記プロフィール生成部130は図示された通り、登録部132、カテゴリー分類部133および検証部131を含んで構成され得、前記プロフィール生成部130を構成する構成部のうち一部が前記プロフィール生成部130と分離されて構成されてもよい。
In this case, the profile generation unit 130 may be configured to include a
まず、前記登録部132は前記会員DB101に会員情報登録時に前記会員情報に対応する会員の会員端末にプロフィール要請情報を伝送することができる。
First, the
この時、前記登録部132は前記プロフィール要請情報をプロフィール情報の生成のためのプロフィール生成インターフェース関連データとして生成して前記会員端末に伝送でき、前記登録部132は前記会員端末で会員情報および会員情報を構成する一つ以上の属性のうちブロックチェーン200を利用する利用者に露出対象である属性を決定するためのインターフェースを含ませた前記プロフィール生成インターフェースを伝送することができる。
At this time, the
これに伴い、前記会員端末は前記プロフィール生成インターフェースを通じて前記会員情報を構成する一つ以上の属性のうち前記利用者に露出する属性である露出対象属性を会員の入力により一つ以上選択し、前記選択された一つ以上の露出対象属性を含む選択情報を生成して前記登録部132に伝送することができる。
Accordingly, the member terminal can select one or more exposed attributes, which are attributes to be exposed to the user, from among one or more attributes constituting the member information through the profile generation interface, according to the member's input, generate selection information including the selected one or more exposed attributes, and transmit the selection information to the
この時、会員情報を構成する一つ以上の属性の一例として、氏名、性別、住所、年齢、職業、財産、学歴、年俸、所有車両、所有不動産、資格証種類別資格証、経歴種類別経歴事項などのような多様な属性を含むことができる。 In this case, examples of one or more attributes constituting the member information may include various attributes such as name, gender, address, age, occupation, assets, educational background, annual salary, owned vehicles, owned real estate, qualifications by type, career details by career type, etc.
また、前記登録部132は前記選択情報受信時に前記選択情報に対応する会員情報を会員DB101から抽出することができる。
In addition, when the
また、前記登録部132は、前記選択情報に含まれた一つ以上の露出対象属性別に属性値を前記選択情報に対応して抽出された会員情報から抽出することができ、これを前記カテゴリー分類部133に提供することができる。
In addition, the
前記カテゴリー分類部133は第1学習モデルを含んで構成され得、前記第1学習モデルは前記属性別属性値と前記ブロックチェーン200を通じてプロフィール情報を検索する利用者が利用する検索カテゴリーとの間の相関関係が学習された状態で前記カテゴリー分類部133に予め設定され得る。
The
この時、前記属性値は、前記属性値が属した属性と前記属性に対して設定されたパラメータを含むことができる。
また、前記検索カテゴリーは検索式や検索語であり得る。
In this case, the attribute value may include an attribute to which the attribute value belongs and a parameter set for the attribute.
Additionally, the search category may be a search expression or a search term.
一例として、前記第1学習モデルは属性が「財産」でありこれに対する属性値が「120億」である場合、財産が120億である属性値に対して前記検索カテゴリーとして「100億以上財産所有」のような検索カテゴリーが互いに対応するように学習され、属性が「職業」であり属性値が「弁護士」である場合、職業が弁護士である属性値に対して前記検索カテゴリーとして「法律専門家」、「弁護士」などのような検索カテゴリーが互いに対応するように学習され得る。
すなわち、前記第1学習モデルに属性値に対応して学習される検索カテゴリーはパラメータ、条件および範囲のうちいずれか一つで設定され得る。
As an example, if the attribute is "wealth" and the attribute value for the attribute is "12 billion," the first learning model may be trained to correspond to search categories such as "Owns wealth of over 10 billion" for the attribute value of wealth being 12 billion; if the attribute is "occupation" and the attribute value is "lawyer," the first learning model may be trained to correspond to search categories such as "legal professional,""lawyer," etc. for the attribute value of occupation being lawyer.
That is, the search category learned in the first learning model in response to the attribute value may be set as any one of a parameter, a condition, and a range.
前述したことにより、前記カテゴリー分類部133は前記登録部132から露出対象属性別属性値を受信すれば、前記露出対象属性別に属性値を予め設定された前記第1学習モデルに適用して前記属性値に対応する一つ以上の推薦カテゴリーを算出することができる。
この時、前記カテゴリー分類部133は前記第1学習モデルに前記属性値を適用して前記属性値に関連する一つ以上の候補カテゴリーと前記一つ以上の候補カテゴリー別相関係数を算出し、前記一つ以上の候補カテゴリーのうち前記相関係数が予め設定された第1基準値以上である候補カテゴリーを選別し、前記選別された候補カテゴリーそれぞれを前記属性値に対応する推薦カテゴリーとして決定することができる。
As described above, when the
In this case, the
また、前記カテゴリー分類部133は前記選択情報に基づいて前記会員の会員情報で露出対象属性別に抽出した属性値を前記第1学習モデルに適用して前記露出対象属性別に一つ以上の推薦カテゴリーを算出した後、前記登録部132に提供することができる。
これに伴い、前記登録部132は会員が選択した露出対象属性別に前記カテゴリー分類部133により決定された(推薦された)一つ以上の推薦カテゴリーを含む推薦情報を前記会員端末に伝送することができる。
In addition, the
Accordingly, the
また、前記会員端末は前記プロフィール生成インターフェースを通じて前記推薦情報を受信して表示し、前記推薦情報に基づいて露出対象属性別に一つ以上の推薦カテゴリーのうち会員によって選択された選択カテゴリーを含むプロフィール生成要請情報を前記プロフィール生成インターフェースを通じて生成して前記登録部132に伝送することができる。
この時、前記推薦カテゴリーおよび選択カテゴリーは検索カテゴリーと同一にパラメータ、条件および範囲のうちいずれか一つで設定され得、前記推薦情報および選択情報はパラメータで設定されたカテゴリー、条件で設定されたカテゴリーおよび範囲で設定されたカテゴリーのうち少なくとも一つを含むことができる。
In addition, the member terminal can receive and display the recommendation information through the profile creation interface, and generate profile creation request information including a selected category selected by the member from one or more recommended categories for each attribute to be exposed based on the recommendation information through the profile creation interface, and transmit the profile creation request information to the
In this case, the recommendation category and selection category may be set by any one of parameters, conditions, and ranges, the same as the search category, and the recommendation information and selection information may include at least one of categories set by parameters, categories set by conditions, and categories set by ranges.
また、前記登録部132は前記会員端末から受信されたプロフィール生成要請情報に基づいて前記露出対象属性別選択カテゴリーを含むプロフィール情報を生成して前記ブロックチェーン連動部140に提供することができる。
この時、前記プロフィール情報は会員端末や会員の識別のための会員識別情報を含むことができる。
In addition, the
At this time, the profile information may include member terminal and member identification information for identifying the member.
一方、前記ブロックチェーン連動部140は前記登録部132から前記プロフィール情報を受信すれば、前記ブロックチェーン200に前記プロフィール情報を伝送でき、前記ブロックチェーン200はブロックチェーン200を構成する特定ノードで前記プロフィール情報を含むブロックを生成して前記ブロックチェーン200を構成する一つ以上の他のノードそれぞれで前記ブロックを他のブロックとブロックハッシュを通じて互いに連結して保存するように前記一つ以上の他のノードに前記ブロックを伝送し、これを通じてプロフィール情報が含まれたブロックを前記ブロックチェーン200を構成する複数のノードに分散保存することができる。
この時、ブロックチェーン200は前記プロフィール情報受信時にブロック生成権限がある特定ノードが自身のブロック生成周期の間に前記プロフィール情報を含むブロックを生成した後、前記ブロックチェーン200に参加する複数の他のノードそれぞれに伝送してブロックチェーン200に前記プロフィール情報を保存することができる。
Meanwhile, when the
At this time, when a specific node with block generation authority receives the profile information, the
前述した通り、サービス提供装置100は複数の互いに異なる会員別にプロフィール情報を生成して前記ブロックチェーン200に登録することができ、プロフィール情報に含まれる露出対象属性別にカテゴリーで設定されたプロフィール情報を露出して財産や年俸のように正確な数値で身上を露出(公開)するのに拒否感がある会員も拒否感なしにプロフィールを露出できるように支援することができる。
As described above, the
前述した構成を通じて、前記ブロックチェーン200に接続した利用者端末は検索条件を満足する会員を検索するために前記検索条件に対する一つ以上の属性別検索カテゴリーを含む検索要請情報を前記ブロックチェーン200に伝送し、前記ブロックチェーン200は前記検索要請情報受信時に前記検索条件を満足する一つ以上の会員別プロフィール情報を含む検索結果情報を生成して前記検索要請情報を伝送する利用者端末に伝送することができる。
この時、前記検索条件を構成する一つ以上の属性は前記会員情報を構成する一つ以上の属性と同一であり得る。
この時、ブロックチェーン200は検索条件に含まれた検索カテゴリーと一致する検索カテゴリーを有するか該当検索カテゴリーの上位カテゴリーが含まれたプロフィール情報を検索結果情報に含む対象であるプロフィール情報に選別することができる。
Through the above-mentioned configuration, a user terminal connected to the
At this time, one or more attributes constituting the search condition may be the same as one or more attributes constituting the member information.
At this time, the
一方、前述した通り、利用者端末に受信された検索結果情報に基づいて検索条件を満足する特定会員に対して利用者側で確認した結果、特定会員のプロフィール情報のうち事実でない偽りの情報(偽りデータ)が含まれたものと確認した場合、利用者端末は前記プロフィール情報に含まれた一つ以上の露出対象属性のうち利用者によって選択された選択属性のカテゴリーまたは前記プロフィール情報の特定カテゴリーに対する真偽確認要請のためのクレーム(claim)情報を生成して前記ブロックチェーン200に伝送することができる。
この時、前記クレーム情報は真偽確認対象である特定プロフィール情報、前記特定プロフィール情報で利用者によって選択された真偽確認対象である一つ以上の前記選択属性別カテゴリー(またはプロフィール情報に含まれた真偽確認対象である一つ以上のカテゴリー)、前記クレーム情報を登録した利用者端末の識別情報、前記クレーム情報を登録した利用者端末に対応する利用者識別情報などを含むことができる。
Meanwhile, as described above, if the user checks a specific member who satisfies the search conditions based on the search result information received by the user terminal and finds that the profile information of the specific member contains false information (false data), the user terminal can generate claim information requesting verification of the authenticity of a category of selected attributes selected by the user from one or more exposed attributes included in the profile information or a specific category of the profile information, and transmit the claim information to the
At this time, the complaint information may include specific profile information that is the target of authenticity verification, one or more selected attribute categories that are the target of authenticity verification selected by the user in the specific profile information (or one or more categories that are the target of authenticity verification included in the profile information), identification information of the user terminal that registered the complaint information, user identification information corresponding to the user terminal that registered the complaint information, etc.
また、前記ブロックチェーン200は前記クレーム情報受信時に前記ブロックチェーン200に含まれた特定ノードで前記クレーム情報が含まれたブロックを生成して前記ブロックチェーン200を構成する一つ以上の他のノードに伝送して分散保存することによって、前記クレーム情報を前記ブロックチェーン200に登録することができる。
In addition, when the
前述した構成において、前記登録部132は前記会員端末からプロフィール情報の修正要請に対する修正要請情報を受信した場合、前記プロフィール情報を前記修正要請情報により修正した更新プロフィール情報を生成して前記ブロックチェーン200に伝送でき、前記プロフィール情報で修正が発生したデータに対する修正内訳が含まれた更新プロフィール情報を前記ブロックチェーン連動部140に伝送することができる。
また、前記ブロックチェーン連動部140は前記更新プロフィール情報を前記ブロックチェーン200にプロフィール情報を保存する方式と同一に前記ブロックチェーン200に保存することができる。
この時、前記ブロックチェーン連動部140は前記更新プロフィール情報やプロフィール情報をトランザクション情報で前記ブロックチェーン200に伝送でき、前記ブロックチェーン200は前記トランザクション情報を含むブロックを生成して保存することができる。
この時、前記トランザクション情報は単位作業を遂行するために必要な一つ以上の演算関数およびデータを含むことができる。
In the above-mentioned configuration, when the
In addition, the
At this time, the
At this time, the transaction information may include one or more operational functions and data required to perform a unit task.
また、前記登録部132は前記更新プロフィール情報に対応する既存プロフィール情報の削除要請に対するトランザクション情報を生成して前記ブロックチェーン連動部140に伝送でき、前記ブロックチェーン連動部140は前記削除要請に対するトランザクション情報を前記ブロックチェーン200に伝送することができる。
また、前記ブロックチェーン200は前記削除要請に対するトランザクション情報を含むブロックを生成して保存し、前記削除要請に対するトランザクション情報により既存プロフィール情報が前記利用者端末に伝送されないようにすることができる。
In addition, the
In addition, the
このように、前記ブロックチェーン連動部140は前記ブロックチェーン200に前記プロフィール情報の登録、修正および削除のようなトランザクションをすべて記録して前記利用者端末に提供されるプロフィール情報に対する完全性を保障することができる。
In this way, the
一方、前記ブロックチェーン連動部140は前記ブロックチェーン200に前記クレーム情報の登録の有無を監視(確認)することができる。
また、前記ブロックチェーン連動部140は前記ブロックチェーン200に前記クレーム情報が登録された場合、前記クレーム情報を前記ブロックチェーン200から受信して衝突判定部150に伝送することができる。
Meanwhile, the
In addition, when the complaint information is registered in the
一方、前記衝突判定部150は前記ブロックチェーン連動部140と連動して前記特定プロフィール情報に含まれた特定カテゴリーの真偽確認要請に対するクレーム情報が前記ブロックチェーン200に登録されるかどうかを監視することができる。
また、前記衝突判定部150は、前記ブロックチェーン200にクレーム情報登録時に前記クレーム情報に含まれた利用者識別情報または利用者端末の識別情報に基づいて前記利用者DB102を検索して利用者DB102で前記利用者識別情報または利用者端末の識別情報に対応する利用者情報を抽出することができる。
また、前記衝突判定部150には前記ブロックチェーン200を利用する利用者情報と真偽確認対象であるカテゴリーとの間の相関関係が学習された状態の第2学習モデルが予め設定され得る。
すなわち、真偽確認対象であるカテゴリーと真偽確認を要請した利用者の間の関連性が第2学習モデルに学習され得る。
Meanwhile, the
In addition, the
In addition, the
In other words, the second learning model can learn the association between the category to be verified and the user who requested the verification.
これに伴い、前記衝突判定部150は前記クレーム情報に基づいて利用者DB102で抽出した利用者情報とクレーム情報による真偽確認対象である特定カテゴリーを前記第2学習モデルに適用して前記クレーム情報に対応する利用者情報と真偽確認対象である特定カテゴリーの間の相関度である相関係数を算出することができる。
また、前記衝突判定部150は前記相関係数を危険度で設定して前記危険通知部160に提供することができる。
Accordingly, the
In addition, the
一方、前記危険通知部160は前記第2学習モデルを通じて算出された相関係数である危険度が予め設定された第2基準値以上であるかどうかにより前記クレーム情報に対応する利用者情報の利用者が前記選択属性のカテゴリーに対する真偽確認が必要な利用者であるかどうかを確認することができる。
すなわち、利用者が弁護士を採用する法務法人であり、会員のプロフィール情報で職業に該当する属性に対応してカテゴリーで設定された弁護士に対する真偽確認を要請した場合、弁護士を採用する法務法人である利用者と、会員が弁護士に間違いないかを確認するために利用者が選択した真偽確認対象カテゴリーの間は相関度が高いので、前記法務法人に対する利用者情報と前記弁護士に対するカテゴリーを入力として受信した第2学習モデルは前記第2基準値以上の相関係数を算出することができる。
Meanwhile, the
In other words, if a user is a law firm that employs lawyers and requests authenticity verification of a lawyer set in a category corresponding to an attribute corresponding to the occupation in the member's profile information, there is a high correlation between the user, who is a law firm that employs lawyers, and the authenticity verification target category selected by the user to confirm that the member is indeed a lawyer, so the second learning model that receives user information for the law firm and the category for the lawyer as input can calculate a correlation coefficient equal to or greater than the second reference value.
しかし、法務法人である利用者が会員のプロフィール情報で財産に対する属性に対応するように設定されたカテゴリーに対する真偽確認を要請した場合、法務法人側で会員の財産に対する真偽の有無を確認する必要はないため法務法人である利用者と財産関連カテゴリーの間の相関度が低いので、前記法務法人に対する利用者情報と会員の財産が100億以上で設定されたカテゴリーを入力として受信した第2学習モデルは前記第2基準値未満の相関係数を算出することができる。
この時、前記利用者が結婚仲介業者である場合、前記財産に対するカテゴリーに対する真偽確認要請を提起することが前記結婚仲介業者には妥当であるので、前記結婚仲介業者に対する利用者情報と前記財産に対するカテゴリーを入力として受信した第2学習モデルは前記第2基準値以上の相関係数を算出することができる。
However, when a user who is a law firm requests verification of the authenticity of a category set to correspond to an attribute related to assets in the member's profile information, there is no need for the law firm to verify the authenticity of the member's assets, and therefore the correlation between the user who is a law firm and the asset-related category is low. Therefore, a second learning model that receives as input the user information for the law firm and a category set for the member's assets of 10 billion or more can calculate a correlation coefficient less than the second reference value.
In this case, if the user is a marriage broker, it is appropriate for the marriage broker to raise a request to verify the authenticity of the property category, so a second learning model that receives the user information of the marriage broker and the property category as input can calculate a correlation coefficient equal to or greater than the second reference value.
前述した通り、前記危険通知部160は前記クレーム情報を登録した利用者が前記クレーム情報による真偽確認要請対象であるカテゴリーに対する真偽確認要請権限があるかどうかを前記衝突判定部150で第2学習モデルを通じて算出する相関係数を通じて判断することができる。
As described above, the
前述した構成において、前記衝突判定部150は前記ブロックチェーン200にクレーム情報登録時に前記クレーム情報を登録した利用者に対応する利用者情報を前記利用者DB102で識別し、前記識別された利用者情報に含まれた前記クレームの情報の登録内訳を前記クレーム情報に基づいて更新することができ、このようなクレーム情報の登録内訳も前記第2学習モデルの相関係数算出のためのデータおよび前記第2学習モデルの学習のためのデータとして前記第2学習モデルに適用され得る。
In the above-mentioned configuration, the
また、前記第2学習モデルに適用される利用者情報は利用者の業種と、利用者がブロックチェーン200に登録した一つ以上のクレーム情報に対する前記登録内訳などを含むことができる。
In addition, the user information applied to the second learning model may include the user's industry and the registration details for one or more complaint information registered by the user in the
前述した通り、前記危険通知部160は前記クレーム情報に対応して前記第2学習モデルを通じて算出された相関係数である危険度が予め設定された前記第2基準値以上である場合、前記クレーム情報に対応する特定会員のプロフィール情報に含まれた真偽確認対象である特定カテゴリーに対して真偽確認必要性があると判断することができる。
また、前記危険通知部160は前記危険度が予め設定された第2基準値以上に算出されたクレーム情報に対応する会員情報を前記会員DB101から抽出し、前記抽出された会員情報から会員識別情報を抽出した後、前記抽出された会員識別情報および真偽確認対象である前記特定カテゴリーを含む危険通知情報を生成して前記ブロックチェーン200を利用する一つ以上の利用者端末に通信網を通じて伝送することができる。
この時、前記危険通知部160は前記利用者DB102に登録された一つ以上の利用者端末を対象に前記危険通知情報を伝送することができる。
As described above, when the risk level, which is the correlation coefficient calculated through the second learning model corresponding to the complaint information, is equal to or greater than the second predetermined reference value, the
In addition, the
At this time, the
また、前記危険通知部160は前記危険度が予め設定された第2基準値未満である場合、前記クレーム情報に対応して危険通知情報を生成しないことができる。
また、前記危険通知部160は前記危険度が予め設定された第2基準値未満であるクレーム情報に対して前記クレーム情報の削除のためのトランザクション情報を生成して前記ブロックチェーン連動部140を通じて前記ブロックチェーン200に伝送でき、これを通じて前記ブロックチェーン200で前記危険度が予め設定された第2基準値未満に算出されたクレーム情報が検索されないようにすることができる。
または前記危険通知部160は前記利用者管理部120と連動して前記危険度が予め設定された第2基準値未満であるクレーム情報を登録した利用者端末に前記ブロックチェーン200に登録した(保存した)クレーム情報を削除するように要請するための削除要請情報を伝送してもよい。
In addition, the
In addition, the
Alternatively, the
前述した構成において、前記衝突判定部150は前記クレーム情報に真偽確認対象に複数の選択属性別カテゴリーが含まれた場合、前記複数の選択属性別カテゴリーそれぞれに対して前述したように相関係数を算出でき、前記危険通知部160は前記複数の選択属性別カテゴリーとそれぞれ対応する複数の危険通知情報を生成して各利用者端末に伝送することができる。
In the above-mentioned configuration, when the claim information includes a plurality of selected attribute categories to be verified for authenticity, the
前述した通り、前記サービス提供装置100は機関や業者にプロフィール露出を望む会員がプロフィール情報を会員の身上が属するカテゴリーで設定して機関や業者に露出できるように支援することによって会員のプロフィール露出に対する負担を軽減させることができるとともに、ブロックチェーン200を通じて会員のプロフィールを管理して会員のプロフィールに対する信頼性および完全性を保障することができ、会員のプロフィールを検索した利用者側で会員の身上に対する真偽確認要請時に真偽確認を要請した利用者と真偽確認対象である会員の身上関連カテゴリーとの間の相関関係を判断して関連性がある場合に限り、会員のプロフィール検索のためにブロックチェーン200を利用する他利用者に真偽確認が要請された会員のプロフィールに対する情報を提供して資格が疑われる会員に対する忌避がなされるように支援することによって、利用者に提供される会員のプロフィールに対する利用者の信頼度を高めることができる。
As described above, the
一方、前述した構成において、前記サービス提供装置100は真偽確認が要請された会員のプロフィールと関連性がある利用者に限り危険通知情報を提供してサービス提供装置100の負荷を低減させるとともに、該当危険通知情報に対応する会員に疎明の機会を付与して会員が自身が登録したプロフィールに対する積極的な解明を通じてブロックチェーン200に登録される会員のプロフィールに対する信頼性をさらに高めることができるが、これを詳細に説明する。
Meanwhile, in the above-mentioned configuration, the
まず、前記サービス提供装置100は前述した通り、利用者分析部170をさらに含むことができる。
前記利用者分析部170には、前記危険通知情報と利用者情報との間の相関関係が学習された状態の第3学習モデルが予め設定され得る。
これに伴い、前記利用者分析部170は前記危険通知部160と連動して前記危険通知部160で危険通知情報生成時に前記生成された危険通知情報を前記第3学習モデルに適用して前記第3学習モデルを通じて算出された利用者情報に基づいて危険通知対象範囲を決定して前記危険通知部160に伝送することができる。
また、前記危険通知部160は、前記ブロックチェーン200を利用する利用者別利用者情報を対象に前記危険通知対象範囲を満足する一つ以上の利用者を選別して前記選別された利用者別利用者端末に前記危険通知情報を伝送することができる。
First, the
The
Accordingly, the
In addition, the
一例として、前記利用者分析部170は危険通知情報による危険通知対象である会員のプロフィールに含まれたカテゴリーと利用者の業種が含まれた利用者情報との間の相関関係を前記第3学習モデルに学習させ、前記第3学習モデルが学習完了した状態で前記危険通知部160で生成された危険通知情報を前記第3学習モデルに適用して前記危険通知部160で生成された危険通知情報と関連性が高い利用者情報を算出でき、前記算出された利用者情報に基づいて前記算出された利用者情報と業種が同一または類似する利用者を危険通知情報の受信対象である危険通知対象に決定されるようにするための危険通知対象範囲を決定することができる。
また、前記危険通知部160は前記利用者DB102に保存された一つ以上の利用者情報を対象に前記危険通知対象範囲に属する一つ以上の利用者情報を前記利用者DB102から抽出した後、前記抽出された一つ以上の利用者情報とそれぞれ対応する一つ以上の利用者端末に前記危険通知情報を伝送することができる。
As an example, the
In addition, the
前述した構成において、前記利用者分析部170が前記利用者管理部120に前記危険通知対象範囲に対する情報を提供し、前記危険通知部160が前記危険通知情報を前記利用者管理部120に伝送することができる。
これに伴い、前記利用者管理部120は前記利用者分析部170から受信した危険通知対象範囲に基づいて前記利用者DB102を検索して前記危険通知対象範囲を満足する一つ以上の利用者情報を前記利用者DB102から抽出した後、前記抽出された一つ以上の利用者情報とそれぞれ対応する一つ以上の利用者端末に前記危険通知部160から受信した危険通知情報を伝送することができる。
すなわち、前記利用者管理部120で危険通知部160の代わりに危険通知情報を利用者に伝送してもよい。
このように、前記サービス提供装置100は特定利用者から特定会員のプロフィールに含まれた特定カテゴリーに対する真偽確認要請が受信されると、特定会員のプロフィールに含まれた真偽確認対象である特定カテゴリーを会員の資格審査に利用する利用者のみを選別して危険通知を遂行することによって、危険通知が必要な利用者にのみ危険通知情報を伝送して会員の偽りのプロフィールによる利用者の被害を防止しながらも危険通知対象範囲を最小化して危険通知に対する負荷を低くすることができる。
In the above-mentioned configuration, the
Accordingly, the
That is, the
In this way, when the
一方、前記危険通知部160は前記危険通知情報に対応する会員端末に前記危険通知情報を伝送することができる。
この時、前記危険通知部160は危険通知情報を前記会員管理部110に伝送し、前記会員管理部110が前記危険通知情報に対応する特定会員を会員DB101で検索して前記特定会員の会員情報を前記会員DB101から抽出した後、前記抽出された会員情報に対応する会員端末に前記危険通知情報を伝送することができる。
また、前記会員管理部110は前記危険通知情報受信時に会員DB101で該当危険通知情報に対応する特定会員の会員情報とマッチングして前記危険通知情報を保存することができる。
Meanwhile, the
At this time, the
In addition, when the
一方、前記会員管理部110は前記特定会員の会員端末から前記特定会員が登録したプロフィール情報のうち前記危険通知情報による真偽確認が要請された特定カテゴリーが真実であることを証明するための解消要請情報が受信された場合、前記解消要請情報および危険通知情報を前記登録部132に伝送することができる。
この時、解消要請情報は前記特定カテゴリーが真実であることを証明するための証明書関連イメージ(証明書イメージ)を含むことができる。
また、前記プロフィール生成部130に含まれた登録部132は解消要請情報および危険通知情報受信時に前記検証部131に前記解消要請情報および危険通知情報を伝送することができる。
また、前記検証部131には証明書イメージと証明書の種類との間の相関関係が学習された第4学習モデルが予め設定され得、前記検証部131は前記解消要請情報に含まれた証明書関連イメージを前記第4学習モデルに適用して前記第4学習モデルを通じて前記解消要請情報に含まれた証明書関連イメージに対応する証明書の種類を識別することができる。
Meanwhile, when resolution request information to prove that a specific category of the profile information registered by the specific member, for which verification of authenticity based on the danger notification information is requested, is true, is received from the member terminal of the specific member, the
At this time, the resolution request information may include a certificate-related image (certificate image) for proving that the specific category is true.
In addition, the
In addition, a fourth learning model in which the correlation between the certificate image and the certificate type is learned may be pre-set in the
この時、本発明で説明した第1学習モデル、第2学習モデル、第3学習モデルおよび第4学習モデルはそれぞれディープラーニング(Deep Learning)アルゴリズムで構成され得、前記ディープラーニングアルゴリズムは一つ以上のニューラルネットワークモデルで構成され得る。
また、本発明で説明するニューラルネットワークモデル(またはニューラルネットワーク)は入力層(Input Layer)、一つ以上の隠れ層(Hidden Layers)および出力層(Output Layer)で構成され得、前記ニューラルネットワークモデルにはDNN(Deep Neural Network)、RNN(Recurrent Neural Network)、CNN(Convolutional Neural Network)、SVM(Support Vector Machine)などのような多様な種類のニューラルネットワークが適用され得る。
In this case, the first learning model, the second learning model, the third learning model and the fourth learning model described in the present invention may each be configured with a deep learning algorithm, and the deep learning algorithm may be configured with one or more neural network models.
In addition, the neural network model (or neural network) described in the present invention may be composed of an input layer, one or more hidden layers, and an output layer. Various types of neural networks such as a deep neural network (DNN), a recurrent neural network (RNN), a convolutional neural network (CNN), a support vector machine (SVM), etc. may be applied to the neural network model.
また、前記検証部131には複数の互いに異なる証明書の種類別に証明書の発行処である認証機関に対する発行処情報が予め設定され得、前記検証部131は前記識別された証明書の種類に対応する認証機関の外部サーバーを前記発行処情報に基づいて識別することができる。
また、前記検証部131は前記解消要請情報に含まれた証明書関連イメージおよび前記危険通知情報による前記特定会員のプロフィールのうち真偽確認が要請された特定カテゴリーを含む認証要請情報を生成した後、前記解消要請情報に対応して識別された外部サーバーに伝送することができる。
また、前記検証部131は前記外部サーバーから前記認証要請情報に対応して認証成功に対する認証情報受信時に前記登録部132に前記認証情報を伝送し、前記登録部132は前記認証情報受信時に前記ブロックチェーン連動部140を通じて前記ブロックチェーン200に保存された前記特定会員のプロフィール情報を前記ブロックチェーン200で検索して前記ブロックチェーン200から受信することができる。
また、図3に図示された通り、前記登録部132は前記特定会員のプロフィール情報で前記危険通知情報による真偽確認が要請された特定カテゴリーを識別し、前記特定会員のプロフィール情報で識別された前記特定カテゴリーとマッチングして前記認証情報を前記プロフィール情報に挿入することができる。
また、前記登録部132は前記認証情報が挿入されたプロフィール情報を前記ブロックチェーン連動部140に伝送して前記ブロックチェーン連動部140を通じて前記認証情報が挿入された前記特定会員のプロフィール情報をブロックチェーン200に登録することができる。
In addition, the
In addition, the
In addition, the
In addition, as shown in FIG. 3, the
In addition, the
また、前記登録部132は前記危険通知情報に対応する認証情報が受信されると、前記危険通知情報に対応するクレーム情報を前記ブロックチェーン200で識別した後、前記識別されたクレーム情報をブロックチェーン200に登録した特定利用者端末を利用者DB102に保存された利用者情報、危険通知情報および前記識別されたクレーム情報に基づいて識別することができる。
In addition, when the
また、前記登録部132は前記特定利用者端末に前記危険通知情報および認証情報を含む解消確認要請情報を伝送することができる。
この時、前記解消確認要請情報は前記識別されたクレーム情報をさらに含むことができる。
また、前記利用者管理部120が前記登録部132と連動して前記解消確認要請情報を生成した後、前記特定利用者端末に伝送してもよい。
また、前記登録部132または前記利用者管理部120は前記危険通知情報のみに基づいて前記特定利用者端末を識別してもよい。
In addition, the
At this time, the resolution confirmation request information may further include the identified complaint information.
Also, the
Furthermore, the
一方、前記解消確認要請情報を受信した特定利用者端末は前記解消確認要請情報を表示でき、これを通じて特定利用者端末の特定利用者が真偽確認を要請した特定会員のプロフィール情報に含まれた特定カテゴリーに対して該当特定カテゴリーが真実と確認した場合、前記特定利用者端末は前記特定利用者の入力に基づいて前記解消確認要請情報に対応する解消情報を生成して前記ブロックチェーン200に登録することができる。
また、前記衝突判定部150は前記ブロックチェーン連動部140を通じて前記危険通知情報に対応する前記クレーム情報の解消のための解消情報が前記ブロックチェーン200に登録されるかを確認して前記解消情報登録時に通知情報を生成して前記危険通知部160に伝送することができる。
これに伴い、前記危険通知部160は前記通知情報受信時に前記通知情報による前記解消情報に対応する危険通知情報を利用者端末に伝送しないことができる。
Meanwhile, the specific user terminal that receives the resolution confirmation request information can display the resolution confirmation request information, and if the specific user of the specific user terminal confirms that the specific category included in the profile information of the specific member for which the specific user has requested to confirm the authenticity is true, the specific user terminal can generate resolution information corresponding to the resolution confirmation request information based on the input of the specific user and register it in the
In addition, the
Accordingly, the
前述した構成を通じて、本発明に係るサービス提供装置100はブロックチェーン200に登録された会員のプロフィールに基づいて会員の資格を判断する利用者側で特定会員のプロフィールの中で真偽確認が必要なカテゴリーに対するクレームが登録されると、これを特定会員に通知して特定会員が該当クレームに対して釈明するように誘導することができ、これを通じて特定会員が登録した証明書を通じてクレームが解消されると、クレームを登録した利用者側で解消情報をブロックチェーン200に登録するように誘導してブロックチェーン200に登録される会員のプロフィールに対する信頼性および完全性を保障することができる。
Through the above-mentioned configuration, the
前述した通り、本発明は個人会員が登録した会員情報の中で、会員によって選択された露出対象属性別に属性値が属するカテゴリーで構成されたプロフィール情報を生成してブロックチェーン200に登録してプロフィール情報の修正や検証に対するログをブロックチェーン200を通じて管理することによって、前記ブロックチェーン200を利用して会員を検索する利用者に提供されるプロフィール情報に対する信頼性および完全性が保障されるように支援するとともに、前記プロフィール情報に対する真偽確認要請に対するクレーム受信時に前記ブロックチェーン200を利用するすべての利用者および前記真偽確認要請対象である会員にクレームを伝達してプロフィール情報に対する積極的な検証および解明がなされるように支援することによって、プロフィール情報を利用した資格証明の信頼度を高められるように支援することができる。
As described above, the present invention generates profile information consisting of categories to which attribute values belong for attributes to be exposed selected by the member from among the member information registered by an individual member, registers the profile information in the
図4は、本発明の実施例に係るサービス提供装置100のブロックチェーン200基盤個人の身上証明のためのサービス提供方法に対するフローチャートである。
まず、サービス提供装置100は個人である会員の会員端末から受信された会員情報を保存することができる(S1)。
また、サービス提供装置100は、前記会員情報を構成する一つ以上の属性のうち会員によって選択された露出対象属性別に前記会員情報に含まれた属性値を前記会員の検索のための検索カテゴリーと前記属性値との間の相関関係が学習された状態で予め設定された第1学習モデルに適用して一つ以上の推薦カテゴリーを算出した後、前記会員端末に推薦し(S2)、前記露出対象属性別に一つ以上の推薦カテゴリーのうち前記会員端末によって選択された選択カテゴリーを含むプロフィール情報を生成して(S3)ブロックチェーン200に登録することができる(S4)。
FIG. 4 is a flowchart illustrating a service providing method for personal identity verification based on a
First, the
In addition, the
また、サービス提供装置100は、前記ブロックチェーン200に登録された状態の特定プロフィール情報に含まれた特定カテゴリーの真偽確認要請に対するクレーム情報が前記ブロックチェーン200に登録されるかどうかを監視し(S5)、前記クレーム情報登録時(S6)に前記ブロックチェーン200を利用する利用者情報と真偽確認対象であるカテゴリーとの間の相関関係が学習された状態で予め設定された第2学習モデルに前記特定カテゴリーと前記ブロックチェーン200に前記クレーム情報を登録した特定利用者の特定利用者情報を適用して前記特定カテゴリーと前記特定利用者情報との間の相関係数を危険度で算出することができる(S7)。
In addition, the
また、サービス提供装置100は、前記危険度が予め設定された第2基準値以上に算出された前記クレーム情報に対応する会員情報から会員識別情報を抽出し、前記抽出された会員識別情報および前記特定カテゴリーを含む危険通知情報を生成して前記ブロックチェーン200を利用する一つ以上の利用者端末に伝送することができる(S8、S9)。
The
本発明の実施例で説明された構成要素は、例えば、メモリなどの保存部、プロセッサ、コントローラ、ALU(arithmetic logic unit)、デジタル信号プロセッサ(digital signal processor)、マイクロコンピュータ、FPA(field programmable array)、PLU(programmable logic unit)、マイクロプロセッサなどのハードウェア、命令語セットを含むソフトウェア乃至これらの組み合わせまたは命令(instruction)を実行し応答できる他の何らかの装置とともに、一つ以上の汎用コンピュータまたは特殊目的コンピュータを利用して具現され得る。 The components described in the embodiments of the present invention may be implemented using one or more general-purpose or special-purpose computers, along with hardware such as a storage unit such as a memory, a processor, a controller, an arithmetic logic unit (ALU), a digital signal processor, a microcomputer, a field programmable array (FPA), a programmable logic unit (PLU), a microprocessor, software including an instruction set, or a combination thereof, or any other device capable of executing and responding to instructions.
前述された内容は、本発明が属する技術分野で通常の知識を有する者であれば本発明の本質的な特性から逸脱しない範囲で修正および変形が可能であろう。したがって、本発明に開示された実施例は本発明の技術思想を限定するためのものではなく説明するためのものであり、このような実施例によって本発明の技術思想の範囲が限定されるものではない。本発明の保護範囲は下記の請求の範囲によって解釈されるべきであり、それと同等な範囲内にあるすべての技術思想は本発明の権利範囲に含まれるものと解釈されるべきである。 The above content may be modified and altered by a person having ordinary knowledge in the technical field to which the present invention pertains, without departing from the essential characteristics of the present invention. Therefore, the embodiments disclosed in the present invention are for the purpose of illustrating, not limiting, the technical ideas of the present invention, and such embodiments do not limit the scope of the technical ideas of the present invention. The scope of protection of the present invention should be interpreted according to the scope of the claims below, and all technical ideas within the scope equivalent thereto should be interpreted as being included in the scope of the present invention.
Claims (10)
前記会員情報を構成する一つ以上の属性のうち会員によって選択された露出対象属性別に前記会員情報に含まれた属性値を前記会員の検索のための検索カテゴリーと前記属性値との間の相関関係が学習された状態で予め設定された第1学習モデルに適用して一つ以上の推薦カテゴリーを算出した後、前記会員端末に推薦し、前記露出対象属性別に一つ以上の推薦カテゴリーのうち前記会員端末によって選択された選択カテゴリーを含むプロフィール情報を生成するプロフィール生成部;
前記プロフィール情報をブロックチェーンに登録するブロックチェーン連動部;
前記ブロックチェーン連動部を通じて特定プロフィール情報に含まれた特定カテゴリーの真偽確認要請に対するクレーム情報が前記ブロックチェーンに登録されるかどうかを監視し、前記クレーム情報登録時に前記ブロックチェーンを利用する利用者情報と真偽確認対象であるカテゴリーとの間の相関関係が学習された状態で予め設定された第2学習モデルに前記特定カテゴリーと前記ブロックチェーンに前記クレーム情報を登録した特定利用者の特定利用者情報を適用して前記特定カテゴリーと前記特定利用者情報との間の相関係数を危険度で算出する衝突判定部;および
前記衝突判定部によって危険度が予め設定された基準値以上に算出された前記クレーム情報に対応する会員情報から会員識別情報を抽出し、前記抽出された会員識別情報および前記特定カテゴリーを含む危険通知情報を生成して前記ブロックチェーンを利用する一つ以上の利用者端末に伝送する危険通知部を含む、ブロックチェーン基盤個人の身上証明のためのサービス提供装置。 A member management unit that stores member information received from the member terminal of an individual member;
a profile generating unit for calculating one or more recommended categories by applying attribute values included in the member information for each exposed attribute selected by the member among one or more attributes constituting the member information to a first learning model in which a correlation between a search category for searching the member and the attribute values is learned, and then recommending the calculated one or more recommended categories to the member terminal, and generating profile information including a selected category selected by the member terminal among the one or more recommended categories for each exposed attribute;
a blockchain interlocking unit that registers the profile information in a blockchain;
a collision determination unit that monitors whether complaint information in response to a request for authenticity verification of a specific category included in specific profile information is registered on the blockchain through the blockchain interlocking unit, and calculates a correlation coefficient between the specific category and the specific user information of the specific user who registered the complaint information on the blockchain as a risk level by applying the specific category and specific user information of the specific user who registered the complaint information on the blockchain to a second learning model that is preset in a state in which a correlation between user information using the blockchain and a category to be verified at the time of registration of the complaint information is learned; and a risk notification unit that extracts member identification information from member information corresponding to the complaint information whose risk level is calculated to be equal to or higher than a preset reference value by the collision determination unit, generates risk notification information including the extracted member identification information and the specific category, and transmits the risk notification information to one or more user terminals using the blockchain.
前記衝突判定部は前記ブロックチェーン連動部を通じて前記危険通知情報に対応する前記クレーム情報の解消のための解消情報が前記ブロックチェーンに登録されるかを確認して前記解消情報登録時に通知情報を生成して前記危険通知部に伝送し、
前記危険通知部は前記通知情報受信時に前記解消情報に対応する危険通知情報を利用者端末に伝送しないことを特徴とする、請求項1に記載のブロックチェーン基盤個人の身上証明のためのサービス提供装置。 The danger notification unit transmits the danger notification information to a member terminal corresponding to the danger notification information,
The collision determination unit checks whether resolution information for resolving the complaint information corresponding to the danger notification information is registered in the blockchain through the blockchain linkage unit, and generates notification information when the resolution information is registered and transmits the notification information to the danger notification unit.
The service providing device for blockchain-based individual identity verification as claimed in claim 1, wherein the danger notification unit does not transmit danger notification information corresponding to the resolution information to the user terminal when receiving the notification information.
前記危険通知部は、前記ブロックチェーンを利用する利用者別利用者情報を対象に前記危険通知対象範囲を満足する一つ以上の利用者を選別して前記選別された利用者別利用者端末に前記危険通知情報を伝送することを特徴とする、請求項1に記載のロックチェーン基盤個人の身上証明のためのサービス提供装置。 A third learning model in which a correlation between the danger notification information and the user information is learned is preset, and a user analysis unit is further included which, in cooperation with the danger notification unit, determines a danger notification target range based on user information calculated by applying the generated danger notification information to the third learning model when the danger notification information is generated by the danger notification unit, and transmits the determined danger notification target range to the danger notification unit;
2. The service providing device for blockchain-based personal identity verification as claimed in claim 1, wherein the danger notification unit selects one or more users who satisfy the danger notification target range from user information for each user using the blockchain, and transmits the danger notification information to the user terminal for each selected user.
前記利用者別利用者情報が保存される利用者DBをさらに含むことを特徴とする、請求項5に記載のブロックチェーン基盤個人の身上証明のためのサービス提供装置。 6. The apparatus for providing a service for blockchain-based individual identity verification according to claim 5, further comprising: a member DB in which member information for each member is stored; and a user DB in which user information for each user is stored.
前記会員管理部は前記危険通知情報に対応して証明書イメージを含む解消要請情報受信時に前記解消要請情報および危険通知情報を前記プロフィール生成部に伝送し、
前記プロフィール生成部は前記解消要請情報および危険通知情報受信時に証明書イメージと証明書の種類との間の相関関係が学習された状態で予め設定された第4学習モデルに前記解消要請情報に含まれた証明書イメージを適用して前記解消要請情報に対応する証明書の種類を識別し、前記識別された証明書の種類に対応して予め設定された外部サーバーに前記解消要請情報に含まれた証明書イメージおよび危険通知情報による特定カテゴリーを含む認証要請情報を伝送し、前記外部サーバーから前記認証要請情報に対応する認証成功に対する認証情報受信時に前記認証情報に対応する会員のプロフィール情報に前記認証情報を挿入して前記ブロックチェーン連動部を通じて前記ブロックチェーンに登録することを特徴とする、請求項1に記載のブロックチェーン基盤個人の身上証明のためのサービス提供装置。 The danger notification unit transmits the danger notification information to a member terminal corresponding to the danger notification information through the member management unit,
the member management unit transmits the resolution request information and the risk notification information to the profile creation unit when receiving resolution request information including a certificate image corresponding to the risk notification information;
2. The apparatus for providing a service for blockchain-based individual identity verification as claimed in claim 1, wherein the profile generation unit identifies a type of certificate corresponding to the resolution request information by applying the certificate image included in the resolution request information to a fourth learning model that is preset in a state in which a correlation between a certificate image and a certificate type is learned when receiving the resolution request information and the risk notification information, transmits authentication request information including the certificate image included in the resolution request information and a specific category according to the risk notification information to a preset external server corresponding to the identified certificate type, and, when receiving authentication information regarding authentication success corresponding to the authentication request information from the external server, inserts the authentication information into member profile information corresponding to the authentication information, and registers the authentication information in the blockchain through the blockchain linkage unit.
個人である会員の会員端末から受信された会員情報を保存する段階;
前記会員情報を構成する一つ以上の属性のうち会員によって選択された露出対象属性別に前記会員情報に含まれた属性値を前記会員の検索のための検索カテゴリーと前記属性値との間の相関関係が学習された状態で予め設定された第1学習モデルに適用して一つ以上の推薦カテゴリーを算出した後、前記会員端末に推薦し、前記露出対象属性別に一つ以上の推薦カテゴリーのうち前記会員端末によって選択された選択カテゴリーを含むプロフィール情報を生成してブロックチェーンに登録する段階;
前記ブロックチェーンに登録された状態の特定プロフィール情報に含まれた特定カテゴリーの真偽確認要請に対するクレーム情報が前記ブロックチェーンに登録されるかどうかを監視し、前記クレーム情報登録時に前記ブロックチェーンを利用する利用者情報と真偽確認対象であるカテゴリーとの間の相関関係が学習された状態で予め設定された第2学習モデルに前記特定カテゴリーと前記ブロックチェーンに前記クレーム情報を登録した特定利用者の特定利用者情報を適用して前記特定カテゴリーと前記特定利用者情報との間の相関係数を危険度で算出する段階;および
前記危険度が予め設定された基準値以上に算出された前記クレーム情報に対応する会員情報から会員識別情報を抽出し、前記抽出された会員識別情報および前記特定カテゴリーを含む危険通知情報を生成して前記ブロックチェーンを利用する一つ以上の利用者端末に伝送する段階を含む、ブロックチェーン基盤個人の身上証明のためのサービス提供方法。 A service providing method for blockchain-based personal identity verification of a service providing device,
Storing the member information received from the member terminal of the individual member;
applying attribute values included in the member information for each attribute to be exposed selected by the member among one or more attributes constituting the member information to a first learning model that is preset in a state in which correlations between search categories for searching the member and the attribute values are learned, to calculate one or more recommended categories, and then recommending the categories to the member terminal; generating profile information including a selected category selected by the member terminal among one or more recommended categories for each attribute to be exposed, and registering the profile information in a blockchain;
a step of: monitoring whether or not complaint information in response to a request for authenticity verification of a specific category included in specific profile information registered in the blockchain is registered in the blockchain; applying the specific category and specific user information of the specific user who registered the complaint information in the blockchain to a second learning model preset in a state in which a correlation between user information using the blockchain and a category to be verified at the time of registration of the complaint information is learned, and calculating a correlation coefficient between the specific category and the specific user information as a risk level; and extracting member identification information from member information corresponding to the complaint information whose risk level is calculated to be equal to or higher than a preset reference value, generating risk notification information including the extracted member identification information and the specific category, and transmitting the risk notification information to one or more user terminals using the blockchain.
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