JPH04230565A - ランダム・キャラクター・ジェネレータ - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、ランダムキャラクター
のグループを発生するデータ処理システムに係り、より
詳細には、高度のランダム性を有した記憶可能なランダ
ムワードを発生するデータ処理システムに係る。

【０００２】

【従来の技術】従来のシステムは、種々の用途に対して
キャラクターのランダムグループを発生する。このよう
なキャラクターのランダムグループは、データ処理シス
テムにおいて実行されるプロセスにより必要とされるラ
ンダムファイルネームとして使用される。例えば、デー
タ処理システムのプロセスは、プロセスの実行中に使用
される特定のファイル又はメモリ位置を指定するために
種々のランダムなキャラクターグループを必要としてい
る。

【０００３】又、従来のシステムは、データ処理システ
ムにおいてパスワードとして使用するためのランダムな
キャラクターグループを発生する。データ処理システム
においてパスワードを使用することは一般的であり、デ
ータ処理システムのユーザが本物であるという確証を与
えるものである。例えば、パーソナル識別番号（ＰＩＮ
）の形態のパスワードは、自動出納機械（ＡＴＭ）にお
いて種々の銀行口座にアクセスするのに通常使用されて
いる。又、パスワードは、オフィスコンピュータシステ
ムや営業用のデータベースインフォーメーションシステ
ムのようなデータ処理システムの本物のユーザに対して
通常使用されている。パスワードは、データ処理システ
ムの本物のユーザしか知らないように意図され、通常は
、他の者には開示されない。

【０００４】しかしながら、種々のデータ処理システム
の機密性は、問題を益々増大している。機密性の欠陥は
著しく望ましからぬものであり、財政上及び個人的に不
利益な結果をもたらす。営業用データベースシステムか
ら業務内容が盗まれたり他のデータ処理システムに記憶
されたデータが変更されたりすることは、機密欠陥の例
である。又、データ処理システムのデータを無断でアク
セスする場合には、競合会社が不公平な利益を得ること
になる。更に、極秘な国家機密情報を含むデータ処理シ
ステムに機密欠陥が生じた場合には、重大な結果をもた
らす。

【０００５】データ処理システムへの無断アクセスは、
これらのシステムが電話線や他のネットワークを介して
アクセスされたときに容易に行われる。この広く普及し
たアクセス性によってもたらされる利便さにより、実質
上だれもが世界中のどこからでもほとんどのデータ処理
システムにアクセスを試みることができる。

【０００６】しばしば、無断でユーザはコンピュータで
種々の試みを行ってパスワードを推定することによりデ
ータ処理システムにアクセスしようとする。ユーザは無
断で多数の考えられるパスワードを迅速にトライする行
為を開始する。例えば、ユーザは、無断で自動コンピュ
ータアルゴリズムを実行して、辞書内の各ワードにトラ
イすることにより有効なパスワードを見つけようとする
。このようなアルゴリズムは簡単且つ容易に設計するこ
とができる。

【０００７】ある従来のデータ処理システムでは、本物
のユーザが所望のパスワードを選択することができる。 しかしながら、このシステムは、高度の機密性を発揮す
ることができない。このようにユーザが選択するパスワ
ードは、推定が容易であることが多い。通常、ユーザは
、このような情報として誕生日や姓や社会保障番号やそ
の他の馴染みのあるワード又はキャラクタグループをパ
スワードに指定する。この情報は、一般に公に知ること
ができるので、許可を得ていないユーザでも容易に発見
することができる。非常に多数の許可されたユーザを伴
うデータ処理システムにおいては、潜在的に許可を受け
ていないユーザでも、各ユーザごとにこの公に知り得る
情報が与えられば、パスワードを正しく推定する見込み
が高くなる。

【０００８】

【発明が解決しようとする課題】ユーザが選択するパス
ワードに関連した問題を克服するために、従来の他のシ
ステムでは、種々のユーザにパスワードが指定されてい
る。幾つかの従来のシステムでは、全くランダムな英文
字列より成るパスワードが指定される。このようなシス
テムでは、パスワードについての所望レベルのランダム
性及びそれに比例した機密性を得ることができる。しか
しながら、最もランダムなパスワード、即ち全くランダ
ムな英文字列は、しばしばユーザが思い出すのがかなり
困難である。それ故、このようなランダムな英文字列は
、しばしば書き留めておいてユーザが保持していなけれ
ばならない。この従来のシステムは、パスワードの書き
留めた記録が失われたりさもなくば許可を受けていない
ユーザによって発見されたりすることがある。

【０００９】更に他の従来システムでは、実際のワード
であるパスワードが指定される。このやり方は、パスワ
ードの記憶性を改善するものである。このパスワードは
記憶可能である。というのは、ユーザは、通常、指定の
パスワードに良く馴染んでいるか、又は指定のパスワー
ドがユーザによって発音できるからである。

【００１０】しかしながら、このやり方は、データ処理
システムが所要の機密レベルをもつために著しく多数の
実際のワードセットから指定のパスワードを選択しなけ
ればならないという欠点がある。所望の機密レベルを得
るには、データ処理システムが実際のワードを含む非常
に大規模なデータベースから指定のパスワードを選択す
る必要がある。考えられる指定のパスワードを記憶する
ための非常に大きなデータベースは、不所望なことに、
大きなコンピュータメモリスペースを必要とする。更に
、あるシステムにおいては、最大セットの実際のワード
、即ち完全な辞書におけるワードの完全なリストによっ
て与えられるランダム性レベルでも、充分な機密性を発
揮するのに足るものではない。

【００１１】更に別の従来システムでは、必ずしも実際
のワードではない発音可能なキャラクター（文字）列を
ランダムに発生することにより、上記システムの問題を
解消する試みがなされている。このシステムは、音節の
ような種々の発音グループをランダムに組み合わせて、
発音可能なキャラクター列を形成するものである。

【００１２】しかしながら、この従来システムは、多数
の欠点がある。例えば、発音グループをランダムに組み
合わせようとするこの従来のシステムは、言語の種々の
綴り及び発音ルールに従って発音可能なキャラクター列
を発生しなければならない。これらルールの決定は、し
ばしば至難な作業である。更に、例えば、英語の言語の
場合には、種々の発音及び綴りルールと慣習とが例外で
ふるい分けされる。

【００１３】この従来のシステムは、考えられる各々の
ルール及びその種々の例外を組み込むことが不可能であ
る。それ故、このシステムは、言語慣習及びルールに従
わないワードを発生し、従って、望ましからぬことに記
憶したり発音したりすることが困難である。更に、各々
の言語はもとより、言語内の種々の方言であっても、通
常は、根本的に異なる発音及び綴りルールと慣習とを有
しているので、この従来のシステムは、データ処理シス
テムのユーザの各言語又は方言ごとに設計し直さねばな
らないという欠点がある。

【００１４】本発明は、上記の状態に鑑みてなされたも
ので、その目的は、実際のワードを含む入力データベー
スを処理して、入力データベースに含まれたワードの構
造に関連したデータを含むルールデータベースを発生す
るルール発生システム及び方法を提供することである。

【００１５】本発明の別の目的は、既知の言語の実際の
ワードを含む入力データベースを処理してルールデータ
ベースを発生することのできるルール発生システム及び
方法を提供することである。

【００１６】本発明の別の目的は、ルールデータベース
に含まれたルールに基づいてキャラクターのグループを
発生するシステム及び方法を提供することである。

【００１７】本発明の更に別の目的は、ユーザが容易に
覚えることができ且つユーザが発音することのできるラ
ンダムワード発生システム及び方法を提供することであ
る。

【００１８】本発明の更に別の目的は、測定されたラン
ダム度又は換言すれば測定された情報内容をもつキャラ
クターのランダムグループを発生するランダムワード発
生システム及び方法を提供することである。

【００１９】本発明の更に別の目的は、既知の言語のキ
ャラクターのランダムグループを発生することのできる
ランダムワード発生システム及び方法を提供することで
ある。

【００２０】本発明の更に別の目的及び効果は、その一
部が以下の説明に記載されており、その一部が以下の説
明から明らかであり、或いは本発明を実施することによ
って学びとることができよう。本発明の目的及び効果は
、特許請求の範囲に特に指摘した手段及び組み合わせに
よって実現及び達成することができよう。

【００２１】

【課題を解決するための手段】これらの目的を達成する
ために、本発明によれば、ここに広く実施するように、
データ処理システム内で複数のキャラクターグループを
含む入力データベースを処理することによりルールデー
タベースを発生するための方法において、上記入力デー
タベースに記憶されたキャラクターグループから連続す
るキャラクターのサブグループを選択し、上記ルールデ
ータベースに記憶された値で、上記選択されたサブグル
ープが上記グループ内の最初のサブグループである場合
に上記サブグループがキャラクターグループを開始する
回数を表す値を増加し、上記ルールデータベースに記憶
された値で、上記サブグループが生じた回数を表す値を
増加し、上記サブグループに続く上記グループのキャラ
クターを、上記サブグループに続くキャラクターのリス
トに記憶し、このリストはルールデータベースに記憶さ
れており、そしてルールデータベースに記憶された値で
、上記キャラクタが上記サブグループに続く回数を表し
ている値を増加するという段階を具備することを特徴と
する方法が提供される。

【００２２】上記目的を達成するために、本発明によれ
ば、ここに広く実施するように、ルールデータベースを
発生する本発明のデータ処理システムは、複数のキャラ
クターグループを含む入力データベース手段と、上記入
力データベース手段に接続された処理手段であって、上
記入力データベースに含まれた連続するキャラクターの
複数の独特のサブグループと、上記入力データベース手
段における連続するキャラクターの各独特のサブグルー
プの合計発生回数と、連続するキャラクタの各独特のサ
ブグループがグループを開始する合計回数と、連続する
キャラクタの各独特のサブグループに続く全てのキャラ
クタのリストと、あるキャラクターが連続するキャラク
ターの独特のサブグループに続く合計回数とを上記ルー
ルデータベースに記憶するための処理手段とを具備する
。

【００２３】上記目的を達成するために、本発明によれ
ば、ここに広く実施するように、データ処理システムに
おいてルールデータベースに基づいてキャラクターのグ
ループにキャラクターを追加する本発明の方法は、キャ
ラクタのグループ内でキャラクターの現在サブグループ
を読み取り、考えられる次のキャラクターの複数のリス
トの１つから次のキャラクターを選択し、各リストはキ
ャラクターの独特のサブグループに関連したものであり
、上記リストは、キャラクターの上記現在サブグループ
に関連したものであり、そして上記選択された次のキャ
ラクターをキャラクターグループに追加するという段階
を具備する。

【００２４】上記目的を達成するために、本発明によれ
ば、ここに広く実施するように、キャラクターのグルー
プをランダムに発生するための本発明のデータ処理シス
テムは、キャラクターのサブグループと、キャラクター
の各サブグループに関連した考えられる次のキャラクタ
ーのリストと、各次のキャラクターの発生の見込みとを
記憶するためのルールデータベース手段と、上記ルール
データベース手段に接続された処理手段であって、上記
発生の見込みに基づいて上記考えられる次のキャラクタ
ーのリストから次のキャラクターを繰り返し選択するこ
とによりキャラクターのグループを発生するための処理
手段とを具備する。

【００２５】上記目的を達成するために、本発明によれ
ば、ここに広く実施するように、データ処理システムに
おいてルールデータベースに基づいてキャラクターのグ
ループを発生するための本発明の方法は、キャラクター
のグループを開始する独特のキャラクタ対の第１リスト
からキャラクターの最初の対を選択し、上記第１リスト
はルールデータベースに記憶されており、上記最初の対
は第１キャラクター及び第２キャラクターより成り、更
に、上記最初の対に続くキャラクターの第２リストから
第３のキャラクターを選択し、上記第２リストはルール
データベースに記憶されており、上記第２キャラクター
及び上記第３キャラクターが第２の対を構成し、上記第
２の対に続くキャラクターの第３リストから第４のキャ
ラクターを選択し、上記第３リストは上記ルールデータ
ベースに記憶されるをことを特徴とする。

【００２６】上記目的を達成するために、本発明によれ
ば、ここに広く実施するように、データ処理システムに
おいてルールデータベースに基づいてキャラクターのグ
ループに測定されたランダム度でキャラクターを追加す
る方法は、キャラクターのグループにおけるキャラクタ
ーの現在サブグループを読み取り、考えられる次のキャ
ラクターの複数のリストの１つから次のキャラクターを
選択し、各リストはキャラクターの独特のサブグループ
に関連しており、上記リストはキャラクターの上記現在
サブグループに関連しており、更に、上記次のキャラク
ターに関連したランダム度を計算し、そして上記選択さ
れた次のキャラクターをキャラクターのグループに追加
するという段階を具備する。

【００２７】

【実施例】以下、添付図面を参照して、本発明の実施例
を詳細に説明する。

【００２８】図１には、本発明のデータ処理システム１
０００が図示されている。ＤＩＧＩＴＡＬ　ＥＱＵＩＰ
ＭＥＮＴ　ＣＯＲＰＯＲＡＴＩＯＮ　（以下、“ＤＥＣ
”と称するが、これらは米国マサチューセッツ州メイナ
ードにあるデジタル・イクイップメント社の商標である
）の好ましいモデル番号を、図１において多数のブロッ
ク内の説明の後に括弧で示してある。データ処理システ
ム１０００は、スクリーン１００５と、キーボード１０
１０と、マウス１０２０とを備えており、これらは各々
データ処理システム１０００と通信するためにデータ処
理システムのユーザによって使用される。

【００２９】ＱＤＳＳビデオコントローラ１０４０は、
スクリーン１００５、キーボード１０１０及びマウス１
０２０に接続される。ＱＤＳＳはＱＢＵＳ　　Ｄｒａｇ
ｏｎＳｕｂｓｙｓｔｅｍ（ＱＢＵＳはＤＥＣの商標であ
る）を表している。ＱＤＳＳビデオコントローラ１０４
０はキーボード１０１０及びマウス１０２０から入力を
受け取り、スクリーン１００５上の出力を適当に制御す
る。

【００３０】ＱＤＳＳビデオコントローラ１０４０はＱ
ＢＵＳ周辺バス１０８０に接続される。メモリ相互接続
バス１０５０に接続されているのは、メモリ１０３０と
、マイクロＶＡＸ　　ＩＩ　　１０６０（ＭｉｃｒｏＶ
ＡＸ及びＶＡＸはＤＥＣの商標である）である。メモリ
相互接続バス１０５０は、メモリ１０３０とマイクロＶ
ＡＸＩＩ　　１０６０との間でデータを転送する。

【００３１】メモリ１０３０は、システム１０００に使
用するのに適したものであればどのようなメモリでもよ
い。更に、メモリ１０３０において使用できるメモリ量
は、主としてその意図された用途と、使用する特定のシ
ステムのメモリ要件とによって決まる。

【００３２】マイクロＶＡＸ　　ＩＩ　　１０６０は、
図１に示すシステム１０００のための中央処理ユニット
である。又、マイクロＶＡＸ　　ＩＩ　　１０６０は、
ＱＢＵＳ周辺バス１０８０にも接続されている。

【００３３】ＱＢＵＳ１０８０には、他の種々の周辺装
置を取り付けることもできる。例えば、ディスク１０７
０、テープ記憶装置１０９０及びＣＤ　　ＲＯＭ１１１
０のような種々の記憶装置をＱＢＵＳ１０８０に接続す
ることができる。種々の別のターミナル１１００のよう
な他の周辺装置をＱＢＵＳ１０８０に接続してもよい。 更に、ＱＢＵＳ１０８０にはエサネット１１２０を接続
してもよい。エサネット１１２０は、図１に示したデー
タ処理システム１０００を、他の種々のデータ処理シス
テム（図示せず）に接続するのに使用される。

【００３４】メモリ１０３０、ディスク１０７０、テー
プ１０９０及びＣＤ　　ＲＯＭ１１１０は、図１に示す
データ処理システムによって使用されるデータ記憶装置
の例である。もちろん、これらのデータ記憶周辺装置の
数及びサイズは、データ処理システムの所望の用途によ
って決定される。

【００３５】図１に示す更に別のターミナル１１００は
、データ処理システムの種々のユーザによって使用する
ことができる。更に別のターミナル１１００の形式、個
数及びファンクションは、もちろん、ユーザの数及びユ
ーザが希望するファンクションによって決定される。

【００３６】図３には、ルールデータベースを発生する
アルゴリズムが示されている。ルールデータベースは、
以下に示す好ましい実施例ではパスワードを発生するの
に用いられ、入力データベースの内容及び編成に関連し
たデータをコンパイルしたものである。入力データベー
スは、例えば、書き込まれた言語のテキストサンプル又
は書き込まれた言語からのワードをコンパイルしたもの
を含む。好ましい実施例では、入力データベースは、書
き込まれた言語の辞書である。この辞書は、少なくとも
約４７０００のワードを含んでいるのが最も好ましく、
そして少なくとも約１０００のワードを含んでいるのが
好ましい。

【００３７】図２の（ａ）には、入力データベース１７
００に対する好ましいデータ構造が示されている。入力
データベース１７００は、エレメント“グループ１”１
７１０と、エレメント“グループ２”１７２０と、エレ
メント“グループ３”１７３０と、図示されていない他
のエレメントとを含んでいる。入力データベース１７０
０は、図１に示すシステムのメモリ１０３０に便利に記
憶されるか、又は図１に示す他のデータ記憶装置に記憶
される。

【００３８】要約すれば、本発明のルール発生アルゴリ
ズムを用いたデータ処理システムは、入力データベース
からキャラクターのグループを取り出し、キャラクター
のグループを処理し、そしてその結果をルールデータベ
ースに記憶する。この手順は、次いで、ルールデータベ
ースを拡張するように繰り返されるのが好ましい。

【００３９】図３に関連した以下の説明では、特定の英
語言語ワードを処理することにより本発明のルール発生
アルゴリズムを実証する。しかしながら、本発明のルー
ル発生アルゴリズムは書かれた英語ワードに限定される
ものではなく、入力キャラクターデータのいかなるグル
ープを処理するのにも使用できることを理解されたい。 入力データベースは、例えば、フランス語やスペイン語
やロシア語やその他の言語のテキストサンプル又は辞書
のようなキャラクターのグループを含む。

【００４０】実際に、本発明のルール発生アルゴリズム
は、アジア言語キャラクターのグループを処理するよう
に使用することもできる。例えば、入力データベースは
、日本語の漢字やひらかな文字を含んでもよい。日本語
の漢字は英語のワードをほぼ表すので、漢字のグループ
が英語のセンテンスにほぼ対応する。

【００４１】もちろん、入力データベースは、本発明の
システムによって容易に操作されるフォーマットで種々
のキャラクターグループを記憶しなければならない。従
来のほとんどの言語の場合、ＡＳＣＩＩのような８ビッ
トの記憶フォーマットを用いて種々のキャラクターが表
される。しかしながら、アジアのキャラクターの場合に
は、１６ビットの記憶フォーマットが必要である。例え
ば、２４ビットフォーマットや３２ビットフォーマット
のような他の記憶フォーマットを使用してもよい。

【００４２】図３を説明すれば、ルール発生アルゴリズ
ムはスタートステップ２０００で始まる。図３のステッ
プは、命令を記憶するためのメモリ１０３０又は他の同
様のメモリに記憶された命令（図示せず）を実行する図
１のマイクロＶＡＸ　　ＩＩ　　１０６０によって実行
されることを理解されたい。

【００４３】ステップ２００５においては、入力データ
ベースが初期化される。ルール発生アルゴリズムは、好
ましい実施例において、まず、入力データベース全体を
読み取って変更し、従って、入力データベースは、本発
明のシステムによって容易に操作されるフォーマットと
なる。最も好ましくは、全入力データベースが小文字フ
ォーマットに変換され、余計な句読点が削除され、グル
ープ終了マーカが各キャラクターグループの直後に挿入
される。グループ終了マーカは、例えば、ピリオドのよ
うなキャラクターである。

【００４４】次いで、ステップ２０１０においてキャラ
クターグループが選択される。例えば、説明上、英語言
語のワード“ＳＡＭＰＬＥ”がステップ２０１０で選択
されるキャラクターグループであると仮定する。

【００４５】ステップ２０１０でキャラクターグループ
が選択された後に、ステップ２０２０においてキャラク
ターグループから“次の”キャラクター対が選択される
。この例においては、キャラクターの次の対は、ワード
“ＳＡＭＰＬＥ”の最初の２つのキャラクターである。 それ故、対“ＳＡ”がステップ２０２０において選択さ
れる。

【００４６】各々の考えられるキャラクタ対が発生する
全回数の連続カウントがルールデータベースに記憶され
る。それ故、ステップ２０３０においては、選択された
対が生じた回数のカウントが増加される。この例では、
対“ＳＡ”が生じた回数のカウントが初期値“０”から
“１”に増加される。

【００４７】又、ルールデータベースは、キャラクター
対がキャラクターグループを開始する回数の連続合計も
含んでいる。ステップ２０４０においては、ルール発生
アルゴリズムは、その対がグループの開始であったかど
うかテストする。その対がグループの開始でなかった場
合には、プロセスはステップ２０４０からステップ２０
６０へと進む。その対がグループの開始であった場合に
は、プロセスはステップ２０４０からステップ２０５０
へと進む。例えば、対“ＳＡ”がキャラクターグループ
の開始であった場合には、キャラクター対“ＳＡ”に対
するスタートカウントがステップ２０５０において初期
値“０”から“１”へ増加される。

【００４８】又、ルールデータベースは、入力データベ
ース内の各対のキャラクターに続くキャラクターのリス
トも含んでいる。キャラクターのリストは、グループ内
の次のキャラクターをステップ２０６０においてキャラ
クターの現在対と関連させることによって形成される。 キャラクターの“現在対”は、プロセスが現在行われて
いるキャラクター対を表している。この例では、次のキ
ャラクター“Ｍ”がルールデータベース内の現在対“Ｓ
Ａ”と関連される。

【００４９】好ましい実施例においては、ステップ２０
０５で各グループの終わりにグループ終了マーカが既に
取り付けられている。グループ終了マーカは、グループ
内の最後のキャラクターに続く単なる別のキャラクター
、例えば“．”である。グループ終了マーカは、ルール
発生アルゴリズムが実施される前に入力データベースに
挿入されてもよいし、或いはルール発生アルゴリズムを
開始する際に挿入されてもよい。

【００５０】ステップ２０７０においては、選択された
キャラクター対の後の次のキャラクターがグループ終了
マーカであるかどうかプロセッサが決定する。次のキャ
ラクターがグループ終了マーカでない場合には、プロセ
スはステップ２０２０に復帰する。次のキャラクターが
グループ終了マーカである場合には、プロセスがステッ
プ２０８０へ進む。この例では、次のキャラクター“Ｍ
”がグループ終了マーカではなく、それ故、プロセスは
ステップ２０２０へ復帰する。このステップ２０２０に
おいて、プロセスは次のキャラクター対を選択する。こ
の例では、次のキャラクター対が“ＡＭ．”である。

【００５１】ステップ２０３０において、この対が生じ
た回数のカウントが増加される。この例では、対“ＡＭ
”がまだ発生していないので、対“ＡＭ”が発生した回
数のカウントが初期値“０”から“１”へ増加される。

【００５２】次いで、プロセッサは、現在対がグループ
のスタート対であるかどうかステップ２０４０において
判断する。この例では、対“ＡＭ”がグループ“ＳＡＭ
ＰＬＥ”のスタート対ではないので、プロセスはステッ
プ２０６０へ進む。ステップ２０６０では、次のキャラ
クターがキャラクターの現在対に関連される。この例で
は、次のキャラクター“Ｐ”が現在対“ＡＭ”に関連さ
れる。

【００５３】ステップ２０７０では、プロセッサが次の
キャラクターがグループ終了マーカであるかどうか判断
する。この例では、次のキャラクター“Ｐ”がグループ
終了マーカではないので、プロセスはステップ２０２０
へ復帰する。

【００５４】この例では、プロセッサは各々キャラクタ
ー対（“ＭＰ”、“ＰＬ”及び“ＬＥ”）に続いて同様
の形態で処理を続ける。

【００５５】ステップ２０７０において次のキャラクタ
ーがグループ終了マーカであるとプロセッサが決定した
場合には、プロセッサはステップ２０８０へ進み、処理
されたグループ数のカウントが１だけ増加される。この
例では、ワード“ＳＡＭＰＬＥ”が処理されたキャラク
ターの第１グループであったので、グループ数のカウン
トが“０”から“１”へ増加される。

【００５６】次いで、ルール発生アルゴリズムは、最も
最近処理されたキャラクターグループが入力データベー
ス内の最後のグループであるかどうか決定する。キャラ
クターの最新のグループが入力ファイルにおける最後の
グループでない場合には、プロセスがステップ２０１０
へ進む。最も最新のグループが入力ファイルにおける最
後のグループである場合には、プロセスがステップ２１
００へ進み、処理が完了する。

【００５７】この例において、キャラクターのグループ
“ＳＡＭＰＬＥ”が入力データベースにおける唯一のキ
ャラクターグループである場合には、プロセスがステッ
プ２１００へ進み、終了となる。しかしながら、この例
において、キャラクターの他のグループが入力データベ
ースにおいて処理されているとすれば、プロセスはステ
ップ２０９０からステップ２０１０へと進み、キャラク
ターの次のグループが処理される。

【００５８】プロセッサは、入力データベースの各グル
ープが処理されてしまうまで上記したようにルールデー
タベースに記憶するためのデータを発生し続ける。

【００５９】本発明の好ましい実施例においては、ルー
ル発生アルゴリズムで発生した情報が１つ以上のアレイ
に記憶される。より好ましくは、ルール発生アルゴリズ
ムは、各キャラクター対を表すストリングによって指示
されたアレイにメインテーブルを発生する。各々のキャ
ラクター対ごとに、ＮＳＴＡＲＴ、ＮＵＭＢＥＲ、ＮＥ
ＮＴＲＩＥＳ及びＥＮＴＲＩＥＳの各エレメントを含む
第２アレイがある。

【００６０】図２の（ｂ）には、ルールデータベース１
３００に対する好ましいデータ構造が示されている。ペ
ア・アレイは、アレイエレメント“ＡＡ”１３１０、“
ＡＢ”１３２０、“ＡＣ”１３３０及び図示されない他
のエレメントを含んでいる。ペア・アレイの各アレイエ
レメントについて、第２アレイが図２の（ｂ）に示され
ており、これは、“ＮＳＴＡＲＴ”１３４０、“ＮＵＭ
ＢＥＲ”１３５０、“ＮＥＮＴＲＩＥＳ”１３６０及び
“ＥＮＴＲＩＥＳ”１３７０のアレイエレメントを含ん
でいる。

【００６１】“ＥＮＴＲＩＥＳ”１３７０エレメントも
アレイである。図２の（ｂ）に示すように、ＥＮＴＲＩ
ＥＳアレイは、エレメント“Ａ”１３８０と、“Ｂ”１
３９０と、“Ｃ”１４００と、図示されていない他のエ
レメントとを含む。ルールデータベース１３００は、図
１に示すシステムのメモリ１０３０に便利に記憶される
か、又は図１に示す他のデータ記憶装置に記憶される。

【００６２】エレメントＮＳＴＡＲＴは、特定の対が初
期グループ対として入力データベースに発生した合計回
数を含んでおり、これは図３のステップ２０５０におい
て増加される。

【００６３】エレメントＮＵＭＢＥＲは、特定のキャラ
クター対が入力データベースにおいて発生した合計回数
を含んでおり、これは、図３のステップ２０３０におい
て増加される。

【００６４】エレメントＮＥＮＴＲＩＥＳは、各キャラ
クター対に続くキャラクターの数である。このＮＥＮＴ
ＲＩＥＳは、各対に関連したキャラクターの数を含んで
いる。種々の対は、それらに関連した異なった数のキャ
ラクターを含んでもよい。

【００６５】好ましい実施例においては、エレメントＥ
ＮＴＲＩＥＳは、整数で指示される個別のアレイである
。整数は、好ましい実施例では、所定のルックアップテ
ーブルに基づいてキャラクターを表すのに用いられる。 ルックアップテーブルは、システムによって確認される
所定のキャラクターのリストであり、各所定のキャラク
ターは整数によって表される。

【００６６】好ましい実施例においては、ルールデータ
ベースは、このデータベースに記憶されたキャラクター
対の合計数を表すインデックスも含んでいる。以下の表
は、ワード“ＳＡＭＰＬＥ”がルール発生アルゴリズム
によって処理された上記例についてルールデータベース
に記憶されたキャラクターの対及びそれに関連した情報
を示している。

【００６７】 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　
　　　　　　　　　表１　　キャラクター対　　　　Ｎ
ＳＴＡＲＴ　　　ＮＵＭＢＥＲ　　　ＮＥＮＴＲＩＥＳ
　　　ＥＮＴＲＩＥＳ　　　　　　ＳＡ　　　　　　　
　　　　　１　　　　　　１　　　　　　　　１　　　
　　　　　（Ｍ）　　　　　　ＡＭ　　　　　　　　　
　　　０　　　　　　１　　　　　　　　１　　　　　
　　　（Ｐ）　　　　　　ＭＰ　　　　　　　　　　　
　０　　　　　　１　　　　　　　　１　　　　　　　
　（Ｌ）　　　　　　ＰＬ　　　　　　　　　　　　０
　　　　　　１　　　　　　　　１　　　　　　　　（
Ｅ）　　　　　　ＬＥ　　　　　　　　　　　　０　　
　　　　１　　　　　　　　１　　　　　　　　（グル
ープ終了）

【００６８】好ましいルール発生アルゴリズ
ムの前記の説明では、キャラクターを対で操作すること
によりルールデータベースが発生された。しかしながら
、本発明は、その広い観点においては、このように限定
されるものではない。本発明の別の実施例では、キャラ
クターがキャラクターサブグループで操作される。この
ようなサブグループは、例えば、３又は４個のキャラク
ターより成る。同様に、好ましいグループ発生アルゴリ
ズムの以下の説明でも、説明を簡略化するためにキャラ
クターの対を参照することにする。又、グループ発生ア
ルゴリズムの別の実施例でも、キャラクターがサブグル
ープで広く操作される。

【００６９】ルールデータベースが発生された後に、ル
ールデータベースに含まれた情報は、グループ発生アル
ゴリズムにより、キャラクターのランダムなグループを
発生するのに使用される。図４には、本発明によるグル
ープ発生アルゴリズムが示されている。図４のステップ
は、メモリ１０３０又は他の適当なメモリに記憶された
命令（図示せず）を実行するプロセッサ１０６０によっ
て行なわれるのが好ましい。

【００７０】ステップ３０００ではグループ発生アルゴ
リズムがスタートされ、ステップ３０１０へと進む。ス
テップ３０１０では、プロセッサが最初のキャラクター
対を現在対としてランダムに選択する。キャラクターの
“現在対”は、プロセッサが現在処理しているキャラク
ターの対を表す。

【００７１】好ましい実施例では、プロセッサは、ルー
ルデータベースに非ゼロのＮＳＴＡＲＴ入力を有する初
期対を選択する。更に、プロセスにおいて特定の初期対
が選択される見込みは、その対が入力データベースにお
いてキャラクターのグループを開始した回数に基づくも
のである。それ故、特定の対に関連したＮＳＴＡＲＴ値
が大きい程、その特定対がプロセッサによって選択され
る見込みも大きくなる。非ゼロのＮＳＴＡＲＴ値を有す
るキャラクター対は、いつでも選択できる。しかしなが
ら、頻繁に発生する対が選択されることが多い。

【００７２】次いで、プロセスはステップ３０２０へ進
み、現在のキャラクター対に基づいて次のキャラクター
がランダムに選択される。好ましい実施例では、選択さ
れた対に対するＥＮＴＲＩＥＳアレイから次のキャラク
ターがプロセスによりランダムに選択される。プロセス
では、現在対のもとでＥＮＴＲＩＥＳアレイに含まれて
いる考えられる次のキャラクターのリストから次のキャ
ラクターが選択される。

【００７３】プロセスでは、ルールデータベースにおけ
るキャラクターの考えられる対によりリニアなサーチが
実行されてキャラクターの現在対が見出されるのが好ま
しい。更に、プロセスによって特定の次のキャラクター
が選択される見込みは、キャラクターが入力データベー
スにおける現在対に続いた回数に基づいている。各々の
選択された対は、ＮＥＮＴＲＩＥＳの考えられる次のキ
ャラクターを有している。

【００７４】次いで、プロセスはステップ３０３０へ進
み、選択された次のキャラクターがグループ終了マーカ
であるかどうか判断される。次のキャラクターがグルー
プ終了マーカである場合には、プロセスはステップ３０
５０へ進む。次のキャラクターがグループ終了マーカで
はない場合には、プロセスはステップ３０４０へ進む。

【００７５】ステップ３０４０において、ステップ３０
１０で選択された現在対の最後のキャラクターと、ステ
ップ３０２０で選択された次のキャラクターとが現在対
へ転送される。

【００７６】次いで、プロセスはステップ３０２０へ復
帰し、新たな次のキャラクターが新たな現在対に基づい
て選択される。

【００７７】ステップ３０２０、ステップ３０３０及び
ステップ３０４０は、次のキャラクターがグループ終了
マーカとなるまで次々に実行される。グループ終了マー
カとなると、キャラクターの完全なグループが発生され
たことになる。次いで、プロセスはステップ３０５０へ
進み、キャラクターの完全なグループが１つ以上の発生
後のフィルタ基準に対してテストされる。発生後のフィ
ルタ基準については図５を参照して種々のものを詳細に
説明する。

【００７８】そのグループが発生後のフィルタ基準を満
足する場合には、プロセスがステップ３０６０へ進み、
そのグループが出力される。そのグループが発生後のフ
ィルタ基準を満足しない場合には、プロセスがステップ
３０１０へ復帰し、前記のプロセスが開始される。

【００７９】好ましい実施例では、発生後のフィルタ基
準をユーザが選択できる。更に、満足することが困難も
しくは不可能である１組の基準が選択された場合には、
好ましい実施例では、所定数の試みの後にグループの発
生が停止され、適当なエラーメッセージがユーザに出力
される。

【００８０】ステップ３０６０において発生後のフィル
タ基準を満足するグループが発生された後に、別のグル
ープを発生すべきであるかどうかがプロセスで決定され
る。別のグループが所望される場合には、プロセスがス
テップ３０１０へ復帰する。別のグループが所望されな
い場合には、プロセスがステップ３０８０へ進み、終了
する。

【００８１】好ましいパスワード発生実施例においては
、典型的に、発生されたワードが受け入れられるパスワ
ードであるかどうかユーザが判断する。発生されたワー
ドが受け入れられないとユーザが判断した場合には、ユ
ーザはプロセスにより別のワードを検討のために発生さ
せる。

【００８２】実際のルールデータベースを用いた本発明
によるグループ発生アルゴリズムのステップごとの例を
以下に示す。この例についてルールデータベースに含ま
れた情報を以下の表２に示す。 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　
　　　　　　　　　表２　　対　　　　　　ＮＳＴＡＲ
Ｔ　　　　　　ＮＵＭＢＥＲ　　　　　ＮＥＮＴＲＩＥ
Ｓ　　　　　　　ＥＮＴＲＩＥＳ　　　ＳＡ　　　　　
　１　　　　　　　　　　１　　　　　　　　　　１　
　　　　　　　　　（Ｌ）　　ＡＬ　　　　　　０　　
　　　　　　　　３　　　　　　　　　　３　　　　　
　　　　　（Ｔ，Ｅ，．）　　ＬＴ　　　　　　０　　
　　　　　　　　１　　　　　　　　　　１　　　　　
　　　　　（．）　　ＷＨ　　　　　　１　　　　　　
　　　　１　　　　　　　　　　１　　　　　　　　　
　（Ａ）　　ＨＡ　　　　　　０　　　　　　　　　　
１　　　　　　　　　　１　　　　　　　　　　（Ｌ）
　　ＬＥ　　　　　　１　　　　　　　　　　２　　　
　　　　　　　２　　　　　　　　　　（Ｇ，．）　　
ＥＧ　　　　　　０　　　　　　　　　　１　　　　　
　　　　　１　　　　　　　　　　（Ａ）　　ＧＡ　　
　　　　１　　　　　　　　　　２　　　　　　　　　
　２　　　　　　　　　　（Ｌ，Ｒ）　　ＡＲ　　　　
　　０　　　　　　　　　　２　　　　　　　　　　２
　　　　　　　　　　（Ｌ，Ｂ）　　ＲＬ　　　　　　
０　　　　　　　　　　１　　　　　　　　　　１　　
　　　　　　　　（Ｉ）　　ＬＩ　　　　　　０　　　
　　　　　　　１　　　　　　　　　　１　　　　　　
　　　　（Ｌ）　　ＩＣ　　　　　　０　　　　　　　
　　　１　　　　　　　　　　１　　　　　　　　　　
（．）　　ＢＡ　　　　　　１　　　　　　　　　　１
　　　　　　　　　　１　　　　　　　　　　（Ｒ）　
　ＲＢ　　　　　　０　　　　　　　　　　１　　　　
　　　　　　１　　　　　　　　　　（．）

【００８３
】表２によって表されたルールデータベースは、５つの
英語言語ワードに対して上記のルール発生アルゴリズム
を実施することにより導出されたものである。この例の
入力データベースにおける５つの英語言語ワードは、Ｓ
ＡＬＴ、ＷＨＡＬＥ、ＬＥＧＡＬ、ＧＡＲＬＩＣ及びＢ
ＡＲＢである。

【００８４】上記したように、最も左のカラム“対”は
、入力データベースに存在する各文字対をリストしたも
のである。ＮＳＴＡＲＴのカラムは、各文字対がワード
を開始する回数をリストしたものである。ＮＵＭＢＥＲ
のカラムは、各文字対の合計発生回数を示す。ＮＥＮＴ
ＲＩＥＳのカラムは、ＥＮＴＲＩＥＳカラムの各エレメ
ントにおける多数の入力を含んでいる。ＥＮＴＲＩＥＳ
カラムは、ルールデータベースの文字対に続く各文字を
リストしている。ピリオドは、ワード終了マーカを指示
するのに使用されている。

【００８５】図４及び表２を参照すれば、スタートステ
ップ３０００から、プロセッサは、最初のキャラクター
対をステップ３０１０において現在対としてランダムに
選択する。それ故、プロセッサは、入力データベースに
あるワードの最初の文字対であるＳＡ、ＷＨ、ＬＥ、Ｇ
Ａ又はＢＡの１つを選択する。各々の最初の文字対はＮ
ＳＴＡＲＴカラムに示されたように入力データベースに
おいて一度生じるので、各対はプロセスによってランダ
ムに選択されることについて等しい機会をもつことにな
る。しかしながら、１つ以上の最初の文字対が頻繁に生
じる場合には、選択の見込みが比例的に重み付けされる
。この例の目的として、文字対ＳＡがプロセッサによっ
てランダムに選択されたと仮定する。

【００８６】次いで、プロセッサはステップ３０２０へ
進み、現在対“ＳＡ”に基づいて次の文字を選択する。 この例では、入力データベースのサイズが小さいので、
プロセスによって選択される次のキャラクターは、対“
ＳＡ”に関連したＥＮＴＲＩＥＳカラムに示すように“
Ｌ”でなければならない。

【００８７】ステップ３０３０においては、次のキャラ
クターがグループ終了マーカであるかどうかの判断がプ
ロセスにおいてなされる。次のキャラクターが“Ｌ”で
あるから、プロセスはステップ３０４０へ進み、現在対
の最後のキャラクター及び次のキャラクターが現在対に
転送される。この例では、現在対の最後のキャラクター
“Ａ”及び次のキャラクター“Ｌ”が現在対へ転送され
、これにより、現在対“ＡＬ”が形成される。

【００８８】次いで、プロセスはステップ３０２０へ復
帰し、現在対“ＡＬ”に基づいて次のキャラクターが選
択される。その後、プロセスは、対“ＡＬ”に関連した
ＥＮＴＲＩＥＳカラムから“Ｔ”、“Ｅ”又はグループ
終了マーカ（．）のいずれかをランダムに選択する。考
えられる次のキャラクター“Ｔ”、“Ｅ”又はグループ
終了マーカ（．）の各々は、プロセスによって選択され
ることについて等しい機会を有する。というのは、各入
力が入力データベースにおいて等しい回数だけ生じてい
るからである。現在対に関連した入力の１つ以上が入力
データベースにおいて２回以上発生した場合には、それ
に応じて選択の見込みが調整される。

【００８９】プロセッサは、ステップ３０３０において
グループ終了マーカに到達するまで同様に続けられる。 以下の表３は、この例のグループ発生アルゴリズムを要
約するものである。 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　
　　　　　　　　　表３　　現在対　　　　　　選択し
た次の　　　　　　　　新たな　　　　　　グループ　
　　　　　　　　　　　　　キャラクター　　　　　　
　　現在対　　ＳＡ　　　　　　　　　　　　Ｌ　　　
　　　　　　　　　　　　　ＡＬ　　　　　　ＳＡＬ．
．．　　ＡＬ　　　　　　　　　　　　Ｅ　　　　　　
　　　　　　　　　　ＬＥ　　　　　　ＳＡＬＥ．．．
　　ＬＥ　　　　　　　　　　　　Ｇ　　　　　　　　
　　　　　　　　ＥＧ　　　　　　ＳＡＬＥＧ．．．　
　ＥＧ　　　　　　　　　　　　Ａ　　　　　　　　　
　　　　　　　ＧＡ　　　　　　ＳＡＬＥＧＡ．．．　
　ＧＡ　　　　　　　　　　　　Ｒ　　　　　　　　　
　　　　　　　ＡＲ　　　　　　ＳＡＬＥＧＡＲ．．．
　　ＡＲ　　　　　　　　　　　　Ｂ　　　　　　　　
　　　　　　　　ＲＢ　　　　　　ＳＡＬＥＧＡＲＢ．
．．　　ＲＢ　　　　　　　　　　　　．　　　　　　
　　　　　　　　　　−　　　　　　　　ＳＡＬＥＧＡ
ＲＢ．

【００９０】グループカラムの最後の入力から明
らかなように、アルゴリズムによってランダムに発生さ
れたワードは“ＳＡＬＥＧＡＲＢ”である。次いで、プ
ロセッサは、ステップ３０５０へ進み、“ＳＡＬＥＧＡ
ＲＢ”が発生後のフィルタ基準を満たすかどうか判断し
、これについては図５を参照して以下で説明する。“Ｓ
ＡＬＥＧＡＲＢ”が発生後のフィルタ基準を満足すると
すれば、プロセッサはステップ３０６０へ進み、ワード
“ＳＡＬＥＧＡＲＢ”を出力する。その他のグループが
所望されない場合には、プロセッサはステップ３０８０
へ進み、終了となる。

【００９１】図５には、好ましい実施例による発生後の
フィルタアルゴリズムが示されている。図５は、図４の
ステップ３０５０で実施される一連のサブステップを示
している。従って、図５では、ステップ４０００におい
て図４のステップ３０５０からのプロセスの流れを受け
、図５のステップ４０５０は図４のステップ３０６０に
復帰し、そして図５のステップ４０６０は図４のステッ
プ３０１０へプロセスの流れを戻す。発生後のフィルタ
アルゴリズムは、メモリ１０３０又は他の適当なメモリ
に記憶された命令を実行するプロセッサ１０６０によっ
て実施されるのが好ましい。

【００９２】ステップ４０００から、発生後のフィルタ
アルゴリズムはステップ４０１０へ進み、ここでプロセ
ッサは、発生されたワードが入力データベースに含まれ
ているかどうかを判断する。発生されたワードが入力デ
ータベースに含まれている場合には、プロセスはステッ
プ４０６０へと進み、そこでプロセスは発生されたグル
ープをキャンセルし、図４のステップ３０１０へ復帰す
る。発生されたグループが入力データベースにない場合
には、プロセスはステップ４０２０へ進む。

【００９３】好ましいパスワード発生実施例においては
、入力データベースに含まれたグループを出力するのが
望ましくない。というのは、このようなワードは機密性
がないからである。一般に、入力データベース内のワー
ドは通常知られており及び／又は使用されている。パス
ワードを推定するために自動システムにアクセスする無
許可のユーザは、例えば、入力データベースに含まれた
パスワードを容易に推定する。

【００９４】ステップ４０２０においては、発生された
グループが受け入れられないグループであるかどうかが
判断される。発生されたグループが受け入れられないキ
ャラクターグループである場合には、プロセスはステッ
プ４０６０へと進む。発生されたキャラクターグループ
が受け入れられないグループでない場合には、プロセス
はステップ４０３０へ進む。

【００９５】好ましいパスワード発生実施例では、ステ
ップ４０２０において、プロセッサは発生されたグルー
プを受け入れられないサブグループのリストと比較する
。例えば、受け入れられないサブグループのリストは通
常のワードを含む。特に、プロセッサは、発生されたグ
ループ内に通常のワードが埋め込まれているかどうか判
断する。

【００９６】又、受け入れられないサブグループのリス
トは、無許可のユーザによって容易に推定できるワード
を含む。というのは、このようなワードは特定のデータ
処理システムに関連しているからである。例えば、容易
に推定できるワードは、データ処理システムを所有して
いる会社の名前や、ユーザの名前等である。

【００９７】ステップ４０３０において、プロセッサは
、発生されたグループの長さが満足なものであるかどう
か判断する。発生されたキャラクターグループの長さが
満足なものでない場合には、プロセスはステップ４０６
０へと進む。発生されたキャラクターグループが満足な
長さである場合には、プロセスはステップ４０４０へ進
む。

【００９８】好ましい実施例では、システムのマネージ
ャ等がグループ発生アルゴリズムによって出力される最
小数又は最大数のキャラクターを選択する。ステップ４
０３０では、キャラクタグループによって最小又は最大
要求が満足されたかどうか判断されるだけである。

【００９９】ステップ４０４０において、プロセッサは
、発生されたキャラクターグループの情報内容が満足な
ものでないかどうかを判断する。情報内容が満足なもの
でない場合には、プロセスはステップ４０６０へ進む。 発生されたグループの情報内容が満足なものである場合
には、プロセスはステップ４０５０へ進み、次いで、図
４のステップ３０６０へ戻り、キャラクターのグループ
を出力する。

【０１００】発生されたキャラクターグループの情報内
容は、発生されたグループのランダム性に関連したもの
である。それ故、好ましいパスワード発生実施例では、
情報内容は、無許可のユーザが特定の発生パスワードを
ランダムに推定できる見込みに関連している。

【０１０１】好ましいパスワード発生実施例では、情報
内容は、所与のルールデータベースから発生されるワー
ドの確率に基づいている。例えば、所与のルールデータ
ベースから８つの考えられるキャラクターグループの１
つを発生するために等しい機会が存在すると仮定すれば
、１セットのキャラクターグループが発生される確率は
１／８となる。ワードの情報内容は、次の数式によって
便利に表される。

【０１０２】情報内容＝ＬＯＧ２（１／α）ここで、α
は１つのキャラクターグループが発生される全確率であ
る。それ故、α＝１／８である前記の例では、情報内容
＝ＬＯＧ２（８）＝３となる。

【０１０３】しかしながら、発生されたキャラクターグ
ループの各ワードに対する情報内容は、一般に、ランダ
ムに発生されたキャラクターと、各グループに対して発
生されるキャラクターの数とに基づいて、グループごと
に変化することを理解されたい。

【０１０４】最も好ましくは、各々の発生されたキャラ
クターグループの情報内容は、グループ発生アルゴリズ
ムの実行中に決定される。情報内容は、グループ発生ア
ルゴリズムの各選択ステップ、即ち図４のステップ３０
１０及び３０２０で決定される。

【０１０５】図４を参照すれば、ステップ３０１０（キ
ャラクターの初期対がランダムに選択される）の間に、
その初期対に対応する情報内容がプロセッサ１０６０に
よって計算される。ステップ３０２０（グループの次の
キャラクターがキャラクターの現在対に基づいて選択さ
れる）の間に、選択された次のキャラクターに対応する
情報内容が計算される。更に、各次のキャラクターは発
生されたグループに追加されるので、特定のキャラクタ
ーグループに対して中間情報内容が計算される。

【０１０６】好ましい特定の実施例においては、初期対
の選択及びグループへの各次のキャラクターの追加に関
連した確率がプロセスにおいて計算され、これらの確率
の逆数の底２の対数がとられる。次いで、次のキャラク
ターがキャラクターグループに追加されるたびに、確率
の対数がその前の対数値の和に単に追加される。対数値
を追加するのが好ましい理由は、プロセスによって効率
的に且つ迅速に実行できるからである。

【０１０７】換言すれば、情報内容は次の式によって導
出される。 情報内容＝ＬＯＧ２（１／Ｐ）＋ΣＬＯＧ２（１／ρ）
ここで、Ｐは初期のグループ対を選択する確率であり、
ρは各々の追加の次のキャラクターに関連した確率であ
り、そして和はそのグループに追加された各次のキャラ
クターにわたるものである。

【０１０８】底２の対数を用いて情報内容が計算される
ので、情報内容は、発生されたグループを表すのに必要
なビット数を示す。好ましくは、パスワード発生の充分
なランダム性を確保するためには情報内容が少なくとも
２４でなければならない。

【０１０９】更に、好ましいパスワード発生実施例の特
定例では、手前の式の各加数ごとに最小値０．１が指示
される。換言すれば、各キャラクターは、発生されたワ
ードの全情報内容に最小０．１を追加すると仮定する。 この仮定がなされる理由は、各追加キャラクターによっ
てパスワードを推定する困難さが増すと共に、特定の実
施例においては、小数点以降の情報内容が無視されるか
らである。

【０１１０】ランダムファイルネームジェネレータに関
連した別の実施例では、発生後のフィルタ基準は、発生
されたグループがファイルネームに対する所定の要求に
合致するかどうかの判断を含む。ファイルネーム要求は
、一般に、発生されたファイルネームを使用すべき特定
のデータ処理システムによって決定される。

【０１１１】本発明の好ましい実施例の上記説明は、本
発明を解説するためのものである。これらは、本発明を
上記した正確な形態に限定するためのものではなく、上
記技術に鑑み又は本発明を実施することから種々の変更
がなされ得るであろ。上記実施例は、本発明の原理及び
その実際の用途を説明するために選択され説明されたも
ので、当業者であれば、本発明を種々の態様で使用する
こともできるし、その意図された特定の用途に適するよ
うに種々の変更を加えて使用することもできる。従って
、本発明は、特許請求の範囲のみによって規定されるも
のとする。

【０１１２】尚、本発明は、次のような実施態様をもつ
。 （１）サブグループに続くキャラクターがグループ終了
マーカでない場合には入力データベースに記憶されたグ
ループから連続するキャラクターの第２サブグループを
選択するという段階を備えた請求項１に記載の方法。 （２）ルールデータベースに記憶された値で、上記対に
続くキャラクターがグループ終了マーカである場合に入
力データベース内のグループ数を表す値を増加する段階
を備えた請求項１に記載の方法。

【０１１３】（３）ルールデータベースに記憶された値
で、上記選択段階で選択された上記サブグループがそれ
以前に選択されていない場合に上記入力データベースに
含まれた独特のサブグループの数を表す値を増加すると
いう段階を備えた請求項１に記載の方法。 （４）入力データベースを初期化する段階を更に備えた
請求項１に記載の方法。

【０１１４】（５）上記初期化段階は、各キャラクター
グループの直後にグループ終了マーカを挿入するサブ段
階を備えた前記第４項に記載の方法。 （６）上記サブグループに続く上記キャラクターがグル
ープ終了マーカである場合に次のキャラクターグループ
を選択する段階を更に備えた請求項１に記載の方法。

【０１１５】（７）各々のキャラクターは文字を表しそ
して各グループはワードを表す請求項１に記載の方法。 （８）上記入力データベースは辞書を含む上記第７項に
記載の方法。 （９）上記辞書は少なくとも１０００のワードを含むぜ
じょうき第８項に記載の方法。

【０１１６】（１０）上記辞書は、少なくとも４７００
０のワードを含む上記第８項に記載の方法。 （１１）上記サブグループがキャラクターグループを開
始する回数を表す値はルールデータベースに第１のアレ
イとして記憶され、上記サブグループが発生した回数に
関連した値はルールデータベースに第２のアレイとして
記憶される請求項１に記載の方法。

【０１１７】（１２）各キャラクターはワードを表しそ
して各グループはセンテンスを表す請求項１に記載の方
法。 （１３）上記キャラクターのサブグループは、一対のキ
ャラクターより成り、上記対は第１キャラクターと第２
キャラクターとで構成される請求項１に記載の方法。

【０１１８】（１４）入力データベースに記憶された上
記グループから第２のキャラクタ対を選択する段階を備
え、この第２対は上記第２キャラクターと、上記対に続
く上記キャラクターとで構成される上記第１３項に記載
の方法。 （１５）上記対が１つのキャラクターグループを開始す
る回数を表す値はルールデータベースに第１アレイとし
て記憶され、上記対が発生した回数に関連した値はルー
ルデータベースに第２アレイとして記憶される上記１３
項に記載の方法。

【０１１９】（１６）ユーザからデータを受け取る入力
手段を備えている請求項２に記載のデータ処理システム
。 （１７）ユーザへデータを出力する出力手段を備えてい
る請求項２に記載のデータ処理システム。 （１８）ルールデータベースを記憶するためのメモリ手
段を備えている請求項２に記載の方法。

【０１２０】（１９）上記入力データベース手段は、デ
ータを記憶するための記憶手段を備えている請求項２に
記載のデータ処理システム。 （２０）上記処理手段は、更に、入力データベースにあ
る全グループ数をルールデータベースに記憶するための
手段を備えている請求項２に記載のデータ処理システム
。

【０１２１】（２１）上記処理手段は、更に、入力デー
タベース手段を初期化する手段を備えている請求項２に
記載のデータ処理システム。 （２２）上記初期化手段は、各キャラクターグループの
直後にグループ終了マーカを挿入する上記第２１項に記
載のデータ処理システム。 （２３）上記処理手段は、上記入力データベース手段に
おける連続するキャラクターの各独特のサブグループの
全発生回数と、連続するキャラクターの各独特のサブグ
ループが１つのグループを開始する全回数と、キャラク
ターが連続するキャラクターの独特のサブグループに続
く全回数をメモリアレイ内に記憶する請求項２に記載の
データ処理システム。

【０１２２】（２４）上記入力データベース手段は、キ
ャラクターを８ビットフォーマットで記憶する請求項２
に記載のデータ処理システム。 （２５）上記入力データベース手段は、キャラクターを
１６ビットフォーマットで記憶する請求項２に記載のデ
ータ処理システム。 （２６）上記入力データベース手段は、キャラクターを
２４ビットフォーマットで記憶する請求項２に記載のデ
ータ処理システム。

【０１２３】（２７）上記入力データベース手段は、キ
ャラクターを３２ビットフォーマットで記憶する請求項
２に記載のデータ処理システム。 （２８）上記キャラクターのサブグループは一対のキャ
ラクターより成り、この対は第１キャラクター及び第２
キャラクターより成る請求項２に記載のデータ処理シス
テム。

【０１２４】（２９）上記処理手段は、メモリアレイに
、上記入力データベース手段における連続するキャラク
ターの各独特の対の全発生回数と、連続するキャラクタ
ーの各独特の対が１つのグループを開始する全回数と、
キャラクターが連続するキャラクターの独特の対に続く
全回数とを記憶する上記２８項に記載のデータ処理シス
テム。

【０１２５】（３０）キャラクターの新たな現在サブグ
ループを読み取る段階を備え、この新たな現在サブグル
ープは上記次のキャラクターを含む請求項３に記載の方
法。 （３１）ルールデータベースに記憶されたキャラクター
の初期サブグループのリストからキャラクターの初期サ
ブグループを選択する段階を更に備えた請求項３に記載
の方法。

【０１２６】（３２）上記次のキャラクターは、ルール
データベースに記憶された発生の見込みに基づいて選択
される請求項３に記載の方法。 （３３）上記選択段階は、キャラクターグループの発生
が終了したことを表すグループ終了マーカを示す次のキ
ャラクターを選択する請求項３に記載の方法。

【０１２７】（３４）上記キャラクターのサブグループ
は一対のキャラクターより成り、この対は第１キャラク
ターと第２キャラクターより成る請求項３に記載の方法
。 （３５）キャラクターの新たな現在対を読み取る段階を
備え、この新たな現在対のキャラクターは上記第２キャ
ラクター及び上記次のキャラクターを含む上記第３４項
に記載の方法。

【０１２８】（３６）ルールデータベースに記憶された
キャラクターの初期対のリストからキャラクターの初期
対を選択する段階を更に備えた上記第３４項に記載の方
法。 （３７）キャラクターの各サブグループは一対のキャラ
クターより成り、この対は第１キャラクターと第２キャ
ラクターより成る請求項４に記載のデータ処理システム
。

【０１２９】（３８）上記ルールデータベース手段は、
キャラクターを８ビットフォーマットで記憶する請求項
４に記載のデータ処理システム。 （３９）上記ルールデータベース手段は、キャラクター
を１６ビットフォーマットで記憶する請求項４に記載の
データ処理システム。 （４０）上記ルールデータベース手段は、キャラクター
を２４ビットフォーマットで記憶する請求項４に記載の
データ処理システム。

【０１３０】（４１）上記ルールデータベース手段は、
キャラクターを３２ビットフォーマットで記憶する請求
項４に記載のデータ処理システム。 （４２）キャラクターがグループ終了マーカであるかど
うかを判断する段階を備えた請求項５に記載の方法。 （４３）発生されたキャラクターグループが発生後のフ
ィルタ基準を満足するかどうかを判断する段階を備えた
請求項５に記載の方法。

【０１３１】（４４）上記発生されたキャラクターグル
ープが上記発生後のキャラクター基準を満足する場合に
上記発生されたキャラクターグループを出力する段階を
更に備えた上記第４３項に記載の方法。 （４５）上記発生されたキャラクターグループが上記発
生後のキャラクター基準を満足しない場合に第２のキャ
ラクターグループを発生する段階を更に備えた上記第４
３項に記載の方法。

【０１３２】（４６）上記判断段階は、上記発生された
グループに対する入力データベースをサーチし、そして
上記発生されたグループが上記入力データースに存在す
る場合に上記発生されたグループをキャンセルするとい
うサブ段階を備えた上記第４３項に記載の方法。

【０１３３】（４７）上記判断段階は、上記発生された
グループに対する受け入れられないグループリストをサ
ーチし、そして上記発生されたグループが上記受け入れ
られないグループのリストに存在する場合に上記発生さ
れたグループをキャンセルするというサブ段階を備えた
上記第４３項に記載の方法。

【０１３４】（４８）上記判断段階は、上記発生された
グループの長さを必要とされる所定のグループ長さと比
較し、そして上記発生されたグループが上記必要とされ
る所定グループ長さに合致しない場合に上記発生された
グループをキャンセルするというサブ段階を備えている
上記第４３項に記載の方法。

【０１３５】（４９）上記発生されたグループの情報内
容を計算する段階を備えた請求項５に記載の方法。 （５０）上記判断段階は、上記情報内容を必要とされる
所定の情報内容と比較し、そして上記発生されたグルー
プが上記必要とされる所定の情報内容に合致しない場合
に上記発生されたグループをキャンセルするというサブ
段階を備えている上記第４９項に記載の方法。

【０１３６】（５１）上記計算段階は、上記キャラクタ
ーの初期対の情報内容を計算し、そして上記第３キャラ
クターの情報内容を計算するというサブ段階を備えた上
記第４９項に記載の方法。 （５２）上記初期対を計算するサブ段階は、上記初期対
の選択の見込みに関連した確率の対数を計算することを
含み、そして上記第３キャラクターを計算するサブ段階
は、上記第３キャラクターの選択の見込みに関連した確
率の対数を計算することを含む上記第５１項に記載の方
法。

【０１３７】（５３）上記初期対を選択する段階は、ラ
ンダム数を発生し、そして上記ランダム数に、キャラク
ターのグループを開始する独特のキャラクター対のリス
トから対応する初期キャラクター対を関連させるという
サブ段階を備えた請求項５に記載の方法。

【０１３８】（５４）上記第３キャラクターを選択する
段階は、ランダム数を発生し、そして上記ランダム数に
、上記初期対に続くキャラクターのリストから対応する
キャラクターを関連させるというサブ段階を備えた請求
項５に記載の方法。 （５５）上記第４キャラクターを選択する段階は、ラン
ダム数を発生し、そして上記ランダム数に、上記第２対
に続くキャラクターのリストから対応するキャラクター
を関連させるというサブ段階を備えた請求項５に記載の
方法。

【０１３９】（５６）発生されたキャラクターグループ
が１組の所定のフィイルネーム要求に合致するかどうか
を判断する段階を備えた請求項５に記載の方法。 （５７）上記ルールデータベースに記憶されたキャラク
ターの初期サブグループのリストからキャラクターの初
期サブグループを選択し、そして上記初期サブグループ
に関連したランダム度を計算するという段階を備えた請
求項６に記載の方法。

【０１４０】（５８）上記初期サブグループに関連した
上記ランダム度と、上記次のキャラクターに関連した上
記ランダム度とを結合することにより、情報内容を計算
する段階を更に備えた請求項６に記載の方法。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明によるシステム構成を示すブロック図で
ある。

【図２】（ａ）は本発明による入力データベースのデー
タ構造を示す図で、（ｂ）は本発明によるルールデータ
ベースのデータ構造を示す図である。

【図３】本発明によるルール発生アルゴリズムを示すフ
ローチャートである。

【図４】本発明によるグループ発生アルゴリズムを示す
フローチャートである。

【図５】本発明による発生後のフィルタアルゴリズムを
示すフローチャートである。

【符号の説明】

１０００　　データ処理システム １００５　　スクリーン １０１０　　キーボード １０２０　　マウス １０３０　　メモリ １０４０　　ＱＤＳＳビデオコントローラ１０８０　　
ＱＢＵＳ周辺バス １０５０　　メモリ相互接続バス １０６０　　マイクロＶＡＸ　　ＩＩ １０８０　　ＱＢＵＳ周辺バス １０９０　　テープ記憶装置 １１００　　更に別のターミナル １１１０　　ＣＤ　　ＲＯＭ １１２０　　エサーネット １７００　　入力データベース

Claims (7)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】　　データ処理システム内で複数のキャラ
   クターグループを含む入力データベースを処理すること
   によってルールデータベースを発生するための方法にお
   いて、上記入力データベースに記憶されたキャラクター
   グループから連続するキャラクターのサブグループを選
   択し、上記ルールデータベースに記憶された値で、上記
   選択されたサブグループが上記グループ内の最初のサブ
   グループである場合に上記サブグループがキャラクター
   グループを開始する回数を表す値を増加し、上記ルール
   データベースに記憶された値で、上記サブグループが生
   じた回数を表す値を増加し、上記サブグループに続く上
   記グループのキャラクターを、上記サブグループに続く
   キャラクターのリストに記憶し、このリストはルールデ
   ータベースに記憶されており、そしてルールデータベー
   スに記憶された値で、上記キャラクタが上記サブグルー
   プに続く回数を表している値を増加するという段階を具
   備することを特徴とする方法。
2. 【請求項２】　　ルールデータベースを発生するデータ
   処理システムにおいて、複数のキャラクタグループを含
   む入力データベース手段と、上記入力データベース手段
   に接続された処理手段であって、上記入力データベース
   に含まれた連続するキャラクターの複数の独特のサブグ
   ループと、上記入力データベース手段における連続する
   キャラクターの各独特のサブグループの合計発生回数と
   、連続するキャラクタの各独特のサブグループがグルー
   プを開始する合計回数と、連続するキャラクタの各独特
   のサブグループに続く全てのキャラクタのリストと、あ
   るキャラクターが連続するキャラクターの独特のサブグ
   ループに続く合計回数とを上記ルールデータベースに記
   憶するための処理手段とを具備することを特徴とするデ
   ータ処理システム。
3. 【請求項３】　　データ処理システムにおいてルールデ
   ータベースに基づいてキャラクタのグループにキャラク
   ターを追加する方法において、キャラクタのグループ内
   でキャラクターの現在サブグループを読み取り、考えら
   れる次のキャラクターの複数のリストの１つから次のキ
   ャラクターを選択し、各リストはキャラクターの独特の
   サブグループに関連したものであり、上記リストは、キ
   ャラクターの上記現在サブグループに関連したものであ
   り、そして上記選択された次のキャラクターをキャラク
   ターグループに追加するという段階を具備することを特
   徴とする方法。
4. 【請求項４】　　キャラクターのグループをランダムに
   発生するためのデータ処理システムにおいて、キャラク
   ターのサブグループと、キャラクターの各サブグループ
   に関連した考えられる次のキャラクターのリストと、各
   次のキャラクターの発生の見込みとを記憶するためのル
   ールデータベース手段と、上記ルールデータベース手段
   に接続された処理手段であって、上記発生の見込みに基
   づいて上記考えられる次のキャラクターのリストから次
   のキャラクターを繰り返し選択することによりキャラク
   ターのグループを発生するための処理手段とを具備する
   ことを特徴とするデータ処理システム。
5. 【請求項５】　　データ処理システムにおいてルールデ
   ータベースに基づいてキャラクターのグループを発生す
   るための方法であって、キャラクターのグループを開始
   する独特のキャラクタ対の第１リストからキャラクター
   の最初の対を選択し、上記第１リストはルールデータベ
   ースに記憶されており、上記最初の対は第１キャラクタ
   ー及び第２キャラクターより成り、上記最初の対に続く
   キャラクターの第２リストから第３のキャラクターを選
   択し、上記第２リストはルールデータベースに記憶され
   ており、上記第２キャラクター及び上記第３キャラクタ
   ーが第２の対を構成し、上記第２の対に続くキャラクタ
   ーの第３リストから第４のキャラクターを選択し、上記
   第３リストは上記ルールデータベースに記憶されるをこ
   とを特徴とする方法。
6. 【請求項６】　　データ処理システムにおいてルールデ
   ータベースに基づいてキャラクターのグループに測定さ
   れたランダム度でキャラクターを追加する方法において
   、キャラクターのグループにおけるキャラクターの現在
   サブグループを読み取り、考えられる次のキャラクター
   の複数のリストの１つから次のキャラクターを選択し、
   各リストはキャラクターの独特のサブグループに関連し
   ており、上記リストはキャラクターの上記現在サブグル
   ープに関連しており、上記次のキャラクターに関連した
   ランダム度を計算し、そして上記選択された次のキャラ
   クターをキャラクターのグループに追加するという段階
   を具備することを特徴とする方法。
7. 【請求項７】　　コンピュータプログラムが記録された
   コンピュータ読み取り媒体を含んでいて、ルールデータ
   ベースに基づいてキャラクターのグループにキャラクタ
   を追加するためのコンピュータプログラム製品において
   、キャラクターグループにおけるキャラクターの現在サ
   ブセットを読み取る手段と、考えられる次のキャラクタ
   ーの複数のリストの１つから次のキャラクターを選択す
   る手段とを具備し、各リストはキャラクターの独特のサ
   ブグループに関連され、上記リストはキャラクターの上
   記現在サブグループに組み合わされ、そして上記選択さ
   れた次のキャラクターをキャラクターのグループに追加
   するための手段を更に具備することを特徴とするコンピ
   ュータプログラム製品。