以下示例應(yīng)與美國專利商標(biāo)局關(guān)于主題適格的指南結(jié)合使用，該指南已納入《專利審查操作指南》(MPEP)2106[1]，并在《2024 年專利主題適格更新指南，包括人工智能方面》中進(jìn)行了討論。下面的示例是虛擬的，僅用于解釋如何使用MPEP 2106進(jìn)行的權(quán)利要求分析，以及解釋如下要點(diǎn)表中指出的特定議題。這些示例應(yīng)根據(jù)下文所述的事實(shí)模式進(jìn)行解釋，因?yàn)槠渌聦?shí)模式可能會(huì)產(chǎn)生不同的適格結(jié)果。接受審查的權(quán)利要求并不一定要照搬示例權(quán)利要求才能主題適格。所有權(quán)利要求都將根據(jù)其最寬泛合理解釋進(jìn)行適格分析。
請(qǐng)注意，此處提供的示例從第47號(hào)開始連續(xù)編號(hào)，因?yàn)橹鞍l(fā)布了46個(gè)示例[2]。這些示例的附錄1包含了美國專利商標(biāo)局所有49個(gè)適格示例的綜合索引。
這些示例僅用于說明專利主題適格分析。最終必須對(duì)所有權(quán)利要求進(jìn)行分析，以確定其是否符合可專利性的每一項(xiàng)要求[3]。下文提供的分析不涉及101條規(guī)定的主題適格以外的其他考慮因素。
示例47.異常檢測(cè)
本示例說明了如何對(duì)權(quán)利要求進(jìn)行適格分析，這些權(quán)利要求記載了具體的人工智能限定，特別是使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別或檢測(cè)異常情況。權(quán)利要求 1適格，因?yàn)樗鼘儆谝环N法定類別，并且沒有記載任何司法排除對(duì)象。權(quán)利要求 2不適格，因?yàn)樗涊d了一種司法排除對(duì)象(抽象想法)，而且權(quán)利要求作為一個(gè)整體沒有將排除對(duì)象融入到實(shí)際應(yīng)用之中(因此是針對(duì)抽象想法)，而且權(quán)利要求沒有提供明顯超過排除對(duì)象的內(nèi)容(沒有提供發(fā)明構(gòu)思)。權(quán)利要求 3適格，因?yàn)樗m然記載了一種司法排除對(duì)象(抽象想法)，但權(quán)利要求作為一個(gè)整體通過提高網(wǎng)絡(luò)安全性將排除對(duì)象融入到實(shí)際應(yīng)用中。
背景技術(shù)
本發(fā)明旨在使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)來識(shí)別或檢測(cè)異常情況。與傳統(tǒng)的異常檢測(cè)方法相比，使用經(jīng)過專門訓(xùn)練的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來檢測(cè)異常現(xiàn)象實(shí)現(xiàn)了許多改進(jìn)，包括更準(zhǔn)確地檢測(cè)異?，F(xiàn)象。該應(yīng)用程序還提供了訓(xùn)練ANN的方法，從而縮短了訓(xùn)練時(shí)間，并提供了更準(zhǔn)確的異常檢測(cè)模型。
ANN是一種機(jī)器學(xué)習(xí)模型，用于執(zhí)行各種復(fù)雜任務(wù)，包括圖像識(shí)別、語音識(shí)別、模式識(shí)別和異常檢測(cè)。ANN是一種受生物啟發(fā)的算法，可從訓(xùn)練數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)。可通過軟件、硬件或軟硬件結(jié)合來實(shí)現(xiàn)ANN。示例性ANN的結(jié)構(gòu)有一系列層，每個(gè)層包括一個(gè)或多個(gè)神經(jīng)元，排列在一個(gè)或多個(gè)神經(jīng)元陣列中。在一個(gè)示例性實(shí)施例中，神經(jīng)元可包括寄存器、微處理器和至少一個(gè)輸入。每個(gè)神經(jīng)元根據(jù)激活函數(shù)產(chǎn)生輸出或激活，激活函數(shù)使用前一層的輸出和一組權(quán)重作為輸入。神經(jīng)元陣列中的每個(gè)神經(jīng)元可通過突觸電路連接到另一個(gè)神經(jīng)元。突觸電路可包括用于存儲(chǔ)突觸權(quán)重的存儲(chǔ)器。示例性ANN可以是具有輸入層、輸出層和多個(gè)全連接隱藏層的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。ANN在異常檢測(cè)中特別有用，因?yàn)樗鼈兛梢杂行У靥崛【€性和非線性關(guān)系中的特征。在某些實(shí)施例中，ANN可由專用集成電路 (ASIC) 實(shí)現(xiàn)。ASIC可針對(duì)特定的人工智能應(yīng)用進(jìn)行專門定制，與傳統(tǒng)的CPU相比，具有更強(qiáng)的計(jì)算能力并能降低電能功耗。
在某些實(shí)施例中，訓(xùn)練數(shù)據(jù)是通過計(jì)算機(jī)接收連續(xù)數(shù)據(jù)，并利用計(jì)算機(jī)將連續(xù)數(shù)據(jù)離散化來生成的。在某些實(shí)施例中，連續(xù)數(shù)據(jù)可以通過網(wǎng)絡(luò)遠(yuǎn)程接收。連續(xù)數(shù)據(jù)可以是歷史數(shù)據(jù)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以利用這些數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)模式，以識(shí)別或檢測(cè)潛在的異常情況。連續(xù)數(shù)據(jù)是被測(cè)量的數(shù)據(jù)，可以有任意可能值。使用離散數(shù)據(jù)而非連續(xù)數(shù)據(jù)來訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型可能更具優(yōu)勢(shì)。離散數(shù)據(jù)可以計(jì)數(shù)，且數(shù)值的量是有限的。任何類型的離散化方法都可用于將連續(xù)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為離散數(shù)據(jù)，包括二值化、聚類以及數(shù)值離散化。然后使用任何已知的訓(xùn)練技術(shù)對(duì)ANN進(jìn)行訓(xùn)練，生成一個(gè)訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，用于檢測(cè)異常情況。訓(xùn)練好的ANN會(huì)監(jiān)控輸入的數(shù)據(jù)集，以檢測(cè)異常情況。如果訓(xùn)練好的ANN檢測(cè)到一個(gè)或多個(gè)異常點(diǎn)，它還會(huì)分析檢測(cè)到的異常點(diǎn)，生成異常數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)可以輸出給用戶和/或用于重新訓(xùn)練ANN。例如，異常數(shù)據(jù)可以解釋異常類型或異常原因。
傳統(tǒng)的反向傳播算法和傳統(tǒng)的梯度下降算法可用于訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。梯度下降算法是一種優(yōu)化算法，用于使可變實(shí)值多元函數(shù)最小化。梯度下降算法首先初始化參數(shù)值，然后進(jìn)行梯度下降計(jì)算，利用數(shù)學(xué)計(jì)算迭代調(diào)整參數(shù)值，使其損失函數(shù)最小化，從而優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。反向傳播是計(jì)算導(dǎo)數(shù)的數(shù)學(xué)過程，而梯度下降則是利用計(jì)算出的導(dǎo)數(shù)調(diào)整模型參數(shù)，使損失函數(shù)最小化的過程。反向傳播是一種利用梯度下降對(duì)ANN進(jìn)行監(jiān)督學(xué)習(xí)的數(shù)學(xué)計(jì)算方法。只要給定一種ANN和誤差函數(shù)，就能用反向傳播計(jì)算出相對(duì)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)重的誤差函數(shù)梯度。
異常檢測(cè)是一項(xiàng)重要任務(wù)，對(duì)任何行業(yè)都有影響，因?yàn)樗梢宰R(shí)別偏離預(yù)期數(shù)據(jù)或通常模式的異常數(shù)據(jù)。例如，入侵檢測(cè)系統(tǒng)可以使用所公開的異常檢測(cè)方法來改進(jìn)對(duì)惡意網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包的檢測(cè)。異常檢測(cè)的難點(diǎn)在于系統(tǒng)必須確定正常數(shù)據(jù)和異常數(shù)據(jù)之間的界限，并準(zhǔn)確地將數(shù)據(jù)分類為正常數(shù)據(jù)或異常數(shù)據(jù)。在接近臨界和基于特定應(yīng)用領(lǐng)域的情況下，正常數(shù)據(jù)和異常數(shù)據(jù)之間的界限可能很難確定。例如，在網(wǎng)絡(luò)安全或醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，微小的變化可能會(huì)引發(fā)異常識(shí)別;而在敏感度較低的應(yīng)用領(lǐng)域，相對(duì)較大的偏差可能會(huì)被視為正常。此外，惡意行為者可能會(huì)試圖將異常情況偽裝成正?；顒?dòng)。與使用傳統(tǒng)方法進(jìn)行異常檢測(cè)相比，本應(yīng)用提供了使用訓(xùn)練好的ANN進(jìn)行快速、準(zhǔn)確地識(shí)別異常的解決方案。
在某些實(shí)施例中，ANN可以檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)中的異常情況，異常情況表明存在潛在的網(wǎng)絡(luò)入侵或惡意攻擊。如果ANN檢測(cè)到網(wǎng)絡(luò)流量中的一個(gè)或多個(gè)異常，ANN還可以確定檢測(cè)到的異常是否與惡意數(shù)據(jù)包有關(guān)。如果檢測(cè)到的異常與惡意數(shù)據(jù)包有關(guān)，則ANN可使網(wǎng)絡(luò)設(shè)備丟棄惡意數(shù)據(jù)包，并阻止來自惡意數(shù)據(jù)包發(fā)送方的未來流量。通過自動(dòng)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)入侵或其他惡意攻擊，本發(fā)明可以自動(dòng)地、積極地修復(fù)網(wǎng)絡(luò)攻擊，從而增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)安全性。在某些實(shí)施例中，系統(tǒng)可使用各種檢測(cè)技術(shù)來檢測(cè)潛在惡意網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包和潛在惡意網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包的來源，并可提醒網(wǎng)絡(luò)管理員注意潛在問題。系統(tǒng)可通過追蹤操作或使用軟件工具檢測(cè)潛在惡意網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包的來源。所披露的系統(tǒng)可檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)入侵并采取補(bǔ)救措施，包括自動(dòng)丟棄可疑數(shù)據(jù)包和阻止來自可疑源地址的流量，而無需向網(wǎng)絡(luò)管理員發(fā)出警報(bào)。與傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)修復(fù)解決方案不同，所披露的方法和系統(tǒng)能夠識(shí)別惡意網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包并采取修復(fù)措施，包括實(shí)時(shí)丟棄可疑數(shù)據(jù)包和阻止來自可疑源地址的流量。所披露的系統(tǒng)可根據(jù)ANN實(shí)時(shí)識(shí)別的異常情況自動(dòng)丟棄可疑數(shù)據(jù)包并阻止來自可疑源地址的流量，從而避免了等待網(wǎng)絡(luò)管理員對(duì)網(wǎng)絡(luò)入侵做出反應(yīng)所帶來的延遲，提高了網(wǎng)絡(luò)安全性。
權(quán)利要求
[權(quán)利要求 1] 一種用于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (ANN) 的專用集成電路 (ASIC)，該 ASIC 包含：
以陣列形式組織的多個(gè)神經(jīng)元，其中每個(gè)神經(jīng)元包括寄存器、微處理器和至少一個(gè)輸入;以及多個(gè)突觸電路，每個(gè)突觸電路包括用于存儲(chǔ)突觸權(quán)重的存儲(chǔ)器，其中每個(gè)神經(jīng)元通過多個(gè)突觸電路之一與至少一個(gè)其他神經(jīng)元連接。
[權(quán)利要求 2] 一種使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)的方法，包括：
(a) 在計(jì)算機(jī)上接收連續(xù)的訓(xùn)練數(shù)據(jù);
(b) 通過計(jì)算機(jī)將連續(xù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)離散化，以生成輸入數(shù)據(jù);
(c) 計(jì)算機(jī)根據(jù)輸入數(shù)據(jù)和選定的訓(xùn)練算法訓(xùn)練 ANN，以生成訓(xùn)練好的 ANN，其中選定的訓(xùn)練算法包括反向傳播算法和梯度下降算法;
(d) 使用訓(xùn)練好的ANN檢測(cè)數(shù)據(jù)集中的一個(gè)或多個(gè)異常點(diǎn);
(e) 使用訓(xùn)練好的ANN分析一個(gè)或多個(gè)檢測(cè)到的異常，以生成異常數(shù)據(jù);
(f) 從訓(xùn)練好的ANN輸出異常數(shù)據(jù)。
[權(quán)利要求3] 一種使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)檢測(cè)惡意網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包的方法，包括：
(a) 由計(jì)算機(jī)訓(xùn)練，ANN基于輸入數(shù)據(jù)和選定的訓(xùn)練算法，以生成訓(xùn)練好的ANN，其中選定的訓(xùn)練算法包括反向傳播算法和梯度下降算法;
(b) 使用訓(xùn)練好的ANN檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)流量中的一個(gè)或多個(gè)異常點(diǎn);
(c) 確定至少一個(gè)檢測(cè)到的異常與一個(gè)或多個(gè)惡意網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包有關(guān);
(d) 實(shí)時(shí)檢測(cè)與一個(gè)或多個(gè)惡意網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包相關(guān)聯(lián)的源地址;
(e) 實(shí)時(shí)丟棄一個(gè)或多個(gè)惡意網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包;
(f) 阻止來自源地址的未來流量。
分析
權(quán)利要求1適格。
權(quán)利要求的解釋：根據(jù)最寬泛合理解釋，權(quán)利要求的術(shù)語被推定為具有與本領(lǐng)域普通技術(shù)人員對(duì)說明書的解釋一致的常規(guī)含義。參見《專利審查操作指南》(MPEP)2111.
該權(quán)利要求記載了一種用于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)的專用集成電路(ASIC)。雖然背景資料解釋說 “人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以通過軟件、硬件或軟件與硬件的組合來實(shí)現(xiàn)”，但對(duì)權(quán)利要求中的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最寬泛合理解釋是需要硬件的，因?yàn)闄?quán)利要求中的ASIC是一種實(shí)體電路。
步驟1：適格分析的這一部分評(píng)估權(quán)利要求是否屬于任何法定類別[4]。參見 MPEP 2106.03.該權(quán)利要求記載了一個(gè)實(shí)現(xiàn)ANN的ASIC。該權(quán)利要求關(guān)于實(shí)體電路，它是一種機(jī)器和/或制造物，屬于法定發(fā)明類別之一。(步驟1：是)。
步驟2A的分支一：這部分的適格分析評(píng)估權(quán)利要求是否記載了司法排除對(duì)象。正如 MPEP 2106.04 第II小節(jié)所解釋的，當(dāng)司法排除對(duì)象在權(quán)利要求中被“闡釋”或者“描述”時(shí)，該權(quán)利要求“記載”了司法排除對(duì)象。在該權(quán)利要求中沒有記載司法排除對(duì)象。該權(quán)利要求記載了多個(gè)神經(jīng)元，這些神經(jīng)元是由寄存器和微處理器組成的硬件組件，以及多個(gè)突觸電路，它們共同構(gòu)成了一個(gè) ANN。該權(quán)利要求未涉及任何抽象想法，如數(shù)學(xué)概念、思維過程，或組織人類活動(dòng)的方法，如基本經(jīng)濟(jì)概念或人際交往管理[5]。參見 MPEP 2106.04(a)(2)。雖然ANN可以使用數(shù)學(xué)進(jìn)行訓(xùn)練，但權(quán)利要求中并沒有記載數(shù)學(xué)概念。由于該權(quán)利要求沒有記載司法排除對(duì)象(步驟2A的分支一：否)，因此它與司法排除對(duì)象無關(guān)(步驟2A：否)。權(quán)利要求適格。
權(quán)利要求2不合格。
權(quán)利要求的解釋：根據(jù)最寬泛合理解釋，權(quán)利要求的術(shù)語被推定為具有與本領(lǐng)域普通技術(shù)人員對(duì)說明書的解釋一致的常規(guī)含義。參見《專利審查操作指南》(MPEP)2111.
步驟(a)和(b)記載了接收連續(xù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)并將其離散化，以生成輸入數(shù)據(jù)。術(shù)語“連續(xù)數(shù)據(jù)”被認(rèn)為具有其常規(guī)含義，即任何被測(cè)量的數(shù)據(jù)，可以具有任意數(shù)量的可能值。離散數(shù)據(jù)的常規(guī)含義，正如背景材料第三段所支持的，是指可以計(jì)數(shù)、數(shù)值數(shù)量有限、更適合用作訓(xùn)練數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)。
權(quán)利要求沒有對(duì)如何接收連續(xù)數(shù)據(jù)做出任何限定，但背景材料支持“接收”的常規(guī)含義，即包括通過網(wǎng)絡(luò)遠(yuǎn)程接收數(shù)據(jù)。該權(quán)利要求也沒有限定“離散化 ”的常規(guī)含義，正如背景技術(shù)中解釋的那樣，離散化包括任何已知的離散化方法，包括二值化和聚類、以及數(shù)值離散化，例如對(duì)連續(xù)數(shù)據(jù)值進(jìn)行四舍五入或執(zhí)行其他可以用思維進(jìn)行的基本數(shù)學(xué)計(jì)算(見背景技術(shù)第三段)。步驟(c)記載了使用選定算法訓(xùn)練ANN。訓(xùn)練算法是反向傳播算法和梯度下降算法。如果根據(jù)背景技術(shù)給出的最寬泛合理解釋，反向傳播算法和梯度下降算法都是數(shù)學(xué)計(jì)算。這些術(shù)語的常規(guī)含義是優(yōu)化算法，通過一系列數(shù)學(xué)計(jì)算來計(jì)算神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)。背景技術(shù)第四段支持這一常規(guī)含義，指出“梯度下降算法首先初始化參數(shù)值，然后進(jìn)行梯度下降計(jì)算，利用數(shù)學(xué)計(jì)算迭代調(diào)整參數(shù)值，使其損失函數(shù)最小化”。背景技術(shù)還指出，“反向傳播是使用梯度下降法對(duì)ANN進(jìn)行監(jiān)督學(xué)習(xí)的一種數(shù)學(xué)計(jì)算方法”。
步驟(a)、(b)和(c)均由計(jì)算機(jī)執(zhí)行。所提及的計(jì)算機(jī)具有較高的通用性，即作為執(zhí)行通用計(jì)算機(jī)功能的通用計(jì)算機(jī)。
步驟(d)記載了使用訓(xùn)練好的ANN檢測(cè)數(shù)據(jù)集中的一個(gè)或多個(gè)異常點(diǎn)。該權(quán)利要求沒有提供關(guān)于訓(xùn)練好的ANN如何運(yùn)行或如何進(jìn)行檢測(cè)的任何細(xì)節(jié)，“檢測(cè)”的常規(guī)含義包括智力觀察或評(píng)估，例如，計(jì)算機(jī)程序員對(duì)數(shù)據(jù)集異常的智力識(shí)別。
步驟(e)包括使用訓(xùn)練好的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析一個(gè)或多個(gè)檢測(cè)到的異常，以生成異常數(shù)據(jù)。分析步驟既包括確定已檢測(cè)到異常，也可進(jìn)一步包括提示異常的類型或原因。“分析”的常規(guī)含義包括評(píng)估信息，在本權(quán)利要求中僅限于評(píng)估檢測(cè)到的異常，以便由訓(xùn)練好的ANN生成異常數(shù)據(jù)。該權(quán)利要求并不限定分析(評(píng)估)的執(zhí)行方式，而且檢測(cè)到的異常點(diǎn)本身并不限定分析的方式。如背景技術(shù)的說明所述，“異常數(shù)據(jù)可以解釋異常類型或異常原因”。“該權(quán)利要求沒有包括任何解釋對(duì)檢測(cè)到的異常進(jìn)行分析的額外細(xì)節(jié)。
關(guān)于步驟(f)，輸出異常數(shù)據(jù)的步驟僅要求使用訓(xùn)練好的ANN進(jìn)行通用輸出。權(quán)利要求并沒有對(duì)數(shù)據(jù)輸出的方式施加任何限定，也沒有要求使用任何特定的組件來輸出異常數(shù)據(jù)。
根據(jù)權(quán)利要求中詞語的本意，對(duì)權(quán)利要求 2 的最寬泛合理解釋是一種方法，該方法在計(jì)算機(jī)上接收連續(xù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)，使用計(jì)算機(jī)使得連續(xù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)離散化以生成輸入數(shù)據(jù)，使用輸入數(shù)據(jù)和選定的反向傳播算法和梯度下降算法訓(xùn)練 ANN，使用訓(xùn)練好的ANN檢測(cè)和分析數(shù)據(jù)集中的異常，并從訓(xùn)練好的ANN輸出異常數(shù)據(jù)。所聲稱的離散化、檢測(cè)和分析步驟包括智力選擇或評(píng)估;所聲稱的離散化和使用反向傳播算法及梯度下降算法進(jìn)行的訓(xùn)練，包括執(zhí)行數(shù)學(xué)計(jì)算。
步驟1：這部分適格分析評(píng)估權(quán)利要求是否屬于任何法定類別。參見 MPEP 2106.03.該權(quán)利要求記載了至少一個(gè)步驟或行為，包括接收連續(xù)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。因此，該權(quán)利要求涉及一種方法，而方法是發(fā)明的法定類別之一。(步驟1：是)。
步驟2A分支一：這部分的適格分析評(píng)估權(quán)利要求是否記載了司法排除對(duì)象。正如MPEP 2106.04第II小節(jié)所解釋的，當(dāng)司法排除對(duì)象在權(quán)利要求中被“闡釋”或“描述”時(shí)，權(quán)利要求就“記載”了司法排除對(duì)象。
如上所述，對(duì)步驟(b)、(d)和(e)最寬泛合理解釋是，這些步驟屬于抽象想法中的思維過程類別，因?yàn)樗鼈兒w了人類頭腦中的概念，包括觀察、評(píng)價(jià)、判斷和鑒定。參見MPEP 2106.04(a)(2)第III小節(jié)。
具體地說，步驟(b)記載了對(duì)連續(xù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行離散化處理以生成輸入數(shù)據(jù)的過程，這些過程包括對(duì)連續(xù)數(shù)據(jù)進(jìn)行舍入、二值化或聚類，這些過程可能實(shí)際上是在人類頭腦中通過觀察、評(píng)估、判斷和鑒定進(jìn)行的。例如，所聲稱的連續(xù)數(shù)據(jù)離散化包括觀察連續(xù)數(shù)據(jù)和執(zhí)行評(píng)估，例如對(duì)連續(xù)數(shù)據(jù)進(jìn)行四舍五入。步驟 (d) 提及使用訓(xùn)練好的ANN檢測(cè)數(shù)據(jù)集中的一個(gè)或多個(gè)異常點(diǎn)。根據(jù)說明書最寬泛合理解釋，“檢測(cè)”包括在頭腦中實(shí)際進(jìn)行的智力觀察或評(píng)估。例如，所聲稱的檢測(cè)數(shù)據(jù)集中的異常包括觀察數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)，并通過比較異常數(shù)據(jù)和非異常數(shù)據(jù)進(jìn)行評(píng)估。步驟(e)包括使用訓(xùn)練好的ANN分析一個(gè)或多個(gè)檢測(cè)到的異常，以生成異常數(shù)據(jù)。步驟(e)包括執(zhí)行評(píng)估、判斷和鑒定，以對(duì)檢測(cè)到的異常情況做出判斷。根據(jù)說明書最寬泛合理解釋，“分析”包括通過觀察、評(píng)估、判斷和鑒定在人類頭腦中實(shí)際執(zhí)行的思維過程。參見MPEP 2106.04(a)(2)第III小節(jié)。
如上所述，對(duì)步驟(b)中離散化的最寬泛合理解釋也包括可以在頭腦中進(jìn)行的數(shù)學(xué)概念(如數(shù)值的四舍五入)。步驟(c)需要具體的數(shù)學(xué)計(jì)算(反向傳播算法和梯度下降算法)來執(zhí)行ANN的訓(xùn)練，因此包含數(shù)學(xué)概念。
“除非一項(xiàng)權(quán)利要求明確地記載了不同的排除情況，如自然規(guī)律和抽象想法，否則應(yīng)注意不要將權(quán)利要求解析為多種排除情況，尤其是包含抽象想法的權(quán)利要求。”MPEP 2106.04第II.B小節(jié)。然而，如果可能的話，審查員應(yīng)將這些限定合在一起作為一種的抽象想法來考慮，而不是作為多種單獨(dú)的抽象想法來單獨(dú)分析。“例如，在一項(xiàng)權(quán)利要求中包含了一系列步驟，這些步驟既記載了思維步驟，也記載了數(shù)學(xué)計(jì)算，審查員應(yīng)在步驟 2A 的分支一中，將該權(quán)利要求確定為同時(shí)記載了思維過程和數(shù)學(xué)概念，以便在審查記錄中清楚地進(jìn)行分析。” MPEP 2106.04第II.B小節(jié)。然而在此情況下，最高法院對(duì)此類權(quán)利要求的處理方式與記載單一司法排除對(duì)象的權(quán)利要求相同。出處同上。(在 Bilski 訴 Kappos 案中論述，561 U.S. 593 (2010))。在本案中，步驟(b)、(d)和(e)屬于抽象想法中的思維過程類別，步驟(b)和(c)屬于抽象想法中的數(shù)學(xué)概念類別。(b)-(e)的限定被一并視為單一的抽象想法而作進(jìn)一步分析。(步驟 2A的分支一：是)。
步驟 2A分支二：這部分的適格分析評(píng)估的是權(quán)利要求作為一個(gè)整體是否將所記載的司法排除對(duì)象融入到排除對(duì)象的實(shí)際應(yīng)用中，或者權(quán)利要求是否“針對(duì)”司法排除對(duì)象。這一評(píng)估是通過以下方式進(jìn)行的：(1)確定權(quán)利要求中除了司法排除對(duì)象之外是否還記載了任何附加元素;(2)對(duì)這些附加元素進(jìn)行單獨(dú)評(píng)估和組合評(píng)估，以確定權(quán)利要求作為一個(gè)整體是否將排除對(duì)象融入[6]到實(shí)際應(yīng)用中。參見MPEP 2106.04(d)。該權(quán)利要求記載了以下附加元素：“(a) 在計(jì)算機(jī)上接收連續(xù)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)”，在限定(d)和(e)中“使用訓(xùn)練好的 ANN”，以及“(f) 從訓(xùn)練好的ANN輸出異常數(shù)據(jù)”。權(quán)利要求還提到步驟(b)和(c)由計(jì)算機(jī)執(zhí)行。
“(a)在計(jì)算機(jī)上接收連續(xù)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)”和“(f)從訓(xùn)練好的ANN輸出異常數(shù)據(jù)”這兩項(xiàng)限定僅僅是數(shù)據(jù)收集和輸出的高度概括，因此是解決方案之外的次要行為[7]。見 MPEP 2106.05(g)(“限定是否重要”)。此外，所有使用所記載的司法排除對(duì)象，都需要這種數(shù)據(jù)收集和輸出，因此，這些限定并沒有對(duì)權(quán)利要求施加任何有意義的限定。這些限定只是必要的數(shù)據(jù)收集和輸出。參見 MPEP 2106.05.
此外，(a)、(b)和(c)的限定是由計(jì)算機(jī)執(zhí)行的。計(jì)算機(jī)以高度概括的形式記載。在限定(a)中，計(jì)算機(jī)被用作執(zhí)行接收數(shù)據(jù)的通用計(jì)算功能工具。參見 MPEP 2106.05(f)。在 (b)和(c)的限定中，計(jì)算機(jī)被用來執(zhí)行一種抽象想法，如上步驟 2A的分支一中所述，因此，它只不過是對(duì)使用通用計(jì)算機(jī)應(yīng)用排除對(duì)象的指示。參見MPEP 2106.05(f)。
在(d)和(e)的限定中記載了“使用訓(xùn)練好的ANN”，這只不過是指示在通用計(jì)算機(jī)上實(shí)現(xiàn)一種抽象想法。參見 MPEP 2106.05(f)。MPEP 2106.05(f)提供了以下考慮因素，用于確定一項(xiàng)權(quán)利要求是否僅僅是以“應(yīng)用它”(或等同于“應(yīng)用它”)的措辭記載了司法排除對(duì)象，例如僅僅是指示在計(jì)算機(jī)上實(shí)現(xiàn)抽象想法：(1) 權(quán)利要求是否僅僅記載了解決的想法或者后果，即權(quán)利要求沒有記載如何實(shí)現(xiàn)問題解決方案的細(xì)節(jié);(2) 權(quán)利要求是否僅僅將計(jì)算機(jī)或其他機(jī)器作為執(zhí)行現(xiàn)有程序的工具;(3)司法排除對(duì)象應(yīng)用的特殊性或者普遍性。
司法排除對(duì)象“使用訓(xùn)練好的ANN檢測(cè)數(shù)據(jù)集中的一個(gè)或多個(gè)異常點(diǎn)”和“使用訓(xùn)練好的ANN分析一個(gè)或多個(gè)檢測(cè)到的異常點(diǎn)以生成異常數(shù)據(jù)”，運(yùn)用了“使用訓(xùn)練好的ANN”。訓(xùn)練好的ANN被泛泛地用于對(duì)抽象想法的應(yīng)用，而沒有對(duì)訓(xùn)練好的ANN如何發(fā)揮作用作出任何限定。相反，這些限定只記載了“檢測(cè)一個(gè)或多個(gè)異常點(diǎn)”和“分析一個(gè)或多個(gè)檢測(cè)到的異常點(diǎn)”的結(jié)果，并沒有包括如何完成“檢測(cè)”和“分析”的任何細(xì)節(jié)。參見MPEP 2106.05(f)。
在(d)和(e)的限定中對(duì)“使用訓(xùn)練好的ANN”的記載，也僅僅表明了運(yùn)用司法排除對(duì)象的使用領(lǐng)域或技術(shù)環(huán)境。雖然“使用訓(xùn)練好的ANN”這一附加元素，對(duì)于所確定的司法排除對(duì)象“使用訓(xùn)練好的ANN檢測(cè)數(shù)據(jù)集中的一個(gè)或多個(gè)異常點(diǎn)”和“使用訓(xùn)練好的ANN分析一個(gè)或多個(gè)檢測(cè)到的異常點(diǎn)以生成異常數(shù)據(jù)”產(chǎn)生限定，但這種限定形式僅僅是將抽象想法的使用限定在特定的技術(shù)環(huán)境(神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))中，因此未能為權(quán)利要求添加發(fā)明構(gòu)思。參見MPEP 2106.05(h)。
即使綜合來看，這些附加元素也沒有將所記載的司法排除對(duì)象融入實(shí)際應(yīng)用中(步驟2A分支二：否)，因此權(quán)利要求是針對(duì)司法排除對(duì)象的。(步驟2A：是)。
步驟2B：這部分的適格分析評(píng)估的是，權(quán)利要求作為一個(gè)整體是否明顯超過所記載的排除對(duì)象，即是否有任何附加元素或附加元素的組合為權(quán)利要求添加發(fā)明構(gòu)思。參見 MPEP 2106.05.
正如對(duì)步驟2A分支二所解釋的那樣，有四個(gè)附加元素。在(d)和(e)的限定中，“使用訓(xùn)練好的ANN”這一附加元素最多不過是指示“應(yīng)用”抽象想法，不能提供發(fā)明構(gòu)思。參見MPEP 2106.05(f)。
在步驟2A分支二中，附加元素(a)和(f)都被認(rèn)定為解決方案之外的次要行為，因?yàn)樗鼈儽徽J(rèn)定為必要的數(shù)據(jù)收集和輸出，并非重要的限定。然而，在步驟 2A分支二中得出的附加元素是解決方案之外的次要行為，這一結(jié)論還應(yīng)在步驟2B中重新評(píng)估。見MPEP 2106.05.I.A小節(jié)。在步驟2B中，對(duì)于解決方案之外的次要行為的評(píng)估，要考慮到該解決方案之外的行為是否為該領(lǐng)域中熟知、常規(guī)而普遍的。參見MPEP 2106.05(g)。
如上步驟 2A分支二所述，“(a)接收連續(xù)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)”和“(g)從訓(xùn)練好的ANN輸出異常數(shù)據(jù)”的記載具有高度的概括性。這些內(nèi)容相當(dāng)于通過網(wǎng)絡(luò)接收或傳輸數(shù)據(jù)，是熟知、常規(guī)而普遍的行為。參見MPEP 2106.05(d)第II小節(jié)。
正如上述步驟2A分支二所討論的，對(duì)計(jì)算機(jī)執(zhí)行(a)、(b)和(c) 限定的記載不過是簡(jiǎn)單指示使用通用計(jì)算機(jī)組件應(yīng)用排除對(duì)象。
即使綜合考慮，這些附加元素也僅僅是指示在計(jì)算機(jī)上實(shí)現(xiàn)抽象想法或其他排除對(duì)象，以及解決方案之外的次要行為，并沒有提供發(fā)明構(gòu)思。(步驟2B：否)。
權(quán)利要求3適格。
權(quán)利要求的解釋：根據(jù)最寬泛合理解釋，權(quán)利要求的術(shù)語被推定為具有與本領(lǐng)域普通技術(shù)人員對(duì)說明書的解釋一致的常規(guī)含義。參見《專利審查操作指南》(MPEP)2111.
步驟(a)記載了“……訓(xùn)練，ANN基于輸入數(shù)據(jù)……以生成訓(xùn)練好的 ANN。”權(quán)利要求中記載了使用反向傳播算法和梯度下降算法進(jìn)行訓(xùn)練。當(dāng)以最寬泛合理解釋的角度來看公開的內(nèi)容，反向傳播算法和梯度下降算法都是數(shù)學(xué)計(jì)算。這些術(shù)語的通常含義是通過一系列數(shù)學(xué)計(jì)算來計(jì)算神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的優(yōu)化算法。背景技術(shù)第四段中支持了這一通常含義(“梯度下降算法首先初始化參數(shù)值，然后進(jìn)行梯度下降計(jì)算，利用數(shù)學(xué)計(jì)算迭代調(diào)整參數(shù)值，使其損失函數(shù)最小化”)。限定(a)也記載了是由計(jì)算機(jī)執(zhí)行的。所記載的計(jì)算機(jī)具有高度通用性。
步驟(b)提到“使用訓(xùn)練好的ANN檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)流量中的一個(gè)或多個(gè)異常點(diǎn)”。該權(quán)利要求沒有提供關(guān)于訓(xùn)練好的ANN如何運(yùn)行或如何進(jìn)行檢測(cè)的任何細(xì)節(jié)，而“檢測(cè)”的常規(guī)含義包括智力觀察或評(píng)估(例如，計(jì)算機(jī)程序員對(duì)數(shù)據(jù)集中異常的智力識(shí)別)。
步驟(c)提到 “確定至少一個(gè)檢測(cè)到的異常與一個(gè)或多個(gè)惡意網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包有關(guān)”。根據(jù)最寬泛合理解釋，這一步只要求將檢測(cè)到的異常與惡意網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包相關(guān)聯(lián)。這一步并不要求使用任何特定的程序或組件將檢測(cè)到的異常與一個(gè)或多個(gè)惡意網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包關(guān)聯(lián)起來。
步驟(d)進(jìn)一步提到 “實(shí)時(shí)檢測(cè)與一個(gè)或多個(gè)惡意網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包相關(guān)聯(lián)的源地址”。對(duì) “實(shí)時(shí)檢測(cè)與一個(gè)或多個(gè)惡意網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包相關(guān)聯(lián)的源地址”最寬泛的合理解釋是，檢測(cè)是一種高度概括描述的計(jì)算機(jī)功能。具體而言，背景技術(shù)第六段指出，計(jì)算機(jī)可以通過追蹤操作或使用軟件工具來執(zhí)行檢測(cè)。
步驟(e)和(f)進(jìn)一步說明了為補(bǔ)救或防止網(wǎng)絡(luò)入侵而執(zhí)行的補(bǔ)救操作。所要求的(e)步驟，自動(dòng)丟棄一個(gè)或多個(gè)惡意軟件。(f)步驟阻止來自源地址的未來流量，提供了具體的計(jì)算機(jī)解決方案，該方案利用ANN的輸出為檢測(cè)到的異常情況提供安全解決方案。如背景技術(shù)第六 段所述，該系統(tǒng)可“自動(dòng)”丟棄惡意網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包并阻止未來流量，而無需網(wǎng)絡(luò)管理員采取任何行為。相反，ANN可以判斷網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包是否可能是惡意的，并采取行動(dòng)丟棄惡意網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包和阻止未來的流量。
步驟1：這部分的適格分析評(píng)估權(quán)利要求是否屬于任何法定類別。參見MPEP 2106.03.該權(quán)利要求記載了一系列步驟，因此是一種方法。參見 MPEP 2106.03(步驟 1：是)。
步驟2A分支一：這部分適格分析評(píng)估了權(quán)利要求是否記載了司法排除對(duì)象。正如 MPEP 2106.04 第 II 小節(jié)所解釋的，當(dāng)司法排除對(duì)象在權(quán)利要求中被“闡釋”或“描述”時(shí)，權(quán)利要求即“記載”了司法排除對(duì)象。
步驟(a)規(guī)定使用特定的數(shù)學(xué)計(jì)算(反向傳播算法和梯度下降算法)來執(zhí)行ANN的訓(xùn)練，因此包含了數(shù)學(xué)概念。
如上所述，對(duì)步驟(b)和(c)的最寬泛合理解釋是，它們屬于抽象想法中的思維過程類別，因?yàn)樗鼈兒w了人類思維中運(yùn)行的概念，包括觀察、評(píng)估、判斷和鑒定。參見MPEP 2106.04(a)(2)第III小節(jié)。
具體來說，“檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)流量中的一個(gè)或多個(gè)異常點(diǎn)”是一個(gè)思維過程，因?yàn)樗蟮臋z測(cè)是由人觀察網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)并使用“評(píng)估、判斷和鑒定”來檢測(cè)是否出現(xiàn)異常點(diǎn)，從而使在人的思維中實(shí)際運(yùn)行的過程。“確定至少一個(gè)檢測(cè)到的異常情況與一個(gè)或多個(gè)惡意網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包相關(guān)聯(lián)”只要求將檢測(cè)到的異常情況與上述惡意網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包相關(guān)聯(lián)。該權(quán)利要求記載的限定屬于抽象想法中的思維過程類別。
“除非清楚地表明權(quán)利要求中包含了不同的排除對(duì)象，如自然規(guī)律和抽象想法，否則應(yīng)注意不要將權(quán)利要求解析為多個(gè)排除對(duì)象，特別是在涉及抽象想法的權(quán)利要求中。”MPEP 2106.04.第 II.B 小節(jié)(在Bilski 訴 Kappos 案中論述，561 U.S. 593 (2010))。此處，步驟 (a) 記載了一個(gè)數(shù)學(xué)概念，步驟 (b) 和 (c) 記載了思維過程;因此，權(quán)利要求 3 記載了多種抽象想法。正如上文關(guān)于權(quán)利要求 2 的討論一樣，在本案中，適合將這些限定作為一種單一的抽象想法來考慮，而不是作為多個(gè)單獨(dú)的抽象想法來單獨(dú)分析。在(d)-(f)的限定中沒有記載思維過程，因?yàn)樗鼈儫o法在人腦中實(shí)際執(zhí)行。也就是說，人腦不具備檢測(cè)與惡意網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包相關(guān)的源地址、實(shí)時(shí)丟棄惡意網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包并阻止未來流量的能力。參見MPEP 2106.04(a)(2)第III.A小節(jié)(在SRI Int'l, Inc.訴Cisco Systems, Inc., 案例中討論，930 F.3d 1295. 1303 (Fed. Cir. 2019))。由于步驟(a)和步驟(b)-(c)屬于抽象想法的不同類別(即分別屬于數(shù)學(xué)概念和思維過程)，這些限定被視為單一的抽象想法進(jìn)行進(jìn)一步分析。(步驟 2A分支一：是)。
步驟2A分支二：這部分的適格分析評(píng)估的是權(quán)利要求作為一個(gè)整體是否將所記載的司法排除對(duì)象融入排除對(duì)象的實(shí)際應(yīng)用中。這一評(píng)估是通過以下方式進(jìn)行的：(1)確定權(quán)利要求中除了司法排除對(duì)象之外是否還記載了任何附加元素;(2)對(duì)這些附加元素進(jìn)行單獨(dú)和組合評(píng)估，以確定權(quán)利要求作為一個(gè)整體是否將排除對(duì)象融入實(shí)際應(yīng)用中。參見 MPEP 2106.04(d)。
確定與實(shí)際應(yīng)用相結(jié)合的一種方法是，當(dāng)權(quán)利要求的發(fā)明改進(jìn)了計(jì)算機(jī)的功能或改進(jìn)了另一項(xiàng)技術(shù)或技術(shù)領(lǐng)域時(shí)。要評(píng)估對(duì)計(jì)算機(jī)或技術(shù)領(lǐng)域的改進(jìn)，說明書必須闡明對(duì)技術(shù)的改進(jìn)，而權(quán)利要求本身必須反映所披露的改進(jìn)。參見 MPEP 2106.04(d)(1) 和 2106.05(a)。
權(quán)利要求記載了“(d) 檢測(cè)與一個(gè)或多個(gè)惡意網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包相關(guān)聯(lián)的源地址”、“(e) 丟棄一個(gè)或多個(gè)惡意網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包”和“(f) 阻止來自源地址的未來流量”等附加元素。權(quán)利要求還記載了(a)由計(jì)算機(jī)執(zhí)行。
在限定(a)中，計(jì)算機(jī)被用來執(zhí)行一種抽象想法，如上述步驟 2A分支一中所討論的，因此它只不過是指示使用通用計(jì)算機(jī)應(yīng)用排除對(duì)象。參見 MPEP 2106.05(f)。在限定(b)中，使用訓(xùn)練好的ANN并沒有將限定(b)中的抽象想法融入實(shí)際應(yīng)用中，原因與上述在權(quán)利要求 2 的限定(d)中解釋的類似。此外，對(duì)“網(wǎng)絡(luò)流量”的記載將限定(b)中記載的抽象想法與特定的使用領(lǐng)域泛泛地聯(lián)系起來。參見MPEP 2106.05(h)。
在考慮權(quán)利要求作為一個(gè)整體是否包含對(duì)計(jì)算機(jī)或技術(shù)領(lǐng)域的改進(jìn)時(shí)，需要對(duì)說明書和權(quán)利要求進(jìn)行評(píng)估，以確保說明書中提供了對(duì)所聲稱改進(jìn)的技術(shù)解釋，且權(quán)利要求反映了所稱改進(jìn)。參見 MPEP 2106.04(d)(1)。根據(jù)背景技術(shù)部分，現(xiàn)有系統(tǒng)使用各種檢測(cè)技術(shù)來檢測(cè)潛在的惡意網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包，并可提醒網(wǎng)絡(luò)管理員注意潛在的問題。所披露的系統(tǒng)可檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)入侵并采取實(shí)時(shí)補(bǔ)救措施，包括丟棄可疑數(shù)據(jù)包和阻止來自可疑源地址的流量。背景技術(shù)部分進(jìn)一步解釋說，所披露的系統(tǒng)通過實(shí)時(shí)行動(dòng)來主動(dòng)防止網(wǎng)絡(luò)入侵，從而增強(qiáng)了安全性。
所要求保護(hù)的發(fā)明反映了網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域的這一改進(jìn)。步驟(d)-(f)表達(dá)了提升的網(wǎng)絡(luò)安全，利用檢測(cè)到的信息，通過檢測(cè)與潛在惡意數(shù)據(jù)包相關(guān)的源地址，主動(dòng)采取措施補(bǔ)救危險(xiǎn)，從而增強(qiáng)安全性。具體來說，權(quán)利要求在步驟(d)中反映了改進(jìn)，在步驟(e)中丟棄潛在惡意數(shù)據(jù)包，在步驟(f)中阻止來自源地址的未來流量。這些步驟反映了背景技術(shù)中描述的改進(jìn)。因此，權(quán)利要求作為一個(gè)整體將司法排除對(duì)象融入實(shí)際應(yīng)用中，權(quán)利要求并不針對(duì)司法排除對(duì)象。
當(dāng)綜合考慮步驟(d)-(f)中的附加元素時(shí)，由于權(quán)利要求改善了計(jì)算機(jī)或技術(shù)領(lǐng)域的功能，因此將抽象想法融入實(shí)際應(yīng)用。參見MPEP 2106.04(d)(1)和2106.05(a)。要求保護(hù)的發(fā)明反映了網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域的這種改進(jìn)。因此，該權(quán)利要求作為一個(gè)整體將司法排除對(duì)象融入實(shí)際應(yīng)用(步驟2A分支二：是)，所以該權(quán)利要求并非針對(duì)司法排除對(duì)象。(步驟2A：否)。該權(quán)利要求適格。
注釋：
* 本文翻譯自《July 2024 Subject Matter Eligibility Examples》，來源美國專利商標(biāo)局官網(wǎng)，https://www.uspto.gov/patents/laws/examination-policy/subject-matter-eligibility。
[1]“2106”是《美國專利審查操作指南》(MPEP)第21章(2100)“可專利性”下轄的一級(jí)小節(jié)編號(hào)，由3-4位數(shù)字組成;由于“2106”的實(shí)際含義是第21章第06節(jié)，而非從“1”開始的連續(xù)序列編號(hào)，因此不譯作“第2106節(jié)”。二級(jí)小節(jié)是在一級(jí)小節(jié)后用“.”連接兩位數(shù)字，如2106.04;三級(jí)小節(jié)再添加一個(gè)字母，如2106.04(a);四級(jí)小節(jié)進(jìn)一步添加一位帶括號(hào)的數(shù)字，如2106.04(a)(1)。每章節(jié)內(nèi)的具體行文如需細(xì)分，則統(tǒng)一用羅馬數(shù)字和大寫字母構(gòu)成的二級(jí)編號(hào)體系區(qū)分定位。以下腳注均為譯者撰寫。
[2]客體判斷示例1-46已于2014.12.16至2019.10.17期間在美國專利商標(biāo)局官網(wǎng)陸續(xù)頒布。具體訪問網(wǎng)址https://www.uspto.gov/patents/laws/examination-policy/subject-matter-eligibility
[3]“可專利性”除101條的專利適格外，主要還包括102條的新穎性，103條的非顯而易見性和112條的清楚、支持及能夠?qū)崿F(xiàn)。
[4]法定類別是指美國法典第35編(即專利法)101條中明文允許的四種發(fā)明主題：方法，機(jī)器，制造物和組合物。
[5]在MPEP 2106.04(a)(2)中定義了抽象想法(abstract idea)包括數(shù)學(xué)概念(mathematical concept)、思維過程(mental process)和組織人類活動(dòng)的方法，其中組織人類活動(dòng)的方法又進(jìn)一步包括基本經(jīng)濟(jì)概念、人際交往管理等。
[6]原文表述為integrate…into，意思是權(quán)利要求中的“司法排除對(duì)象”(judicial exception)(如抽象想法)和“附加元素”(additional elements)緊密結(jié)合，一體化地產(chǎn)生實(shí)際應(yīng)用，因此譯為“融入”。
[7]原文表述為insignificant extra-solution activity，是MPEP中自定義的一個(gè)術(shù)語，表示與發(fā)明構(gòu)思相關(guān)度較低的技術(shù)特征。
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