(57)【要約】【課題】横書き以外で表現された文章や、文字列の間に記号がはさまれている文字列を含む文章のように、従来のキャラクタベースのフィルタリングでは排除できなかった内容のスパム書き込みやスパムメールを排除すること。【解決手段】文章受信部３０１が受信した文章を画像変換部３０２が画像化して文章画像を生成し、画像比較部３０９，類似度算出部３１０が前記文章画像と、検体画像記憶部１０６に記憶される複数の検体画像とを比較して、前記文章画像と前記検体画像との類似度を算出し、前記類似度が閾値より高ければ、文章削除指示部３１２が前記文章画像の元となる前記受信した文章の利用を不許可にし、前記類似度が前記閾値より高くなければ、文章登録指示部３１１が前記受信した文章の利用を許可する構成を特徴とする。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
文章を受信する受信手段と、
前記受信手段が受信した文章を画像化して文章画像を生成する文章画像化手段と、
前記文章画像化手段が生成した文章画像と、検体画像記憶手段に記憶される複数の検体画像とを比較して、前記文章画像と前記検体画像との類似度を算出する算出手段と、
前記算出手段が算出した類似度が閾値より高ければ、前記文章画像の元となる前記受信した文章の利用を不許可にし、前記類似度が前記閾値より高くなければ、前記受信した文章の利用を許可するように制御する制御手段と、
を有することを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記受信手段で受信する文章は、文字データで構成されることを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記受信手段が受信する文章は、電子掲示板に書き込まれた文章であることを特徴とする請求項１又は２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記制御手段は、前記算出手段が算出した類似度が閾値より高ければ、前記文章画像の元となる前記受信した文章を削除し、前記類似度が前記閾値より高くなければ、前記受信した文章を電子掲示板に登録する、ことを特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記受信手段が受信する文章は、電子メールに含まれる文章であることを特徴とする請求項１又は２に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記制御手段は、前記算出手段が算出した類似度が閾値より高ければ、前記文章画像の元となる前記受信した電子メールを迷惑メールとして処理し、前記類似度が前記閾値より高くなければ、前記受信した電子メールを正常なメールとして処理することを特徴とする請求項５に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記受信手段が受信した文章に含まれるリソース識別情報を解析するリソース識別情報解析手段と、
前記リソース識別情報解析手段が解析したリソース識別情報が示すリソースを画像化してリソース画像を生成するリソース画像化手段とを有し、
前記算出手段は、前記リソース画像化手段が生成したリソース画像と、前記検体画像記憶手段に記憶される複数の検体画像とを比較して、前記リソース画像と前記検体画像との類似度を算出し、
前記制御手段は、前記算出手段が算出した類似度が閾値より高ければ、前記リソース画像の元となる前記受信した文章の利用を不許可にすることを特徴とする請求項１乃至６のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項８】
リソース識別情報を受信する受信手段と、
前記受信手段が受信したリソース識別情報を解析するリソース識別情報解析手段と、
前記リソース識別情報解析手段が解析したリソース識別情報が示すリソースを画像化してリソース画像を生成するリソース画像化手段と、
前記リソース画像化手段が生成したリソース画像と、検体画像記憶手段に記憶される複数の検体画像とを比較して、前記リソース画像と前記検体画像との類似度を算出する算出手段と、
前記算出手段が算出した類似度が閾値より高ければ、前記リソース識別情報が示すリソースの表示を不許可にし、前記類似度が前記閾値より高くなければ、前記リソース識別情報が示すリソースの表示を許可するように制御する制御手段と、
を有することを特徴とする情報処理装置。
【請求項９】
前記検体画像記憶手段には、不適切な文章であると判断された文章を画像化して生成した検体画像が記憶されることを特徴とする請求項１乃至８のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記検体画像記憶手段は、複数の検体画像を複数のパターンに分けて記憶するものであり、
前記算出手段は、前記画像化手段が画像化した文章画像が前記いずれのパターンに該当するか判断する検体パターン判断手段と、前記検体パターン判断手段で該当すると判断したパターンに前記文章画像を変換する文章画像変換手段とを有し、前記文章画像変換手段が変換した文章画像と前記検体画像記憶手段に記憶される複数の検体画像とを比較して、前記文章画像と前記検体画像との類似度を算出する、ことを特徴とする請求項１乃至９のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項１１】
前記検体パターン判断手段は、前記文章画像と、前記検体画像記憶手段に記憶されている検体画像とを比較することにより該当するパターンを判断することを特徴とする請求項１０に記載の情報処理装置。
【請求項１２】
前記算出手段は、前記文章画像と前記検体画像記憶手段に記憶される複数の検体画像とを画素単位で比較し、一致した画素の数を集計し、類似度として算出することを特徴とする請求項１乃至１１のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項１３】
受信手段が文章を受信する受信ステップと、
文章画像化手段が、前記受信ステップで受信した文章を画像化して文章画像を生成する文章画像化ステップと、
算出手段が、前記文章画像化ステップで生成した文章画像と、検体画像記憶手段に記憶される複数の検体画像とを比較して、前記文章画像と前記検体画像との類似度を算出する算出ステップと、
制御手段が、前記算出ステップで算出した類似度が閾値より高ければ、前記文章画像の元となる前記受信した文章の利用を不許可にし、前記類似度が前記閾値より高くなければ、前記受信した文章の利用を許可するように制御する制御ステップと、
を有する情報処理装置の制御方法。
【請求項１４】
コンピュータを、請求項１乃至１２のいずれか１項に記載された各手段として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、電子掲示板や、電子メール等の文章を送受信するシステムにおいて、スパマーからの大量書き込み、及び、スパム攻撃を防ぐための文章フィルタリング制御に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、ＬＡＮ（ローカルエリアネットワーク）などのネットワークで接続された複数の端末間で文字データで構成された文章の送受信を行うシステムが広く普及してきている。例えば、ＣＧＩ(Common Gateway Interface)を利用した電子掲示板(Bulletin Board System)や、電子メールシステムでの文字データで構成された文章の送受信を行うシステムが代表的である。
【０００３】
送信側が電子掲示板のＵＩや電子メールクライアントのＵＩで文章を入力し、入力した文章を電子掲示板システムや電子メールユーザに送信して、受信した文章を電子掲示板のＵＩに表示、若しくは、受信側で閲覧することが出来る。
【０００４】
しかし、上述の文章の送受信を行うシステムにおいて、最近では、スパマーによる受信側にとって不要な文章の送信（スパム攻撃）が後を絶たない状況になってきている。受信側にとって不要な文章の内容としては、受信側が知らない差出人からの文章や、受信側を不愉快にさせるような文章であり、スパマーから受信者の意向を無視して、無差別かつ大量に一括して送信される。
【０００５】
中には、文章の内容としては問題が無く、文章内にＵＲＬが記載されていて、そのＵＲＬが示すページを開いてみたら、ウィルス感染、ワンクリック詐欺、架空請求詐欺等の被害に遭ってしまったケースも多々ある。
【０００６】
従来のスパムフィルタリング手法には、スパム文章を読み込み、キーワード単位でブラックリストとして登録し、送信された文章にブラックリスト内のキーワードが含まれていたら文章を削除するという手法がある。
【０００７】
また、ＵＲＬの内容を解析し、ブラックリストに登録されている文字列を含まれているかを判定し、含まれていたらＵＲＬが書かれている文章を削除するといった手法もある（特許文献１）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特開２００７−２６５３６８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
しかし、上述の手法は、いずれもキャラクタベースのフィルタリング手法である。よって、ブラックリストに登録された文字列、すなわち特定の文字列に対してだけのスパムフィルタリングしか行うことが出来ず、文字列を変えてのスパム攻撃に対しては防ぎようがなかった。そのため、横書きで表現されていない文章、文字列の間に記号がはさまれている文字列に対してのフィルタリングが課題であった。
【００１０】
本発明は、上記の問題点を解決するためになされたものである。本発明の目的は、従来のキャラクタベースの手法ではフィルタリングできなかった横書き以外で表現された文章や、文字列の間に記号がはさまれている文字列に対してもフィルタリングを行うことができる仕組みを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本発明は、文章を受信する受信手段と、前記受信手段が受信した文章を画像化して文章画像を生成する文章画像化手段と、前記文章画像化手段が生成した文章画像と、検体画像記憶手段に記憶される複数の検体画像とを比較して、前記文章画像と前記検体画像との類似度を算出する算出手段と、前記算出手段が算出した類似度が閾値より高ければ、前記文章画像の元となる前記受信した文章の利用を不許可にし、前記類似度が前記閾値より高くなければ、前記受信した文章の利用を許可するように制御する制御手段とを有することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、従来のキャラクタベースの手法ではフィルタリングできなかった、横書き以外で表現された文章や、文字列の間に記号がはさまれている文字列に対してもフィルタリングを行うことができる。したがって、横書き以外で表現された文章や、文字列の間に記号がはさまれている文字列を含む文章によるスパム攻撃の被害を抑えることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】実施例１のスパム文章フィルタリングシステムのシステム構成図である。
【図２】アプリケーションサーバ１０３のハードウェア構成図である。
【図３】実施例１のシステムのソフトウェア構成図である。
【図４】実施例１のフィルタリング処理の流れを示すフローチャートである。
【図５】実施例１の処理の流れを示す概念図である。
【図６】図４のＳ４０５，Ｓ４０６，Ｓ４０７の詳細を示すフローチャートである。
【図７】パターン判断時の具体的例を示す図である。
【図８】画像比較時の詳細を示す図である。
【図９】実施例２のシステムのソフトウェア構成図である。
【図１０】実施例２のフィルタリング処理の流れを示すフローチャートである。
【図１１】実施例２の処理の流れを示す概念図である。
【図１２】実施例３のスパムメールフィルタリングシステムのシステム構成図である。
【図１３】実施例３のシステムのソフトウェア構成図である。
【図１４】実施例３のフィルタリング処理の流れを示すフローチャートである。
【図１５】実施例４のシステムのソフトウェア構成図である。
【図１６】実施例４の処理の流れを示すフローチャートである。
【図１７】アクセス制御画面の一例を示した図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、本発明を実施するための最良の形態について図面を用いて説明する。
[用語の定義]
発明の実施例を説明するにあたり、実施例で用いる用語を定義する。
外部からインターネットを介し、ｈｔｔｐ(Hyper Text Transfer Protocol)を利用し送信された文章を受信するサーバを「アプリケーションサーバ」と呼ぶ。
アプリケーションサーバで画像化した文章を受信するサーバを「画像処理サーバ」と呼ぶ。
アプリケーションサーバに内蔵、若しくは外付けされた記憶装置で外部から送信された文章を受信し、一時的に記憶している記憶装置を「一時記憶装置」と呼ぶ。
画像処理サーバに内蔵、若しくは外付けされた記憶装置で画像比較時に利用するパターン分別された検体画像を記憶している記憶装置を「検体画像記憶装置」と呼ぶ。
ユーザが文章を入力し、アプリケーションサーバへ入力した文章を送信するためのユーザインタフェース（ＵＩ）を備えたシステムを「電子掲示板システム」と呼ぶ。
メールクライアントアプリケーションを「メールクライアント」と呼ぶ。
【実施例１】
【００１５】
本発明の実施例１を図１〜図８に基づき説明する。
［システム構成］
図１は、本発明の実施例１に係るスパム文章フィルタリングシステムのシステム構成図である。
【００１６】
図１において、１０１は文章送信側のクライアントＰＣであり、インターネット若しくはイントラネット等のネットワーク１０２を介してアプリケーションサーバ１０３、及び、画像処理サーバ１０４と接続されている。１０５は一時記憶装置であり、アプリケーションサーバ１０３に外付けされている。なお、一時記憶装置１０５は、画像処理サーバ１０４とも接続されている。１０６は検体画像記憶装置であり、画像処理サーバ１０４に内蔵若しくは外付けされている。１０７は文章登録装置であり、アプリケーションサーバ１０３に内蔵されている。
【００１７】
ユーザ１０８がクライアントＰＣ１０１にて、アプリケーションサーバ１０３の電子掲示板のＵＩへ入力した文章を送信すると、ネットワーク１０２を介してｈｔｔｐを利用し、アプリケーションサーバ１０３に文章が送信される。
【００１８】
アプリケーションサーバ１０３では、クライアントＰＣ１０１から送信された文章を受信する。本実施例では、一例として、アプリケーションサーバ１０３は、電子掲示板ＢＢＳ(Bulletin Board System)に書き込まれた文章を受信するものとする。そして、アプリケーションサーバ１０３では、クライアントＰＣ１０１から受信した文章（文字データ）を一時記憶装置１０５に記憶すると同時に、該文章を画像化して画像処理サーバ１０４へ送信する。
【００１９】
画像処理サーバ１０４では、アプリケーションサーバ１０３送信された文章画像を受信し、文章画像と検体画像記憶装置１０６に記憶されている検体画像との画像比較を行い、それらの画像のピクセル単位での類似度を算出する。そして、類似度が画像処理サーバ１０４に設定された閾値より高ければ、画像処理サーバ１０４は、画像比較した文章画像と、一時記憶装置１０５に記憶した文章を削除するように制御する。一方、類似度が画像処理サーバ１０４で上記設定された閾値より低ければ、画像処理サーバ１０４は、一時記憶装置１０５に記憶した文章を文章登録装置１０７へ登録するように制御する。
【００２０】
本実施例において、クライアントＰＣ１０１は、ネットワーク上に複数存在してよい。また、電子掲示板システムは、文章を送受信するための専用のアプリケーションでも良く、或いは、Ｗｅｂブラウザ上で動作するＷｅｂアプリケーションでも構わない。
【００２１】
［ハードウェア構成］
図２は、図１に示したアプリケーションサーバ１０３のハードウェア構成図を示している。なお、図２に示すハードウェア構成図は、一般的な情報処理装置のハードウェア構成図に相当するものである。なお、本実施例の各装置（クライアントＰＣ１０１や画像処理サーバ１０４等）も同様の構成であり、これらの装置にも図２に示す一般的な情報処理装置のハードウェア構成を適用可能である。
【００２２】
図２において、２００はＣＰＵである。ＣＰＵ２００は、ＲＯＭ２０２のプログラム用ＲＯＭに記憶された、或いはハードディスクドライブ（ＨＤＤ）１０５，１０７からＲＡＭ２０１にロードされたＯＳやアプリケーション等のプログラムを実行する。ここでＯＳとは、コンピュータ上で稼動するオペレーティングシステムの略語であり、以下オペレーティングシステムのことをＯＳと呼ぶ。後述する各フローチャートの処理は、上述したＯＳやアプリケーション等のプログラムをＣＰＵ２０１が実行することにより実現可能である。
【００２３】
ＲＡＭ２０１は、ＣＰＵ２００の主メモリ、ワークエリア等として機能する。キーボードコントローラ２０５は、キーボード２０８からのキー入力を制御する。ディスプレイコントローラ２０４は、各種ディスプレイ２０７の表示を制御する。ディスクコントローラ２０３は、受信した文章を記憶するハードディスクドライブ１０５におけるデータアクセスを制御する。通信インタフェイス（Ｉ／Ｆ）２０６はネットワークに接続されて、ネットワークに接続された他の機器との通信制御処理を実行する。
【００２４】
［ソフトウェア構成］
図３は、図１に示したアプリケーションサーバ１０３、及び、画像処理サーバ１０４内のソフトウェア構成図である。
まず、アプリケーションサーバ１０３内において、文章受信部３０１は、外部からネットワーク１０２を介してｈｔｔｐを利用して送信された文章を受信する。本実施例では、一例として、文章受信部３０１は、電子掲示板に書き込まれた文章を受信するものとする。この文章受信部３０１は、上記受信した文章を一時記憶部１０５に記憶すると同時に、上記受信した文章を画像化するために画像変換部３０２へ送信する。
【００２５】
画像変換部３０２では、文章受信部３０１から受信した文章を画像化し、該画像化した文章（文章画像）を文章画像送信部３０３へ送信する。文章画像送信部３０３は、画像変換部３０２から受信した文章画像を画像処理サーバ１０４の文章画像受信部３０６に送信する。
【００２６】
画像処理サーバ１０４内にある文章画像受信部３０６は、アプリケーションサーバ１０３の文章受信部３０１から送信された文章画像を受信し、該受信した文章画像を検体パターン判断部３０７へ送信する。検体パターン判断部３０７は、文章画像受信部３０６から受信した文章画像のパターンを判断するために、特定のパターンが前記受信した文章画像内に存在するか該文章画像内を検索する。なお、上記特定のパターンとは、検体画像記憶部１０６にパターン分けされて記憶されている検体画像のパターンである。本実施例では、以下の２パターンを用いている。
【００２７】
パターン１；文字と文字の間に記号を含むパターン。
パターン２；横書き以外で表現されたパターン。
即ち、検体画像記憶部１０６では、複数の検体画像が、上記パターン１、パターン２、その他（パターン１，２以外）にパターン分けして記憶されている。
そして、検体パターン判断部３０７は、文章画像について該当する検体パターンを判断すると、文章画像を、前記該当する検体画像のパターンに変換するため、文章画像変換部３０８に送信する。なお、該当する検体画像のパターンがない場合には、検体パターン判断部３０７は、文章画像をそのまま画像比較部３０９に送信する。
【００２８】
文章画像変換部３０８では、検体パターン判断部３０７から受信した文章画像を、上記該当する検体画像のパターンに変換する。
次に、文章画像変換部３０８では、変換した文章画像と検体画像記憶部１０６に記憶している画像と比較をして文章フィルタリングを行うために、画像比較部３０９に文章画像を送信する。
【００２９】
画像比較部３０９では、画像比較を行った結果を類似度算出部３１０に送信する。
類似度算出部３１０は、画像比較部３０９から受信した画像比較結果に基づいて類似度を算出し、該類似度が、画像処理サーバ１０４に設定された閾値より高ければ、受信した文章はスパムであると判断し、該判断結果を文章削除指示部３１２に送信する。
【００３０】
文章削除指示部３１２は、類似度算出部３１０から受信した判断結果に従って一時記憶部１０５に記憶した文章を削除する。
一方、類似度算出部３１０は、上記類似度が、画像処理サーバ１０４に設定された閾値以下であれば、受信した文章は正常であると判断し、該判断結果を文章登録指示部３１１に送信する。
【００３１】
文章登録指示部３１１は、類似度算出部３１０から受信した判断結果に従ってアプリケーションサーバ１０３内の登録文章受信部３０４へ文章登録指示を出す。
アプリケーションサーバ１０３内の登録文章受信部３０４は、文章登録指示部３１１からの指示に従って、上記正常と判断された文章画像に該当する文章を一時記憶部１０５から取得し、文章登録部３０５に送信する。文章登録部３０５は、登録文章受信部３０４から受信した文章を登録する。
【００３２】
なお、図３に示す構成要素は、本発明に関連のある部分のみ図示したものであり、スパム文章フィルタリングシステムの構成要素はもちろんこれだけに限らない。
また、図３に示したアプリケーションサーバ１０３内の各機能部３０１〜３０５は、アプリケーションサーバ１０３のＣＰＵ２００がＨＤＤ１０７に記録されたプログラムをＲＡＭ２０１に読み出して実行することにより実現されるものである。また、図３に示した画像処理サーバ１０４内の各機能部３０６〜３１２は、画像処理サーバ１０４のＣＰＵがＨＤＤに記録されたプログラムをＲＡＭに読み出して実行することにより実現されるものである。
【００３３】
以下、本発明の実施例１に係るスパム文章フィルタリングシステムの各ステップにおける処理について、図４〜図８を用いて具体的に説明する。
［文章画像化によるスパム判定手段］
図４は、外部から送信される文書のフィルタリング処理の流れを示すフローチャートである。なお、図４のＳ４０１〜Ｓ４０４の各ステップは、アプリケーションサーバ１０３内の各機能部３０１〜３０５により実行される。また、図４のＳ４０５〜Ｓ４１０の各ステップは、画像処理サーバ１０４内の各機能部３０６〜３１２により実行される。
【００３４】
図５は、実施例１の処理の流れを示す概念図である。
図４のステップＳ４０１において、アプリケーションサーバ１０３の文章受信部３０１は、外部からネットワーク１０２を介して、ｈｔｔｐを利用し送信された文章５０１を受信する。
【００３５】
次に、ステップＳ４０２において、文章受信部３０１は、上記Ｓ４０１で受信した文章５０１の複製を作成し、一時記憶部１０５に一時的に記憶するとともに、文章５０１を画像変換部３０２に送信する。
次に、ステップＳ４０３において、画像変換部３０２は、複製元の文章５０１を画像化して文章画像５０２を生成し、該文章画像５０２を文章画像送信部３０３に送信する。
【００３６】
次に、ステップＳ４０４において、文章画像送信部３０３は、画像変換部３０２で画像化した文章画像５０２を画像処理サーバ１０４へ送信する。この文章画像５０２は、画像処理サーバ１０４の文章画像受信部３０６で受信される。
次に、ステップＳ４０５において、画像処理サーバ１０４の検体パターン判断部３０７は、文章画像受信部３０６で受信した文章画像５０２が、検体画像記憶部１０６に記憶されているいずれの検体画像のパターンに該当するか判断する。本実施例では、上述したように、文章画像５０２が、パターン１（文字と文字の間に記号を含むパターン）、パターン２（横書き以外で表現されたパターン）のいずれかに該当するか判断する。
【００３７】
そして、ステップＳ４０５において、該当する検体画像のパターンが有ると判断した場合には、検体パターン判断部３０７は、文章画像５０２を、文章画像変換部３０８に送信する。そして、ステップＳ４０６において、文章画像変換部３０８が、文章画像５０２を該当するパターンに変換して、変換画像５０５を生成し、変換画像５０５を画像比較部３０９に送信する。
一方、ステップＳ４０５において、該当する検体画像のパターンが無い（パターン１，２のいずれにも該当しない）と判断した場合には、検体パターン判断部３０７は、文章画像５０２を変換することなく画像比較部３０９に送信する。
【００３８】
次に、ステップＳ４０７において、画像比較部３０９は、変換画像５０５若しくは無変換の文章画像５０２と、検体画像記憶部１０６に記憶されている検体画像とをピクセル単位（画素単位）で比較する。そして、類似度算出部３１０が、前記比較結果に基づいて画像の類似度を算出する。この際、類似度算出部３１０は、前記比較で一致したピクセル（画素）の数を集計し、類似度として算出する。
【００３９】
なお、上記Ｓ４０５，Ｓ４０６，Ｓ４０７の詳細は後述する図６で説明する。
次に、ステップＳ４０８において、類似度算出部３１０は、上記Ｓ４０７で算出した類似度が画像処理サーバ１０４に設定された閾値より高いか、若しくは低いかを判定する。なお、この閾値は、管理者等により画像処理サーバ１０４の操作部（キーボードやポインティングデバイス）やネットワークを介して接続されるＰＣ等から予め設定され、画像処理サーバ１０４のハードディスクに記憶されているものとする。
【００４０】
そして、ステップＳ４０８において、類似度算出部３１０は、上記Ｓ４０７で算出した類似度が閾値より高いと判定した場合には、文章画像５０２の元文章をスパム文章であると判断し、該判断結果を文章削除指示部３１２に送信する。そして、ステップＳ４０９において、文章削除指示部３１２が、一時記憶部１０５に記憶されている文章画像５０２の元文章５０１を削除指示する。即ち、文章画像５０２の元文章５０１の利用を不許可とするように制御する。この指示により一時記憶部１０５に記憶されている文章画像５０２の元文章５０１が削除される。そして、本フローチャートの処理を終了する。
【００４１】
一方、ステップＳ４０８において、類似度算出部３１０は、上記Ｓ４０７で算出した類似度が閾値より高くないと判定した場合には、文章画像５０２の元文章が問題の無い文章であると判断し、該判断結果を文章登録指示部３１１に送信する。そして、ステップＳ４１０において、文書登録指示部３１１は、一時記憶部１０５に記憶されている文章画像５０２の元文章をアプリケーションサーバ１０３内の文章登録部３０５へ登録するように登録文章受信部３０４に指示する。即ち、文章画像５０２の元文章の利用を許可するように制御する。この指示を受けた登録文章受信部３０４では、一時記憶部１０５に記憶している文章画像５０２の元文章をアプリケーションサーバ１０３内の文章登録部３０５へ登録する。そして、本フローチャートの処理を終了する。
【００４２】
［文章画像パターン変換、パターン画像縮小、拡大による画像比較］
図６は、図４のステップＳ４０５，Ｓ４０６，Ｓ４０７の詳細を示すフローチャートである。即ち、図６の各ステップは、画像処理サーバ１０４内の検体パターン判断部３０７，文章画像変換部３０８，画像比較部３０９，類似度算出部３１０により実行される。ここでは、該当パターンを判断する処理と、該当パターンに変換した文章画像（変換画像５０５）と検体画像を比較するにあたって、検体画像の空白部をドット単位で拡大、縮小し、検体画像と文章画像との類似度を上げてスパム判定をする処理を詳細に説明する。
【００４３】
図７は、画像処理サーバ１０４で受信した文章画像のパターンが検体画像記憶装置１０６に記憶されている複数の検体画像のパターンいずれかに該当するか判断し、文章画像を該当する検体画像のパターンに変換する具体的な例を示す図である。
【００４４】
図８は、画像比較時の詳細を示す図である。
まず、図６のステップＳ６０１において、検体パターン判断部３０７は、図４のステップＳ４０５で検体画像のパターンに該当するか判断する際、文章画像５０２内の文字列に記号が含まれるか否かを判断する。詳細には、文章画像５０２と検体画像記憶部１０６に記憶されるパターン１判断用の検体画像（記号を含む複数の検体画像）とを比較し、類似度が所定の類似度より高ければ文章画像５０２内の文字列に記号が含まれていると判断する。そして、上記Ｓ６０１において、文章画像５０２内の文字列に記号が含まれていると判断した場合には、検体パターン判断部３０７は、ステップＳ６０２に処理を進める。
【００４５】
さらに、ステップＳ６０２では、検体パターン判断部３０７は、文章画像５０２内の文字と文字の間（若しくは、文字列の先頭乃至末尾）に記号が含まれているか否かを判断する。詳細には、文章画像５０２と検体画像記憶部１０６に記憶されるパターン１判断用の検体画像（文字と文字の間記号を含む複数の検体画像）とを比較し、類似度が所定の類似度より高ければ文章画像５０２内の文字と文字の間に記号が含まれていると判断する。
【００４６】
即ち、上記Ｓ６０１及びＳ６０２では、検体パターン判断部３０７は、文章画像５０２がパターン１（文字と文字の間に記号を含むパターン）に該当するか検体画像との画像比較により判断している。なお、上記画像比較を行なう際、画像比較部３０９に依頼して行ってもよいし、検体パターン判断部３０７が行ってもよい。また、検体画像記憶部１０６には、パターン１判断用の検体画像として、例えば、「＜」、「\」、「[」、「]」、「|」、「｛」、「｝」、「(」、「)」や、角付き括弧等の各種記号を含む画像が格納されており、図７の７０１に示すような文章画像の判断が可能となる。パターン１判断用の検体画像は、上記例に限られるものではなく、各種記号を含む画像が含まれる。
【００４７】
そして、上記Ｓ６０２にて、文章画像５０２内の文字と文字の間（若しくは、文字列の先頭乃至末尾）に記号が含まれていると判断した場合、検体パターン判断部３０７は、文章画像５０１がパターン１に該当すると判断してステップＳ６０３に処理を進める。
【００４８】
ステップＳ６０３では、文章画像変換部３０８が、上記Ｓ６０２で文章画像５０２内の文字と文字の間に含まれていると判定した記号を白く塗りつぶすことにより文章画像５０２を変換して変換画像５０５を生成する。
即ち、図７の文章画像７０１のような、文字と文字の間、若しくは、文字列の先頭乃至末尾に様々な記号を含んでいる検体画像のパターンであると判断した場合、文章画像７０３のように記号の部分を白塗りして変換する。例えば、「￥￥あ￥￥￥い￥う￥￥え￥￥￥￥お」のように、文字列の中に不規則で記号が含まれている記号'￥'の部分を白く塗りつぶして、「    あ      い  う    え        お」のように変換する。
【００４９】
一方、上記Ｓ６０１で文章画像５０２内の文字列に記号が含まれていない、又は、上記Ｓ６０２で文章画像５０２内の文字と文字の間に記号が含まれていないと判定した場合、検体パターン判断部３０７は、処理を終了する。この場合、検体パターン判断部３０７は、文章画像５０１がパターン１に該当しないと判断して、記号を白く塗り潰す処理を行うことなく、本フローチャートの処理を終了する。
【００５０】
次に、ステップＳ６０４において、画像比較部３０９が、上記Ｓ６０３で記号を白く塗りつぶして変換した文章画像（変換画像５０５）と検体画像記憶装置１０６内に記憶されている検体画像とを比較する。なお、ここで比較する対象の検体画像は、パターン１に分類されている全ての検体画像となる。
【００５１】
次に、ステップＳ６０５にて、画像比較部３０９は、上記Ｓ６０４の比較結果に基づいて、上記Ｓ６０４で比較した検体画像と変換画像との間で、文字と文字の間の空白の長さが同じかどうか判断する。
そして、上記Ｓ６０５で文字と文字の間の空白の長さが文章画像（変換画像５０５）と異なる検体画像がある場合、画像比較部３０９は、その検体画像の空白部分を拡大又は縮小し、変換画像５０５との類似度を上げるようにする（Ｓ６０６）。
【００５２】
より具体的に説明すると、画像比較部３０９は、まず、文字と文字の間の記号を白く塗りつぶした変換画像８０１（図８）と、文字と文字の間に空白がある検体画像８０４を比較する。これら２つの画像では、文字と文字の間の長さ（「く」と「け」の間の長さ）がそれぞれ違うので、検体画像８０４の「く」と「け」の間の空白部分を縮小、若しくは、拡大して、検体画像８０４を画像８０５のように変換する。このように検体画像に含まれる文字と文字との間だの空白部分を上下左右に引き伸ばして文字と文字との間隔を調整するように検体画像を変換することにより、検体画像と変換画像との間の類似度を上げることが可能である。変換の詳細は、図８の８０６に示すように、文字「く」，「け」の大きさを変えずに、「く」と「け」の間の空白部分をドット単位でｎ回広げていき、文章画像８０１内の「く  け」との類似度を上げていく。このように、検体画像内の文字と文字の間の空白の長さが文章画像（変換画像５０５）と同じになったら、類似度算出部３１０は、検体画像と文章画像との類似度を算出する。
【００５３】
なお、上記Ｓ６０５で、文章画像（変換画像５０５）と、文字と文字の間の空白の長さが同じであると判断された検体画像については、そのまま、類似度算出部３１０が、その検体画像と変換画像５０５との類似度を算出する。
また、ステップＳ６０７にて、検体パターン判断部３０７は、図４のステップＳ４０５で検体画像のパターンに該当するか判断する際、文章画像５０２が横書き以外で表現されている文字列を含んでいるか（文字の左隣、右隣、左右両方に空白があるか）判断する。詳細には、文章画像５０２と検体画像記憶部１０６に記憶される複数の検体画像とを比較し、類似度が所定の類似度より高ければ文章画像５０２内の文字と文字の間に記号が含まれていると判断する。
【００５４】
即ち、Ｓ６０７では、文章画像５０２がパターン２（横書き以外で表現されたパターン）に該当するか検体画像との画像比較により判断している。なお、上記画像比較を行なう際、画像比較部３０９に依頼して行ってもよいし、検体パターン判断部３０７が行ってもよい。
そして、上記Ｓ６０７において、文章画像５０２が横書き以外で表現されている文字列を含んでいる（文字の左隣、右隣、左右両方に空白がある）と判断した場合には、検体パターン判断部３０７は、ステップＳ６０８に処理を進める。
【００５５】
そして、ステップＳ６０８では、文章画像変換部３０８が、文章画像５０２に含まれる全ての文字のフォントボックス領域を"■"で塗りつぶすことにより文章画像５０２を変換して変換画像５０５を生成する。即ち、図７の文章画像７０２のような、横書き以外(縦書き、斜め書き)で文字列を表現している検体画像のパターンであると判断した場合、文章画像７０４のようにフォントサイズに対するフォントボックスの面積の"■"で文字を黒く塗りつぶして変換する。
【００５６】
一方、上記Ｓ６０７で文章画像５０２が横書き以外で表現されている文字列を含んでいない（文字の左隣、右隣、左右両方に空白が無い）と判定した場合、検体パターン判断部３０７は、処理を終了する。この場合、検体パターン判断部３０７は、文章画像５０１がパターン２に該当しないと判断して、文字を黒く塗り潰す処理を行うことなく、本フローチャートの処理を終了する。
【００５７】
次に、ステップＳ６０９において、画像比較部３０９は、上記Ｓ６０８において文字を黒く塗りつぶして変換した文章画像（変換画像５０５）と検体画像記憶装置１０６内に記憶されている検体画像とを比較する。なお、ここで比較する対象の検体画像は、パターン２に分類されている全ての検体画像となる。
【００５８】
次に、ステップＳ６１０において、画像比較部３０９は、上記Ｓ６０９の比較結果に基づいて、上記Ｓ６０９で比較した検体画像と変換画像と間で画像の高さやピクセル数が一致しているか判断する。
そして、上記Ｓ６１０で画像の高さやピクセル数が変換画像５０５と一致していない検体画像がある場合、画像比較部３０９は、その検体画像の画像の高さとピクセル数を変換画像５０５に揃え、変換画像５０５との類似度を上げるようにする（Ｓ６１１）。
【００５９】
さらに、ステップＳ６１２において、画像比較部３０９は、斜め書きや、幅をずらして文字列が表現されている変換画像５０５と上記検体画像について、角度や空白の長さが同じかどうか判断する。そして、上記Ｓ６１２で、角度や空白の長さに差異がある場合、画像比較部３０９は、上記Ｓ６０６と同様に、その検体画像の空白部分の拡大若しくは縮小する処理を行う（Ｓ６１３）。
【００６０】
より具体的に説明すると、画像比較部３０９は、まず、文字列を黒く塗りつぶして変換した文章画像８０２（図８）と、横書き以外で表現された文字を黒く塗りつぶした検体画像８０７を比較する。これら２つの画像では、画像の高さ、文字列の文字数に差異があるので、検体画像８０７を画像８０８のように画像の高さ、文字列の文字数を調整し、変換することで２つの画像の類似度を上げることが可能である。さらに、文章画像８０２と、検体画像８０９を比較した際、文字列の角度や空白の長さ、画像の高さ、文字列の文字数に差異が発生する。そこで、検体画像８０９を検体画像８１０のように変換することで、２つの画像の類似度を上げることが可能である。このように、検体画像の画像の高さ、文字列の文字数が文章画像（変換画像５０５）と同じになったら、類似度算出部３１０は、検体画像と文章画像との類似度を算出する。
【００６１】
なお、上記Ｓ６１０で、文章画像（変換画像５０５）と、画像の高さや、ピクセル数が一致していると判断された検体画像については、そのまま、類似度算出部３１０が、その検体画像と変換画像５０５との類似度を算出する。また、上記Ｓ６１２で、文章画像（変換画像５０５）と、角度や空白の長さが同じと判断された検体画像についても、そのまま、類似度算出部３１０が、その検体画像と変換画像５０５との類似度を算出する。
【００６２】
なお、図６のＳ６０１〜Ｓ６０６のフローチャートと、図６のＳ６０７〜Ｓ６１３のフローチャートは、並列で処理をする。そして、２つのフローチャートのうち、どちらかの変換パターンであると判断出来たら、該当するパターンの処理を進め、該当しないパターンの処理を中断するものとする。
【００６３】
また、図６には示していないが、文章画像７０５（図７）のように、パターン１，２のいずれにも該当しないと検体パターン判断部３０７が判断した場合、文章画像の変換は行わない。図７の７０５のように、該当するパターンが無く、無変換の文章画像８０３（図８）と、文章画像８０３に類似している検体画像８１１を画像比較部３０９が比較した際、ピクセル数に差異が発生する場合がある。この場合、画像比較部３０９は、検体画像８１１の全体のピクセル数を増減し、検体画像８１１を検体画像８１２のように変換するものとする。これにより、文章画像８０３と検体画像８１１の類似度を上げるが可能となる。
【００６４】
以上の手法を取ることにより、画像比較時に算出される類似度を上げ、スパム判定の精度を上げることが可能である。
なお、実施例１において、外部から送信された文章のうち、検体画像記憶装置１０６に記憶している複数の検体画像のパターンに該当せず、文章登録部３０５にスパム文章が登録されることがある。よって、システム管理者は、文章登録部３０５に登録された文章をチェックし、文章の内容に問題があるか判断を行う。ここで問題がなければその文章は削除せず、問題があれば、その文章を画像化し、検体画像記憶装置１０６に新たな検体画像として登録し、登録されている文章を削除することも可能である。なお、検体画像記憶装置１０６に文章画像を新たに検体画像として登録する際は、システム管理者が、その文章画像のパターンを判断する。パターン１に分類されると判断した場合は、システム管理者は、その文章画像内の記号部分を白く塗りつぶした後、登録するものとする。さらに、その画像に含まれる記号の画像がパターン１判断用の検体画像として登録されていない場合、その画像に含まれる記号の画像をパターン１判断用の検体画像として登録する。また、パターン２に分類されると判断した場合は、システム管理者は、その文章画像内の文字を黒く塗りつぶした後、登録するものとする。さらに、パターン１，２のいずれにも分類されないと判断した場合は、システム管理者は、その文章画像をそのまま登録するものとする。
【００６５】
以上示したように、送信された文章を画像化し、システム側に記憶している各種パターンの検体画像と比較をし、類似していれば送信された文章を削除することによって、スパム攻撃を防ぐことが可能である。
【００６６】
また、比較の際に、類似度を上げるために、画像化した文章を該当する検体画像パターンに変換し、検体画像を調整して、変換した文章画像との類似度を上げることでフィルタリング精度を上げることが可能である。
【実施例２】
【００６７】
本発明の実施例２を図９〜図１１に基づき説明する。
実施例２では、送信された文章内にＵＲＬ等が含まれている場合、ＵＲＬ等のリンク先が示す内容（ＵＲＬ等が示す文書や画像などの情報資源（リソース））を解析し、実施例１と同様のフィルタリングする処理を行う。
システム構成、及びハードウェア構成は実施例１と同様のため省略する。
【００６８】
［ソフトウェア構成］
図９は、本発明の実施例２のスパム文章フィルタリングシステムのソフトウェア構成図である。
図９と実施例１で示した図３との違いは、図９においてアプリケーションサーバ１０３内に、ＵＲＬ解析部９０１と、ＵＲＬ文章画像変換部９０２が加わったことである。
ＵＲＬ解析部９０１は、外部から送信された文章にリンク先の情報（ＵＲＬ，ＵＲＮ等のリソース識別情報（以下、ＵＲＬという））が含まれるか解析する（リソース識別情報解析）。そして、文章にＵＲＬが含まれる場合、ＵＲＬの内容（ＵＲＬが示すリソース（以下、ＵＲＬ文章））を、ＵＲＬ文章画像変換部９０２が画像化してＵＲＬ文章画像を生成し、該ＵＲＬ文章画像を、画像処理サーバ１０４の文章画像受信部３０６に送信する。なお、上記ＵＲＬ文章は、文字列だけではなく画像が貼り付けられている場合には、その画像をも含む。即ち、ＵＲＬ文章画像は、ＵＲＬ文章に含まれている文字列や画像を含めて画像化したものである。
【００６９】
［ＵＲＬ文章画像化（リソース画像化）によるスパム文章フィルタリング］
図１０は、外部から送信されるＵＲＬを含む文書のフィルタリング処理の流れを示すフローチャートである。なお、図１０のＳ４０１〜Ｓ４０４，Ｓ１００１〜Ｓ１００３，Ｓ１００８の各ステップは、アプリケーションサーバ１０３内の各機能部３０１〜３０５，９０１，９０２により実行される。また、図１０のＳ４０５〜Ｓ４１０，Ｓ１００４〜Ｓ１００７の各ステップは、画像処理サーバ１０４内の各機能部３０６〜３１２により実行される。
【００７０】
図１１は、実施例２の処理の流れを示す概念図である。
図１０のフローチャートのおいて、図４のフローチャートと異なる点は、以下の通りである。
ステップＳ１００１において、アプリケーションサーバ１０３の文章受信部３０１は、Ｓ４０３で画像変換部３０２に複製元の文章５０１を画像化させる前に、Ｓ４０１で受信した文章５０１にＵＲＬが含まれているか否かを判定する。
【００７１】
そして、上記Ｓ１００１において、文章５０１にＵＲＬが含まれていると判定した場合、ステップＳ１００２において、ＵＲＬ解析部９０１は、ＵＲＬの内容（ＵＲＬが示すリソース（ＵＲＬ文章））を解析する。
【００７２】
次に、ステップＳ１００３では、ＵＲＬ文章画像変換部９０２が、ＵＲＬの内容（ＵＲＬが示すリソース）を画像化してＵＲＬ文章画像（リソース画像）１１０１を生成する。さらに、該ＵＲＬ文章画像１１０１を、ＵＲＬ文章画像変換部９０２が、画像処理サーバ１０４へ送信する。なお、上記ＵＲＬ文章画像は、元のＵＲＬ文章に画像が貼り付けられている場合、その画像も含むものである。
【００７３】
そして、ＵＲＬ文章画像変換部９０２から送信されたＵＲＬ文章画像１１０１は、画像処理サーバ１０４の文章画像受信部３０６で受信される。
そして、ステップＳ１００４にて、検体パターン判断部３０７が、実施例１の文章画像の場合と同様に、ＵＲＬ文章画像１１０１全体において、検体画像記憶部１０６に記憶している検体画像のパターンいずれかに該当するか判断する。
【００７４】
そして、ステップＳ１００４において、該当する検体画像のパターンが有ると判断した場合には、検体パターン判断部３０７は、ＵＲＬ文章画像１１０１を、文章画像変換部３０８に送信する。そして、ステップＳ１００５において、文章画像変換部３０８が、ＵＲＬ文章画像１１０１を該当するパターンに変換して、変換画像５０５を生成し、変換画像５０５を画像比較部３０９に送信する。
【００７５】
一方、ステップＳ１００４において、該当する検体画像のパターンが無い（パターン１，２のいずれにも該当しない）と判断した場合には、検体パターン判断部３０７は、ＵＲＬ文章画像１１０１を変換することなく画像比較部３０９に送信する。
【００７６】
次にステップＳ１００６にて、画像比較部３０９が、変換画像５０５若しくは無変換のＵＲＬ文章画像１１０１と、検体画像記憶部１０６に記憶されている検体画像とをピクセル単位で比較し、比較結果に基づいて類似度算出部３１０が画像の類似度を算出する。なお、ＵＲＬ文章によっては、文字列だけではなく、画像を貼り付けているページもある。そのため、ＵＲＬ文章画像内の文字列に対応する画像部分と検体画像（文字列画像）との比較のみでなく、ＵＲＬ文章画像内の元のＵＲＬ文章に貼り付けられていた画像に対応する画像部分と検体画像とのパターンマッチングをも行う。
【００７７】
次に、ステップＳ１００７において、類似度算出部３１０は、上記Ｓ１００６で算出した類似度が画像処理サーバ１０４に設定された閾値より高いか、若しくは低いかを判定する。なお、この閾値は、管理者等により画像処理サーバ１０４の操作部（キーボードやポインティングデバイス）やネットワークを介して接続されるＰＣ等から予め設定され、画像処理サーバ１０４のハードディスクに記憶されているものとする。
【００７８】
そして上記Ｓ１００７において、類似度算出部３１０は、上記Ｓ１００６で算出した類似度が閾値より高いと判定した場合には、ＵＲＬ文章画像１１０１に対応するＵＲＬを含む元文章をスパム文章であると判断し、該判断結果を文章削除指示部３１２に送信する。そして、ステップＳ４０９において、文章削除指示部３１２が、一時記憶部１０５に記憶されているＵＲＬ文章画像１１０１の元文章５０１を削除指示する。即ち、ＵＲＬ文章画像１１０１の元文章５０１の利用を不許可とするように制御する。この指示により一時記憶部１０５に記憶されているＵＲＬ文章画像１１０１の元文章５０１が削除される。そして、本フローチャートの処理を終了する。
【００７９】
一方、ステップＳ１００７にて、類似度算出部３１０は、上記Ｓ１００６で算出した類似度が閾値より高くないと判断した場合、ＵＲＬ文章画像１１０１が問題の無い文章であると判断し、該判断結果をアプリケーションサーバ１０３の文章受信部３０１に送信する。なお、類似度算出部３１０は、アプリケーションサーバ１０３の文章画像送信部３０３から受信した文章画像が問題の無い文章であると判定した場合は、その旨を文章登録指示部３１１に通知する。しかし、アプリケーションサーバ１０３のＵＲＬ文章画像変換部９０２から受信したＵＲＬ文章画像１１０１が問題の無い文章であると判定した場合は、その旨をアプリケーションサーバ１０３の文章受信部３０１に通知する。
【００８０】
アプリケーションサーバ１０３の文章受信部３０１は、上記通知を受信すると、ステップＳ１００８において、上記Ｓ４０１で受信した文章５０１に含まれている全てのＵＲＬについてＳ１００２〜Ｓ１００７の処理が終了したか否かを判断する。
【００８１】
そして、上記Ｓ１００８において、まだ全てのＵＲＬについてＳ１００２〜Ｓ１００７の処理が終了していないと判断した場合には、文章受信部３０１は、ステップＳ１００２に処理を戻し、ＵＲＬ解析部９０１に次のＵＲＬの内容を解析させる。
【００８２】
一方、上記Ｓ１００８において、既に全てのＵＲＬについてＳ１００２〜Ｓ１００７の処理が終了したと判断した場合には、文章受信部３０１は、ステップＳ４０３に処理を進め、画像変換部３０２に複製元の文章５０１を画像化させる。さらに、ステップＳ４０４において、文章画像送信部３０３が、文章画像５０２を画像処理サーバ１０４へ送信する。この文章画像５０２は、画像処理サーバ１０４の文章画像受信部３０６で受信され、画像処理サーバ１０４において実施例１で示したＳ４０５〜Ｓ４１０の処理が実行される。即ち、受信した文章に含まれるＵＲＬの内容に問題がない場合には、受信した文章そのものチェックに処理を移す。
【００８３】
本実施例では、受信した文章５０１に含まれる全てのＵＲＬの内容から生成されたＵＲＬ文章画像１１０１に問題がないと判断し、さらに、文章画像５０２にも問題がないと判断して始めて、元文章５０１を文章登録部３０５へ登録する。即ち、文章画像５０２及びＵＲＬ文章画像１１０１の元文章５０１の利用を許可するように制御する。
【００８４】
以上が、図９と図４との相違点である。なお、ステップＳ４０３以降の処理に関しては、図４のフローチャートと同様の処理のため、詳細な説明は省略する。
なお、実施例２においても、外部から送信されたスパム文章のうち、検体画像記憶装置１０６に記憶している複数の検体画像のパターンに該当せず、文章登録部３０５にスパム文章が登録されることがある。この場合、実施例１と同様に、システム管理者は、文章登録部３０５に登録された文章及びその文章内に含まれるＵＲＬが示すＵＲＬ文書をチェックし、文章及びＵＲＬの内容に問題があるか判断を行う。ここで問題がなければその文章は削除せず、その文章に問題があれば、問題があった文章を画像化し、検体画像記憶装置１０６に新たな検体画像として登録し、登録されている文章を削除する。また、そのＵＲＬの内容に問題があれば、そのＵＲＬの内容（ＵＲＬ文章）を画像化し、検体画像記憶装置１０６に新たな検体画像として登録し、登録されている文章を削除する。なお、文章の検体画像記憶装置１０６への登録方法は、実施例１と同様である。また、ＵＲＬ文書を検体画像記憶装置１０６に新たに登録する場合も実施例１の文章画像の登録方法と同様である。
【００８５】
以上示したように、文章内に含まれるＵＲＬが示すコンテンツに対して、本実施例のフィルタリング処理を施すことにより、電子掲示板にアップされる文章に含まれている悪質なＷｅｂサイトへのアクセスを防ぐことが可能となる。
なお、ＵＲＬの内容によっては、文字列だけではなく、画像を貼り付けているページもある。そのため、文字列から生成された画像（文字列画像）対文字列画像と、画像から生成された画像（非文字列画像）対非文字列画像でのパターンマッチングを一括して行うことができる。これにより、精度の高いフィルタリングを行うことが可能である。
【実施例３】
【００８６】
本発明の実施例３を図１２〜図１４に基づき説明する。実施例３では、電子メールの本文として送信された文章を実施例１、実施例２と同様にフィルタリング処理する。
［システム構成］
図１２は、本発明の実施例３に係るスパム文章フィルタリングシステムを用いた電子メールシステム構成図である。
【００８７】
図１に示した実施例１，２のシステム構成に対して、追加で、文字列に対してフィルタリングを行うスパムチェックサーバ１２０１と、メールボックスを含むメールサーバ１２０２が設けられている。なお、メールサーバ１２０２にはクライアントＰＣ１２０３が接続されている。
【００８８】
ユーザ１０８がクライアントＰＣ１０１にて、インターネット若しくはイントラネット等のネットワークを介してｓｍｔｐ(Simple Mail Transfer Protocol)を利用し、スパムチェックサーバ１２０１に電子メール（以下、メール）を送信する。
スパムチェックサーバ１２０１では、クライアントＰＣ１０１からメールを受信し、該受信したメールの本文をチェックし、スパムキーワードを含むか否かを判断し、スパムキーワードを含む場合にはそのメールを削除する。
【００８９】
一方、スパムキーワードを含んでいなければ、スパムチェックサーバ１２０１は、そのメールをアプリケーションサーバ１０３に転送する。
アプリケーションサーバ１０３では、スパムチェックサーバ１２０１からメールを受信し、該受信したメールを一時記憶装置１０５にメールを記憶するとともに、該メールの本文を画像化し、画像処理サーバ１０４へ画像化したメールの本文を送信する。
【００９０】
画像処理サーバ１０４では、アプリケーションサーバ１０３送信されたメール本文画像を受信し、メール本文画像と検体画像記憶装置１０６に記憶されている検体画像との画像比較を行い、それらの画像のピクセル単位での類似度を算出する。そして、類似度が画像処理サーバ１０４に設定された閾値より高ければ、画像処理サーバ１０４は、一時記憶装置１０５に記憶したメールをメールサーバ１２０２の迷惑メールボックスに転送する。一方、類似度が画像処理サーバ１０４で上記設定された閾値より低ければ、画像処理サーバ１０４は、一時記憶装置１０５に記憶したメールをメールサーバ１２０２の受信メールボックスに転送する。
【００９１】
そして、ユーザ１２０４がメールサーバ１２０２に対して、ＰＯＰ(Post Office Protocol)操作を指示すると、メールサーバ１２０２はメールボックスからメールを取得し、クライアントＰＣ１２０３にメールを送信する。ここでは、迷惑メールとして判断されたメールを迷惑メールボックスに転送する構成について説明したが、このメールを削除するように構成してもよい。
【００９２】
本実施例において、クライアントＰＣ１０１、１２０３は、ネットワーク上に複数存在してよい。また、メールクライアントは、メールを送受信するための専用のアプリケーションでも良く、或いはＷｅｂブラウザ上で動作するＷｅｂアプリケーションでも構わない。
【００９３】
また、ハードウェア構成は、実施例１，２と同様のため省略する。
［ソフトウェア構成］
図１３は、本発明の実施例３のスパム文章フィルタリングシステムのソフトウェア構成図である。
図１３と実施例１で示した図３との違いは、図１３においてアプリケーションサーバ１０３内に、メール転送部１３０１と、メールサーバ１２０２と、メールサーバ１２０２内のメール受信部１３０２が加わったことである。
【００９４】
実施例３でも、実施例１と同様の処理で、スパム判定した結果、メールの本文がスパムと判断された場合、一時記憶部１０５に記憶しているメールを迷惑メール受信部１３０３に転送する。また、スパムで無いと判断された場合、一時記憶部１０５に記憶しているメールをメール転送部１３０１に文章を送信し、メール転送部１３０１からメールサーバ１２０２内のメール受信部１３０２にメールを転送する。
【００９５】
［メール本文画像化によるスパム文章フィルタリング］
図１４は、外部から送信されるメールの本文のフィルタリング処理の流れを示すフローチャートである。なお、図１４のＳ１４０１〜Ｓ１４０５，Ｓ１００１〜Ｓ１００３，Ｓ１００８の各ステップは、アプリケーションサーバ１０３内の各機能部３０１〜３０３，１３０１により実行される。また、図４のＳ４０５〜Ｓ４０８，Ｓ１００４〜Ｓ１００７の各ステップは、画像処理サーバ１０４内の各機能部３０６〜３１０により実行される。
【００９６】
図１４のステップＳ１４０１において、アプリケーションサーバ１０３の文章受信部３０１は、スパムチェックサーバ１２０１から転送されたメールを受信する。
次に、ステップＳ１４０２において、文章受信部３０１は、上記Ｓ１４０１で受信したメールの複製を作成し、一時記憶部１０５に一時的に記憶する。
次に、ステップＳ１００１において、アプリケーションサーバ１０３の文章受信部３０１は、Ｓ１４０３で画像変換部３０２に複製元のメールの本文を画像化させる前に、Ｓ１４０１で受信したメールの本文にＵＲＬ等のリソース識別情報（以下、ＵＲＬ）が含まれているか否かを判定する。なお、Ｓ１００１〜Ｓ１００８の処理は、図１０と同様であるので詳細な説明は省略する。
【００９７】
なお、Ｓ１００７において、類似度算出部３１０は、Ｓ１００６で算出した類似度が閾値より高いと判定した場合には、ＵＲＬ文章画像１１０１の元となるＵＲＬを含むメールの本文をスパムメールであると判断する。そして、類似度算出部３１０は、その判断結果をアプリケーションサーバ１０３のメール転送部１３０１に通知する。即ち、このメールの利用を不許可とするように制御する。この通知により、メール転送部１３０１は、一時記憶部１０５に記憶されているメールをメールサーバ１２０２の迷惑メール受信部１３０３に転送する。そして、本フローチャートの処理を終了する。
【００９８】
一方、ステップＳ１００７において、類似度算出部３１０は、上記Ｓ１００６で算出した類似度が閾値より高くないと判定した場合には、ＵＲＬ文章画像１１０１が問題の無い文章であると判断する。そして、類似度算出部３１０は、その判断結果をアプリケーションサーバ１０３の文章受信部３０１に送信する。なお、類似度算出部３１０は、アプリケーションサーバ１０３の文章画像送信部３０３から受信したメールの本文が問題の無い文章であると判定した場合は、その旨をメール転送部１３０１に通知する。しかし、アプリケーションサーバ１０３のＵＲＬ文章画像変換部９０２から受信したＵＲＬ文章画像１１０１が問題の無い文章であると判定した場合は、その旨をアプリケーションサーバ１０３の文章受信部３０１に通知する。
【００９９】
そして、ステップＳ１００８において、まだ全てのＵＲＬについてＳ１００２〜Ｓ１００７の処理が終了していないと判断した場合には、文章受信部３０１は、ステップＳ１００２に処理を戻し、ＵＲＬ解析部９０１に次のＵＲＬの内容を解析させる。
【０１００】
一方、上記Ｓ１００８において、既に全てのＵＲＬについてＳ１００２〜Ｓ１００７の処理が終了したと判断した場合、文章受信部３０１は、ステップＳ１４０３に処理を進め、画像変換部３０２に複製元のメールの本文を画像化させ、文章画像を生成させる。
さらに、ステップＳ４０４において、文章画像送信部３０３が、文章画像を画像処理サーバ１０４へ送信する。この文章画像は、画像処理サーバ１０４の文章画像受信部３０６で受信され、画像処理サーバ１０４において実施例１，２で示したＳ４０５〜Ｓ４０８の処理が実行される。即ち、受信した文章に含まれるＵＲＬの内容に問題がない場合には、受信した文章そのものチェックに処理を移す。
【０１０１】
そして、ステップＳ４０８において、類似度算出部３１０は、Ｓ４０７で算出した類似度が閾値より高いと判定した場合には、文章画像の元文章（メールの本文）をスパムメールであると判断し、該判断結果をメール転送部１３０１に送信する。即ち、このメールの利用を不許可とするように制御する。この通知により、メール転送部１３０１は、一時記憶部１０５に記憶されている文章画像の元メールをメールサーバ１２０２の迷惑メール受信部１３０３に転送する。そして、本フローチャートの処理を終了する。
【０１０２】
一方、上記Ｓ４０８において、類似度算出部３１０は、Ｓ４０７で算出した類似度が閾値より高くないと判定した場合には、文章画像の元文章（メールの本文）をスパムメールでないと判断し、該判断結果をメール転送部１３０１に送信する。即ち、このメールの利用を許可するように制御する。この通知により、メール転送部１３０１は、一時記憶部１０５に記憶されている文章画像の元メールをメールサーバ１２０２のメール受信部１３０２に転送する。そして、本フローチャートの処理を終了する。
【０１０３】
本実施例では、受信したメールの本文に含まれる全てのＵＲＬの内容から生成されたＵＲＬ文章画像に問題がないと判断し、さらに、メールの本文の文章画像にも問題がないと判断して始めて、メールをメール受信部１３０２に転送する。即ち、メールの本文の文章画像及びＵＲＬ文章画像の元となるメールの利用を許可するように制御する。
【０１０４】
以上が、図１４と図４，図１０との相違点である。なお、ステップＳ４０４〜Ｓ４０８の処理に関しては、図４，図１０のフローチャートと同様の処理のため、説明は省略する。
【０１０５】
以上示したように、送信されたメールを画像化し、システム側に記憶している各種パターンの検体画像と比較をし、類似していれば送信されたメールを削除することによって、スパムメール攻撃を防ぐことが可能である。
また、比較の際に、類似度を上げるために、画像化したメールを該当する検体画像パターンに変換し、検体画像を調整して、変換した文章画像との類似度を上げることでフィルタリング精度を上げることが可能である。
さらに、メール内に含まれるＵＲＬが示すリソース（コンテンツ）に対して、本実施例のフィルタリング処理を施すことにより、電子メールの文章に含まれている悪質なＷｅｂサイトへのアクセスを防ぐことが可能となる。
【０１０６】
なお、実施例３では、電子メールの本文として送信された文章をフィルタリング処理する構成について説明したが、subjectに記載された文章にもフィルタリング処理を施す構成であってもよい。また、ＵＲＬの内容と同様に、電子メールに添付された添付ファイルについてもフィルタリング処理を施す構成であってもよい。
【実施例４】
【０１０７】
本発明の実施例４を図１５〜図１７に基づき説明する。
実施例４では、Ｗｅｂページアクセスにおける、アクセス制御を実施例２の手法を用いて処理する。なお、システム構成及び、ハードウェア構成は実施例１，２と同様のため、説明は省略する。
【０１０８】
［ソフトウェア構成］
図１５は、本発明の実施例４のシステムのソフトウェア構成を示す図である。
図１５と図９との違いは、アプリケーションサーバ１０３内に、Ｗｅｂページリクエスト受信部１５０１と、Ｗｅｂページレスポンス送信部１５０２と、アクセス制限画面表示部１５０３が加わったことである。
ユーザがクライアントＰＣ上１０１でＷｅｂブラウザを利用しＷｅｂページにアクセスする際、クライアントＰＣ１０１上のＷｅｂブラウザから送信されたＵＲＬをＷｅｂページリクエスト受信部１５０１で受信する。
【０１０９】
次に、受信したＵＲＬ等のリソース識別情報（以下、ＵＲＬ）に対して、ＵＲＬ解析部９０１，ＵＲＬ文章画像変換部９０２は、実施例２と同様の処理を行い、画像化したＵＲＬが示すリソースの内容（ＵＲＬ文章画像）と画像処理サーバ１０４送信する。画像処理サーバ１０４でも、実施例２と同様の処理を行い、記憶している検体画像と比較する。そして、ＵＲＬの内容が適切であれば、アプリケーションサーバ１０３のＷｅｂページレスポンス送信部１５０２で、Ｗｅｂブラウザ要求されたＵＲＬ乃至ＷｅｂページをクライアントＰＣ１０１のＷｅｂブラウザに表示させる。逆に、Ｗｅｂページの内容が不適切であれば、アクセス制限画面表示部１５０３で、Ｗｅｂブラウザから要求されたＵＲＬ乃至Ｗｅｂページへのアクセスは制限されている旨を伝える画面（例えば図１７）をＷｅｂブラウザに表示させる。
【０１１０】
［Ｗｅｂページアクセス制御］
図１６は、外部から要求されるＷｅｂページへのアクセス制限処理の流れを示すフローチャートである。なお、図４のＳ１６０１〜Ｓ１６０３，Ｓ１００２〜Ｓ１００３の各ステップは、アプリケーションサーバ１０３内の各機能部９０１，９０２，１５０１〜１５０３により実行される。また、図４のＳ１００４，Ｓ４０６〜Ｓ４０８の各ステップは、画像処理サーバ１０４内の各機能部３０６〜３１０により実行される。
【０１１１】
図１６のステップＳ１６０１において、アプリケーションサーバ１０３のＷｅｂページリクエスト受信部１５０１は、外部のクライアントＰＣ１０１のＷｅｂブラウザから要求されたＵＲＬを受信する。
そして、実施例２と同様に、ＵＲＬ解析部９０１が、ＵＲＬの内容（ＵＲＬが示すリソース（ＵＲＬ文章））を解析し（Ｓ１００２）、ＵＲＬ文章画像変換部９０２が、ＵＲＬ文章を画像化し、ＵＲＬ文章画像を画像処理サーバ１０４へ送信する（Ｓ１００３）。
【０１１２】
そして、ＵＲＬ文章画像変換部９０２から送信されたＵＲＬ文章画像１１０１は、画像処理サーバ１０４の文章画像受信部３０６で受信される。そして、実施例２と同様に、ステップＳ１００４において、検体パターン判断部３０７が、画像化したＵＲＬの内容（ＵＲＬ文章画像）全体において、検体画像記憶部１０６に記憶している検体画像のパターンいずれかに該当するか判断する。そして、この判断に基づいて、実施例１と同様に、ＵＲＬ文章画像を該当パターンに変換し（Ｓ４０６）、検体画像と比較して類似度を算出する（Ｓ４０７）。この際、類似度を上げるため検体画像を拡大／縮小したり、検体画像の高さ、ピクセル数を増加／減少させたりする。
【０１１３】
そして、類似度算出部３１０は、算出した類似度が閾値より大きい場合（Ｓ４０８でＹｅｓ）、ＵＲＬの内容（ＵＲＬが示すリソース）が不適切である旨をアクセス制限画像表示部１５０３に通知する。即ち、ＵＲＬの内容（ＵＲＬが示すリソース）の表示を不許可とするように制御する。この通知により、アクセス制限画像表示部１５０３は、Ｗｅｂブラウザから要求されたＵＲＬ乃至Ｗｅｂページへのアクセスは制限されている旨を伝える画面（例えば図１７）をＷｅｂブラウザに表示させる（Ｓ１６０３）。
【０１１４】
一方、類似度算出部３１０は、算出した類似度が閾値以下の場合（Ｓ４０８でＮｏ）、ＵＲＬの内容（ＵＲＬが示すリソース）が適切である旨をＷｅｂページレスポンス送信部１５０２に通知する。この通知により、Ｗｅｂページレスポンス送信部１５０２は、Ｗｅｂブラウザ要求されたＵＲＬ乃至ＷｅｂページをクライアントＰＣ１０１のＷｅｂブラウザに表示させる（Ｓ１６０２）。
【０１１５】
図１７は、ＵＲＬの内容が不適切だと判断した場合にＷｅｂブラウザに表示するアクセス制御画面の一例を示した図である。本アクセス制御画面は、一例であり、もちろんこれに限るものではない。
以上示したように、要求されたＵＲＬの内容を画像化し、システム側に記憶している各種パターンの検体画像と比較をし、類似していれば送信された文章を削除することによって、不適切なＷｅｂページへのアクセスを制限することができる。
【０１１６】
以上、各実施例で示したように、受信した文章（キャラクタデータ）を一旦画像化することにより、従来のキャラクタベースのフィルタリングでは排除できなかった内容のスパム書き込みやスパムメールを排除することができる。これにより、システムに投稿されるスパム文章を防御でき、顧客満足度を向上させることができる。
従来では、スパム文章であるか否かの判定は０か１のどちらかの判定であったが、実施例では、０〜１００の数値（類似度）でスパム文章であるか否かを判定でき、システム側で閾値を設定することでスパムフィルタリングの精度を上げることができる。また、文章内の文字列以外に、文章内に含まれるＵＲＬが示すコンテンツの画像マッチングを行うことで、文章とＷｅｂページのフィルタリングを行うこともできる。
【０１１７】
なお、上述した各種データの構成及びその内容はこれに限定されるものではなく、用途や目的に応じて、様々な構成や内容で構成されることは言うまでもない。
以上、一実施例について示したが、本発明は、例えば、システム、装置、方法、プログラム若しくは記憶媒体等としての実施態様をとることが可能である。具体的には、複数の機器から構成されるシステムに適用しても良いし、また、一つの機器からなる装置に適用しても良い。
【０１１８】
なお、上記実施例１〜実施例４及びその変形例を有機的に組み合わせた構成も全て本発明に含まれるものである。
以下、本発明に係る情報処理装置で読み取り可能な（コンピュータ読取り可能な）各種データ処理プログラムを格納する記憶媒体（記録媒体）について説明する。
本発明の各工程（上述した各機能）は、ネットワーク又は各種記憶媒体を介して取得したソフトウェア（プログラム）をパーソナルコンピュータ等の処理装置（ＣＰＵ，プロセッサ）にて実行することでも実現できる。
【０１１９】
また、本発明は、複数の機器から構成されるシステムに適用しても、１つの機器からなる装置に適用してもよい。また、本発明は、システム或いは装置にプログラムを供給することによって達成される場合にも適応できることは言うまでもない。この場合、本発明を達成するためのソフトウェアによって表されるプログラムを格納した記憶媒体を該システム或いは装置に読み出すことによって、そのシステム或いは装置が、本発明の効果を享受することが可能となる。
【０１２０】
本発明は上記実施例に限定されるものではなく、本発明の趣旨に基づき種々の変形（各実施例の有機的な組合せを含む）が可能であり、それらを本発明の範囲から除外するものではない。
本発明の様々な例と実施例を示して説明したが、本発明の趣旨と範囲は、本明細書内の特定の説明に限定されるのではない。
【符号の説明】
【０１２１】
１０３    アプリケーションサーバ
１０４    画像処理サーバ
１０５    一時記憶装置
１０６    検体画像記憶装置
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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