【手続補正書】
【提出日】平成19年2月16日(2007.2.16)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
スパム防止に関連してアイテムを分類することを容易にするシステムであって、
１組の前記アイテムを受け取る構成要素と、
前記アイテムの対象とする受信者を識別し、ポーリングすべき前記アイテムの部分集合にタグ付けをする構成要素であって、前記アイテムの部分集合は、既知のスパムファイティングユーザである受信者の部分集合に対応することと、
前記スパムファイタの、前記ポーリングされたアイテムの分類に関する情報を受信し、スパムフィルタをトレーニングすることおよびスパムリストをポピュレートすることに関連して前記情報を使用するフィードバック構成要素と、
を備えることを特徴とするシステム。
【請求項２】
前記アイテムは、電子メール（ｅメール）およびメッセージのうち少なくとも１つを含むことを特徴とする請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記１組の前記アイテムを受信する構成要素は、電子メールサーバ、メッセージサーバ、並びに、クライアント電子メールソフトウェアのうちいずれか１つであることを特徴とする請求項１に記載のシステム。
【請求項４】
前記ポーリングすべき前記アイテムの部分集合は、受信された前記アイテムのすべてを含むことを特徴とする請求項１に記載のシステム。
【請求項５】
前記受信者の部分集合は、受信者すべてを含むことを特徴とする請求項１に記載のシステム。
【請求項６】
前記受信者の部分集合がランダムに選択されることを特徴とする請求項１に記載のシステム。
【請求項７】
前記ポーリング用にタグ付けされた前記アイテムの部分集合は、
ユーザ当たり選択された前記アイテムの数と、
ある時間当たりのユーザ当たり選択される前記アイテムの数と、
既知のユーザに対応するアイテムにタグ付けする確率と、
のうち少なくとも１つに限定されることを特徴とする請求項１に記載のシステム。
【請求項８】
前記タグ付けされたアイテムは、それぞれ固有のＩＤが割り当てられ、前記固有のＩＤは、前記タグ付けされたアイテムおよび前記タグ付けされたアイテムの内容のうちいずれか１つに対応することを特徴とする請求項１に記載のシステム。
【請求項９】
ポーリングアイテムとして識別するため、ポーリング用にタグ付けされたアイテムを修正する構成要素をさらに備えることを特徴とする請求項１に記載のシステム。
【請求項１０】
前記ポーリングアイテムは、前記タグ付けされたアイテムの要約を含んでおり、前記要約は、件名、日付、メッセージのテキストおよびテキストの最初の数行のうちの少なくとも１つを含むことを特徴とする請求項９に記載のシステム。
【請求項１１】
前記ポーリングアイテムは、投票用使用説明ならびに少なくとも２つの投票ボタンおよび前記ユーザによって前記アイテムの分類を容易にする少なくとも２つのアイテムクラスにそれぞれ対応するリンクの内のいずれか１つを含むことを特徴とする請求項９に記載のシステム。
【請求項１２】
ユーザプロパティ、タグ付けされたアイテムに関連付けられたアイテムコンテンツおよびプロパティ、ユーザ分類および投票統計データ、ユーザ当たりポーリングおよびある時間当たりのユーザ当たりポーリングの頻度分析データ、スパムリスト、正当なメールリスト、並びに、ブラックホールリストに関する情報並びにデータを記憶する中央データベースを、さらに備えることを特徴とする請求項１に記載のシステム。
【請求項１３】
複数のスパムファイティング集団全体にわたって配布され、その結果、各集団からのフィードバックは、各集団と動作可能にインターフェースされた中央データベースに送信され、前記フィードバックの何らかの部分が、プライバシーの理由によって除去されることを特徴とする請求項１に記載のシステム。
【請求項１４】
ユーザ信頼度および信頼性をテストするユーザ分類妥当性の検査構成要素をさらに備えることを特徴とする請求項１に記載のシステム。
【請求項１５】
前記ユーザ分類妥当性の検査構成要素は、１つまたは複数の疑わしいユーザに適用することができることを特徴とする請求項１４に記載のシステム。
【請求項１６】
前記フィードバック構成要素は、ユーザフィードバック、ハニーポットフィードバック、並びに任意選択で、受信されたアイテムのユーザ受信者フィードバックに関する情報を受信することを特徴とする請求項１に記載のシステム。
【請求項１７】
スパム防止に関連してメッセージを分類することを容易にする方法であって、
１組の前記メッセージを受け取るステップと、
前記メッセージの対象の受信者を識別するステップと、
既知のスパムファイティングユーザである前記受信者の部分集合に対応する、ポーリングすべき前記メッセージの部分集合にタグ付けをするステップと、
前記ユーザの、前記ポーリングされたメッセージの分類に関する情報を受信するステップと、
スパムフィルタをトレーニングすることおよびスパムリストをポピュレートすることに関連して、前記情報を使用するステップと、
を備えることを特徴とする方法。
【請求項１８】
既知のスパムファイティングユーザである前記受信者の部分集合は、
新しいスパムフィルタをトレーニングするのを容易にするように、メッセージに対してフィードバックを提供するためにオプトインすることと、
オプトアウトしないことによって、メッセージに対してフィードバックを提供するために消極的にオプトインすることと、
参加しているメッセージサーバによって提供される電子メール／メッセージサービスに対して支払うことと、
参加しているメッセージサーバで電子メールアカウントを開くことと、
のうち少なくとも１つを実施する各受信者によって決定されることを特徴とする請求項１７に記載の方法。
【請求項１９】
ポーリング用にタグ付けされた前記メッセージの部分集合は、１つまたは複数のポーリング制限によって制限されることを特徴とする請求項１７に記載の方法。
【請求項２０】
ポーリングメッセージとしてマークおよび識別するために、タグ付けされたメッセージを修正するステップをさらに備えることを特徴とする請求項１７に記載の方法。
【請求項２１】
タグ付けされたメッセージを修正する前記ステップは、
前記タグ付けされたメッセージを、ポーリングメッセージ用の別個のフォルダに移動することと、
前記タグ付けされたメッセージの「ｆｒｏｍ」アドレスを修正することと、
前記タグ付けされたメッセージの件名行を修正することと、
前記タグ付けされたメッセージ上のポーリングアイコンを使用し、それをポーリングメッセージとして識別することと、
固有の色を使用し、前記タグ付けされたメッセージをポーリングメッセージとして識別することと、
のうち少なくとも１つを実施することを含むことを特徴とする請求項２０に記載の方法。
【請求項２２】
前記タグ付けされたメッセージがポーリングのためにダウンロードされる前に、ウィルスがあるかどうかスキャンするステップをさらに備えることを特徴とする請求項１７に記載の方法。
【請求項２３】
前記それぞれのユーザが、その元の形態による前記メッセージの第１のコピーおよびポーリング用の形態による前記メッセージの第２のコピーを受信するように、元々受信された各タグ付けされたメッセージのコピーを作成するステップをさらに備えることを特徴とする請求項１７に記載の方法。
【請求項２４】
前記トレーニングされたスパムフィルタを１つまたは複数のサーバに配布するステップをさらに備え、前記配布は、自動的に、および／または、電子メールメッセージおよびダウンロードするためのウェブサイト上のポスティングのうちの少なくとも１つによる要求によって行われることを特徴とする請求項１７に記載の方法。
【請求項２５】
前記スパムフィルタをトレーニングすること、および、前記スパムリストをポピュレートすることは、ユーザ分類フィードバックに基づくデータ、ならびに、任意選択で、１つまたは複数の追加ソースによって生成されたデータを使用して、機械学習技法によって実施され、前記１つまたは複数のソースは、ハニーポット、受信者非ユーザ分類フィードバックおよび能動学習技法を含むことを特徴とする請求項１７に記載の方法。
【請求項２６】
偏らないデータのサンプリングを得るのを容易にするために、データの前記１つまたは複数のソースによって生成されたデータは、前記ソースによって生成されたデータのタイプに対しておよび前記ユーザ分類データに対して比例して再重み付けされることを特徴とする請求項２５に記載の方法。
【請求項２７】
着信メッセージのそれぞれの１つまたは複数の肯定的な特徴について前記着信メッセージを監視するステップと、
受信された肯定的な特徴の頻度を決定するステップと、
受信された１つまたは複数の肯定的な特徴が、少なくとも一部には履歴データに基づいて閾値頻度を超えているかどうか判定するステップと、
疑わしいメッセージがスパムであるかどうか判定するために他の分類データが使用可能になるまで、前記閾値頻度を超える前記１つまたは複数の肯定的な特徴に対応する疑わしいメッセージを隔離するステップと、
をさらに備えることを特徴とする請求項１７に記載の方法。
【請求項２８】
使用された前記特徴は、前記送信側のＩＰアドレスおよびドメインのうち少なくとも１つを含む前記送信側についての情報であることを特徴とする請求項２７に記載の方法。
【請求項２９】
疑わしいメッセージを隔離する前記ステップは、
暫定的にスパムとして前記疑わしいメッセージに標識を付け、それらをスパムフォルダに移動する動作と、
他の分類データが使用可能になるまで、前記疑わしいメッセージを前記ユーザに送達することを遅らせる動作と、
前記疑わしいメッセージを、前記ユーザには見えないフォルダに保存する動作と、
のうち少なくとも１つによって実施されることを特徴とする請求項２７に記載の方法。
【請求項３０】
前記スパムフィルタの最適化を容易にするために、前記スパムフィルタのフォールスポジティブ／捕捉率を決定するステップをさらに備え、前記フォールスポジティブ／捕捉率を決定するステップは、
ポーリング結果の第１の集合を含むトレーニングデータ集合を使用して、前記スパムフィルタをトレーニングすることと、
ポーリング結果の第２の集合を生み出すために、ユーザフィードバックを使用して、ポーリングメッセージの第２の集合を分類することと、
前記ポーリングメッセージの第２の集合を、前記トレーニングされたスパムフィルタに通すことと、
前記フィルタのフォールスポジティブ／捕捉率を決定し、それによって、最適なフィルタ性能に従ってフィルタパラメータを評価および調整するために、前記ポーリング結果の第２の集合を前記トレーニングされたスパムフィルタ結果に比較することと、
を含むことを特徴とする請求項１７に記載の方法。
【請求項３１】
各々が様々なパラメータを有し、各々が前記同じトレーニングデータセット上でトレーニングされる複数のスパムフィルタが構築され、その結果、スパムフィルタリング用の最適なパラメータを決定するために、各スパムフィルタの前記フォールスポジティブ／捕捉率が、少なくとも１つの他のスパムフィルタに比較されることを特徴とする請求項３０に記載の方法。
【請求項３２】
着信メッセージの追加の組を使用して、改善されたスパムフィルタを構築するステップであって、前記着信メッセージの部分集合は、前記改善されたスパムフィルタをトレーニングすることに関連して新しい情報を生み出すためにポーリングを受け、先に得られた情報が、少なくとも一部には、どれだけ過去に得られたかに基づいて再重み付けされること、をさらに備えることを特徴とする請求項１７に記載の方法。
【請求項３３】
正当な送信側リストを構築するために、前記情報を使用するステップをさらに備えることを特徴とする請求項１７に記載の方法。
【請求項３４】
スパム送信者のアカウントを終了させるのを容易にするために、前記情報を使用するステップをさらに備えることを特徴とする請求項１７に記載の方法。
【請求項３５】
ＩＳＰを使用しているスパム送信者を識別するステップ、および、前記スパミングについて前記ＩＳＰに自動的に通知するステップをさらに備えることを特徴とする請求項３４に記載の方法。
【請求項３６】
スパムを送信する責任を負うドメインを識別するステップ、および、前記スパミングについて、前記ドメインの電子メールプロバイダの少なくとも１つに自動的に通知するステップとをさらに備えることを特徴とする請求項３４に記載の方法。
【請求項３７】
前記スパムフィルタおよび前記スパムリストのうち少なくとも１つを、メールサーバ、電子メールサーバ、および、クライアント電子メールソフトウェアのうちいずれか１つに配布するステップをさらに備え、前記配布するステップは、
ウェブサイト上で通知を掲示し、前記スパムフィルタおよびスパムリストがダウンロードのために使用可能であることを通知することと、
前記スパムフィルタおよびスパムリストを、メールサーバ、電子メールサーバ、および、クライアント電子メールソフトウェアに自動的に送り出すことと、
前記スパムフィルタおよびスパムリストを、メールサーバ、電子メールサーバ、および、クライアント電子メールソフトウェアに手動で送り出すことと、
のうち少なくとも１つを含むことを特徴とする請求項１７に記載の方法。
【請求項３８】
ユーザ分類の信頼度および信頼性を検証することを容易にする交差検定方法であって、
１つまたは複数の疑わしいユーザの分類を、前記スパムフィルタをトレーニングするために使用されるデータから除外するステップと、
他の使用可能なすべてのユーザ分類を使用して、前記スパムフィルタをトレーニングするステップと、
前記疑わしいユーザのポーリングメッセージを、前記トレーニングされたスパムフィルタに通し、前記疑わしいユーザの分類に比べて、そのメッセージをどのように分類しているかを判定するステップと、
を備えることを特徴とする方法。
【請求項３９】
前記ユーザが信頼できるものと判定されるまで、信頼できないと判定されたユーザによって提供された既存のおよび今後の分類を軽視するステップと、
信頼できないと判定されたユーザによって提供された既存の分類を廃棄するステップと、
前記信頼できないユーザを、今後のポーリングから除去するステップと、
のうち少なくとも１つを実施するステップをさらに備えることを特徴とする請求項３８に記載の方法。
【請求項４０】
フィードバックループシステムを介してスパムフィルタをトレーニングするために、ユーザ分類における信頼度および信頼性を検証することを容易にする方法であって、
スパムファイティングユーザの部分集合を、疑わしいユーザとして識別するステップと、
既知の結果を有する１つまたは複数のメッセージを、ポーリングのために前記疑わしいユーザに提供するステップと、
前記ユーザの分類の前記信頼度を確かめるために、前記１つまたは複数のテストメッセージの前記疑わしいユーザの分類が前記既知の分類に合致するかどうかを判定するステップと、
を備えることを特徴とする方法。
【請求項４１】
疑わしいユーザとして識別された前記スパムファイティングユーザの部分集合は、すべてのユーザを含むことを特徴とする請求項４０に記載の方法。
【請求項４２】
前記メッセージは、スパムおよび善良なメールのうち少なくとも１つであることが既知であり、前記フィードバックループシステムによって着信メールのストリーム内に注入され、前記疑わしいユーザに送達されるテストメッセージであることを特徴とする請求項４０に記載の方法。
【請求項４３】
ポーリングのために前記疑わしいユーザによって受信された前記メッセージは、前記スパムフィルタを正しい分類でトレーニングし信頼できないユーザを識別するために、システム管理者によって手分類されることを特徴とする請求項４０に記載の方法。
【請求項４４】
信頼できないと判定されたユーザによって提供された既存のおよび今後の分類を、前記ユーザが信頼できるものと判定されるまで軽視するステップと、
信頼できないと判定されたユーザによって提供された既存の分類を廃棄するステップと、
前記信頼できないユーザを今後のポーリングから除去するステップと、
のうち少なくとも１つの動作をさらに備えることを特徴とする請求項４０に記載の方法。
【請求項４５】
スパム防止に関連してメッセージを分類するのを容易にするシステムであって、
１組の前記メッセージを受け取る手段と、
前記メッセージの対象となる受信者を識別する手段と、
既知のスパムファイティングユーザである前記受信者の部分集合に対応し、ポーリングすべき前記メッセージの部分集合にタグ付けをする手段と、
前記ユーザの、前記ポーリングされたメッセージの分類に関する情報を受信する手段と、
スパムフィルタをトレーニングすることおよびスパムリストをポピュレートすることに関連して、前記情報を使用する手段と、
を備えることを特徴とするシステム。