(57)【要約】【課題】構造化されていない電子文書に対し、電子文書毎の公開レベルに対応して秘匿すべき情報を変更し、マスキング対象を絞ってマスキングする。【解決手段】マスキング処理部１０１のマスキング対象判定部は、電子文書１１０の文書名により文書公開レベルＤＢ１０６を検索して、各電子文書１１０についてマスキングする文字列の種別毎のマスキング要否情報を取得する。そして、マスキング対象判定部は、取得された要否情報がマスキングすることを指定している場合、マスキング対象判定辞書１０５に格納されているマスキング対象文字列の種別毎の文字列定義情報に基づいて電子文書１１０に含まれる各文字列がマスキング対象文字列であるか否かを判定し、マスキング対象文字列であると判定されたマスキング対象文字列をマスキングする。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
電子文書の中のマスキングされる対象となるマスキング対象文字列を判定するための文字列定義情報を当該マスキング対象文字列の種別毎に格納したマスキング対象判定辞書と、
マスキングされる電子文書の文書名と、当該電子文書の文書名毎に前記マスキング対象文字列の各種別についてマスキングの要否を指定する要否情報とを格納した文書公開レベルデータベースと、
電子文書の文書名により前記文書公開レベルデータベースを検索して当該電子文書におけるマスキング対象文字列の種別毎の要否情報を取得し、当該取得された要否情報がマスキングすることを指定している場合、前記マスキング対象判定辞書に格納されているマスキング対象文字列の種別毎の文字列定義情報に基づいて当該電子文書に含まれる各文字列がマスキング対象文字列であるか否かを判定し、マスキング対象文字列であると判定されたマスキング対象文字列をマスキングするマスキング対象判定手段と、
を備えることを特徴とする電子文書マスキングシステム。
【請求項２】
前記文書公開レベルデータベースが、前記電子文書の文書名毎に、前記マスキング対象判定手段によってマスキングされるマスキング対象文字列の前後の名詞文字列の位置を入れ替える範囲の行数を指定する行数定義情報を格納しており、
前記文書公開レベルデータベースに格納された前記行数定義情報によって指定される範囲の行数分の行について、前記マスキング対象判定手段によってマスキングされたマスキング対象文字列の前後の名詞文字列をランダムに入れ替える名詞入替手段を備える、
ことを特徴とする請求項１に記載の電子文書マスキングシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、電子文書に含まれる秘匿すべき情報の文字列に対してマスキングを行う電子文書マスキングシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、個人情報の保護が重要視されており、電子文書についても必要に応じて個人情報の漏洩防止対策が取られている。例えば、電子文書内に含まれる個人情報をマスキングし、それらの文字列の読み取りを妨げることが行われている。
【０００３】
このような電子文書内の個人情報をマスキングするシステムとして、構造化されていない電子文書に対し、予め用意したマスキング対象情報の種別に対応したマスキング対象判定辞書を使用して本文中に含まれる個人情報を特定し、マスキングを行うシステムが知られている（例えば、特許文献１参照。)。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００７−５８３８０号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
秘匿すべき情報は、文書の公開目的や、公開する年代による情報に対する法律の適用の違い等によって異なる場合がある。このような場合、文書に含まれる情報を公開するレベルを変更できることが望ましい。
しかし、特許文献１に記載のシステムは、電子文書毎の公開レベルに対応して秘匿すべき情報を変更し、マスキング対象を絞ってマスキングを行うことはできない。
【０００６】
本発明は、構造化されていない電子文書に対し、電子文書毎の公開レベルに対応して秘匿すべき情報を変更し、マスキング対象を絞ってマスキングすることを可能にすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記課題を解決するために、本発明の電子文書マスキングシステムは、
電子文書の中のマスキングされる対象となるマスキング対象文字列を判定するための文字列定義情報を当該マスキング対象文字列の種別毎に格納したマスキング対象判定辞書と、
マスキングされる電子文書の文書名と、当該電子文書の文書名毎に前記マスキング対象文字列の各種別についてマスキングの要否を指定する要否情報とを格納した文書公開レベルデータベースと、
電子文書の文書名により前記文書公開レベルデータベースを検索して当該電子文書におけるマスキング対象文字列の種別毎の要否情報を取得し、当該取得された要否情報がマスキングすることを指定している場合、前記マスキング対象判定辞書に格納されているマスキング対象文字列の種別毎の文字列定義情報に基づいて当該電子文書に含まれる各文字列がマスキング対象文字列であるか否かを判定し、マスキング対象文字列であると判定されたマスキング対象文字列をマスキングするマスキング対象判定手段と、
を備える。
【０００８】
好ましくは、本発明の電子文書マスキングシステムは、
前記文書公開レベルデータベースが、前記電子文書の文書名毎に、前記マスキング対象判定手段によってマスキングされるマスキング対象文字列の前後の名詞文字列の位置を入れ替える範囲の行数を指定する行数定義情報を格納しており、
前記文書公開レベルデータベースに格納された前記行数定義情報によって指定される範囲の行数分の行について、前記マスキング対象判定手段によってマスキングされたマスキング対象文字列の前後の名詞文字列をランダムに入れ替える名詞入替手段を備える。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、構造化されていない電子文書に対し、電子文書毎の公開レベルに対応して秘匿すべき情報を変更し、マスキング対象を絞ってマスキングすることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本発明の実施形態に係る電子文書マスキングシステムの構成の一例を示すブロック図である
【図２】文書公開レベルＤＢが保持する文書公開レベル管理テーブルの一例を示す図である。
【図３】マスキング処理部の構成の一例を示すブロック図である。
【図４】マスキング対象判定部におけるマスキング対象判定処理のフローチャートの一例を示す図である。
【図５】接頭辞辞書を用いた氏名・企業名マスキング処理のフローチャートの一例を示す図である。
【図６】接尾辞辞書を用いた氏名・企業名マスキング処理のフローチャートの一例を示す図である。
【図７】名詞入替処理部における名詞入替処理を示すフローチャートの一例を示す図である。
【図８】図７に示す名詞入替処理の中の名詞文字列入替処理のフローチャートの一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、本発明の実施形態に係る電子文書マスキングシステムについて図面を参照しながら説明する。
【００１２】
図１は、本発明の実施形態に係る電子文書マスキングシステム１００の構成の一例を示す。
本実施形態に係る電子文書マスキングシステム１００は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）１０と、メモリ２０と、記憶装置３０とを有している。
メモリ２０は、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）やＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）等を含む。メモリ２０は電子文書マスキングプログラム４０を記憶している。
ＣＰＵ１０が電子文書マスキングプログラム４０を実行することにより、マスキング処理部１０１と名詞入替処理部１０２の各機能が実現される。
【００１３】
記憶装置３０は、ハードディスク装置や光ディスク装置等を含む。記憶装置３０は、個人情報データベース（ＤＢ）１０３と、顧客情報データベース（ＤＢ）１０４と、マスキング対象判定辞書１０５と、文書公開レベルデータベース（ＤＢ）１０６と、電子文書１１０と、マスキング済電子文書１２０とを記憶している。
個人情報ＤＢ１０３には、マスキング対象となる氏名等の個人情報が格納されている。顧客情報ＤＢ１０４には、マスキング対象となる顧客企業名等の顧客情報が格納されている。
【００１４】
マスキング対象判定辞書１０５には、電子文書１１０中のマスキングされる対象となる文字列を判定するための定義情報がマスキング対象の文字列の種別毎に格納されている。マスキング対象の文字列の種別とは、例えば、氏名・企業名、住所、電話番号、メールアドレス等である。
例えば、文字列の種別が氏名・企業名であるか否かを判定するための定義情報とは、氏名や企業名の前と後にそれぞれ置かれる接頭辞と接尾辞である。マスキング対象判定辞書１０５は、例えば、氏名や企業名を抽出するために氏名・企業名接頭辞辞書と氏名・企業名接尾辞辞書を含んでいる。
マスキング対象判定辞書１０５は、その他に、住所であるか否かを判定するための接尾辞を示す文字列を格納した地名接尾辞辞書、住所に関連してマスキング対象となる文字列（地名）を格納した地名辞書、電話番号を抽出するための電話番号判定辞書、メールアドレスであるか否かを判定するための文字「＠」等を含む。
【００１５】
文書公開レベルＤＢ１０６は、文書公開レベル管理テーブル２００を保持している。文書公開レベル管理テーブル２００には、図２に示すように、文書名２０１と、マスキング要否情報２０２と、名詞入替実施範囲行数２０３の各情報が格納されている。
文書名２０１は、マスキング処理の対象である電子文書１１０の文書名を示す。
マスキング要否情報２０２は、マスキング対象となる文字列の種別（例えば氏名・企業名、住所、電話番号、メールアドレス等）を指定するとともに、これらのマスキング対象となる文字列の各種別について、電子文書毎にマスキングの要否を指定する。
名詞入替実施範囲行数２０３とは、マスキング対象である文字列の前後の名詞文字列の位置を入れ替える範囲の行数を電子文書毎に指定する定義情報である。
【００１６】
電子文書１１０は、構造化されていない電子文書であり、マスキング済電子文書１２０は、電子文書１１０にマスキング処理が施された電子文書である。
ＣＰＵ１０は、電子文書１１０をメモリ２０に読み込んで、電子文書１１０にマスキング処理を施し、マスキング済電子文書１２０として記憶装置３０に書き込む。
【００１７】
マスキング処理部１０１は、文書公開レベルＤＢ１０６を参照して電子文書１１０内の文字列についてマスキングする対象の種別毎にマスキングの要否を判定する。そして、マスキング処理部１０１は、マスキング対象判定辞書１０５を参照し、マスキングが必要と判定された文字列を伏字にする等のマスキング処理を行う。
名詞入替処理部１０２は、マスキング処理部１０１によってマスキング処理が施された電子文書１１０について、マスキング対象である文字列の前後の名詞出現位置を入れ替える名詞入替処理を行う。名詞入替処理では、名詞入替処理部１０２は、文書公開レベルＤＢ１０６を参照して名詞出現位置の入替を行う電子文書の名詞入替実施範囲行数２０３を取得し、マスキング処理が行われた文字列の前後の名詞入替実施範囲行数内に含まれる名詞文字列について、それらの名詞文字列の出現位置をランダムに入れ替える。
【００１８】
図３は、マスキング処理部１０１の構成の一例を示す。
マスキング処理部１０１は、文分割部３０１と、マスキング対象判定部３０２とを有する。
文分割部３０１は、マスキング対象となる電子文書１１０を句点、読点毎に分割する。
マスキング対象判定部３０２は、電子文書１１０の文書名により文書公開レベルＤＢ１０６を検索して、各電子文書１１０についてマスキングする文字列の種別毎のマスキング要否情報２０２を取得する。そして、マスキング対象判定部３０２は、取得されたマスキング要否情報２０２がマスキングすることを指定している場合、マスキング対象判定辞書１０５に格納されているマスキング対象文字列の種別毎の文字列定義情報に基づいて電子文書１１０に含まれる各文字列がマスキング対象文字列であるか否かを判定し、マスキング対象文字列であると判定されたマスキング対象文字列をマスキングする
【００１９】
以上の構成に基づき、本実施形態に係る電子文書マスキングシステム１の行う電子文書マスキング処理を以下に説明する。
図４は、マスキング対象判定部３０２におけるマスキング対象判定処理のフローチャートの一例を示す。
マスキング対象判定部３０２は、文書公開レベルＤＢ１０６の文書公開レベル管理テーブル２００から、処理対象の電子文書１１０の文書名を持つレコードを取得し、処理対象の電子文書１１０についてのマスキング要否情報２０２を取得する(Ｓ４０１)。
【００２０】
マスキング対象判定部３０２は、次に、取得したマスキング要否情報２０２から電子文書１１０について氏名・企業名をマスキングする必要があるか否かを判定する(Ｓ４０２)。判定の結果、氏名・企業名をマスキングする必要がある場合（Ｓ４０２：Ｙｅｓ）、マスキング対象判定部３０２は、マスキング対象判定辞書１０５に含まれる氏名と企業名を抽出するための辞書（氏名・企業名接頭辞辞書と氏名・企業名接尾辞辞書）を参照して、電子文書１１０中に含まれる氏名・企業名を示す文字列を判定し、判定した文字列を伏字に置き換えるマスキング処理を行う(Ｓ４０３)。
なお、氏名・企業名接頭辞辞書と氏名・企業名接尾辞辞書を用いた氏名と企業名のマスキング処理は、例えば、特許文献１に開示されている方法で行うことができる。この方法については、マスキング処理の一例として、図５と図６を参照しながら後で説明する。
【００２１】
マスキング対象判定部３０２は、次に、取得したマスキング要否情報２０２から処理対象の電子文書１１０について住所をマスキングする必要があるか否かを判定する(Ｓ４０４)。判定の結果、住所をマスキングする必要がある場合（Ｓ４０４：Ｙｅｓ）、マスキング対象判定部３０２は、マスキング対象判定辞書１０５の住所を抽出するための辞書（地名接尾辞辞書と地名辞書）を参照して、電子文書１１０中に含まれる住所を示す文字列を判定し、判定した文字列を伏字に置き換えるマスキング処理を行う(Ｓ４０５)。
なお、マスキング対象判定辞書１０５を用いた住所のマスキング処理は、例えば、特許文献１に開示されている方法で行うことができる。
【００２２】
マスキング対象判定部３０２は、次に、取得したマスキング要否情報２０２から処理対象の電子文書１１０についてメールアドレスをマスキングする必要があるか否かを判定する(Ｓ４０６)。判定の結果、メールアドレスをマスキングする必要がある場合（Ｓ４０６：Ｙｅｓ）、マスキング対象判定部３０２は、マスキング対象判定辞書１０５のメールアドレスを抽出するための辞書（文字「＠」）を参照して、電子文書１１０中に含まれるメールアドレスを示す文字列を判定し、判定した文字列を伏字に置き換えるマスキング処理を行う(Ｓ４０７)。
なお、マスキング対象判定辞書１０５を用いたメールアドレス文字列のマスキング処理は、例えば、特許文献１に開示されている方法で行うことができる。
以上の処理により、取得したマスキング要否情報２０２によりマスキングする必要があると指定される情報全てに対してマスキング処理を行った後、分割された電子文書を結合して、マスキング対象文字列が伏字に置き換えられた中間電子文書を作成し、マスキング対象判定処理を終了する。
【００２３】
図５と図６は、氏名と企業名のマスキング処理を示す。
氏名・企業名をマスキングする場合、マスキング対象判定部３０２は、まず、図５に示すように、氏名・企業名接頭辞辞書に基づいて接頭辞の後にある氏名または企業名をマスキングする。
氏名・企業名接頭辞辞書は、氏名と企業名の前に置かれる接頭辞を示す文字列を格納したものである。氏名・企業名接頭辞辞書には、例えば、企業名の前に付く「（株）」、「株式会社」、「（財）」、「財団法人」、「（有）」、「有限会社」等が格納されている。
【００２４】
マスキング対象判定部３０２は、文分割部３０１が分割した電子文書を取得して、その電子文書を構成する文字列を１文字ずつ読み込み、分割された電子文書の最後の文字まで、以下の処理を繰り返す（Ｓ５０１）。
マスキング対象判定部３０２は、まず、読み込んだ文字からｍ文字前までの文字列が氏名または企業名の接頭辞に該当するか否かを判定する（Ｓ５０２，Ｓ５０３）。具体的には、氏名・企業名接頭辞辞書に格納されている文字列と一致するか否かを判定する（Ｓ５０３）。ここで「ｍ」は、０からＭＡＸまでループするものとし、ＭＡＸは氏名・企業名接頭辞辞書に格納された文字列の最大文字数とする。
判定の結果、一致した場合（Ｓ５０３：Ｙｅｓ）には、接頭辞に該当すると判定された文字列の後ろの文字列について、氏名または企業名に該当するか否かの判定処理を繰り返す（Ｓ５０４〜Ｓ５０７）。一方、ステップＳ５０３の判定の結果、一致しない場合（Ｓ５０３：Ｎｏ）には次の文字列について処理を繰り返す。
【００２５】
氏名または企業名に該当するか否かの判定処理では、まず、接頭辞の後ろｎ文字を読み込み（Ｓ５０５）、読み込んだ文字列が、個人情報ＤＢ１０３または顧客情報ＤＢ１０４に格納された文字列と一致するか否かを判定する（Ｓ５０６）。ここで「ｎ」は、０〜ＭＡＸまでループするものとし、ＭＡＸは個人情報ＤＢ１０３および顧客情報ＤＢ１０４に格納された文字列の最大文字数とする。
判定の結果、一致した場合（Ｓ５０６：Ｙｅｓ）には、ステップＳ５０５で読み込んだ文字列をマスキング対象に設定して、伏字（●●●等）に置き換える（Ｓ５０７）。
一方、ステップＳ５０６の判定の結果、一致しない場合（Ｓ５０６：Ｎｏ）には次の文字列について処理を繰り返す。
以上の処理を、分割された電子文書に含まれる全ての文字について行った後、接頭辞である氏名・企業名のマスキング処理を終了する。
【００２６】
マスキング対象判定部３０２は、次に、図６に示すように、氏名・企業名接尾辞辞書に基づいて接尾辞の前にある氏名または企業名をマスキングする。
氏名・企業名接尾辞辞書は、分割された電子文書１１０中から氏名と企業名を抽出するための接尾辞を示す文字列を格納したものである。氏名・企業名接尾辞辞書には、例えば、氏名の後に付く「様」、「さん」、「殿」等の敬称や、企業名の後に付く「社」、「（株）」、「株式会社」等が格納されている。
【００２７】
マスキング対象判定部３０２は、図５に示す処理と同様に、文分割部３０１が分割した電子文書を取得して、その電子文書を構成する文字列を１文字ずつ読み込み、分割された電子文書の最後の文字まで、以下の処理を繰り返す（Ｓ６０１）。
マスキング対象判定部３０２は、まず、読み込んだ文字からｍ文字前までの文字列が氏名または企業名の接尾辞に該当するか否かを判定する（Ｓ６０２，Ｓ６０３）。具体的には、氏名・企業接尾辞辞書に格納されている文字列と一致するか否かを判定する（Ｓ６０３）。ここで「ｍ」は、０からＭＡＸまでループするものとし、ＭＡＸは氏名・企業名接尾辞辞書に格納された文字列の最大文字数とする。
判定の結果、一致した場合（Ｓ６０３：Ｙｅｓ）には、接尾辞に該当すると判定された文字列の前の文字列について、氏名または企業名に該当するか否かの判定処理を繰り返す（Ｓ６０４〜Ｓ６０７）。一方、ステップＳ６０３の判定の結果、一致しない場合（Ｓ６０３：Ｎｏ）には次の文字列について処理を繰り返す。
【００２８】
氏名または企業名に該当するか否かの判定処理では、まず、接尾辞の前ｎ文字を読み込み（Ｓ６０５）、読み込んだ文字列が、個人情報ＤＢ１０３または顧客情報ＤＢ１０４のいずれかに格納された文字列と一致するか否かを判定する（Ｓ６０６）。ここで「ｎ」は、０〜ＭＡＸまでループするものとし、ＭＡＸは個人情報ＤＢ１０３および顧客情報ＤＢ１０４に格納された文字列の最大文字数とする。
判定の結果、一致した場合（Ｓ６０６：Ｙｅｓ）には、Ｓ６０５で読み込んだ文字列をマスキング対象に設定して、伏字（●●●等）に置き換える（Ｓ６０７）。
一方、Ｓ６０６の判定の結果、一致しない場合（Ｓ６０６：Ｎｏ）には次の文字列について処理を繰り返す。
以上の処理を、分割された電子文書に含まれる全ての文字について行った後、接尾辞である氏名・企業名のマスキング処理を終了する。
【００２９】
図７は、名詞入替処理部１０２におけるマスキング対象文字列の前後の名詞を入れ替える名詞入替処理のフローチャートを示す。
名詞入替処理部１０２は、マスキング処理部１０１によりマスキングされた中間電子文書の本文を１行ずつメモリ２０内のバッファに読み込み、マスキングされた中間電子文書の最終行まで以下の処理を繰り返す(Ｓ７０１)。ここで、読み込んだ行の文字列の末尾が句点または読点でない場合は、次行以降の句点または読点の出現位置までマスキングされた中間電子文書の本文を読み込み、１行分の文字列として扱う。
次に、読み込んだ文字列中にマスキング対象判定部３０２により置き換えられた伏字文字列が存在するか否かを判定する(Ｓ７０２)。判定の結果、存在する場合(Ｓ７０２：Ｙｅｓ)、後述するように名詞文字列入替処理（図８参照）にてマスキング対象文字列の前後の名詞文字列の位置の入れ替えを行い(Ｓ７０３)、バッファに読み込まれた本文をバッファから全て削除する(Ｓ７０４)。
一方、存在しない場合はバッファに読み込まれている本文の行数がｎ行か否かを判定する(Ｓ５０５)。ここで、「ｎ」は文書公開レベル管理テーブル２００に格納されている、名詞入替実施範囲行数２０３とする。判定の結果、バッファに読み込まれている本文の行数がｎ行である場合（Ｓ７０５：Ｙｅｓ）は、最古に読み込んだ行をバッファから削除する(Ｓ７０６)。
以上の処理をマスキングされた中間電子文書の最終行まで行った後、名詞入替処理を終了する。
【００３０】
図８は、図７のステップＳ７０３に示す名詞文字列入替処理のフローチャートの一例を示す。
名詞文字列入替処理では、名詞入替処理部１０２は、バッファに読み込まれている本文の行数がｎ行に満たない場合、バッファに読み込まれている本文の行数がｎ行になるまでマスキングされた中間電子文書から後続の行をバッファに読み込み(Ｓ８０１)、バッファに読み込まれた本文について形態素解析を行い、名詞文字列リストと名詞削除済み本文文字列リストを生成する(Ｓ８０２)。ここで、名詞文字列リストはバッファに読み込まれた本文に含まれる名詞文字列を、ランダムな順序で列挙したリストとする。また、名詞削除済み本文文字列リストは、バッファに読み込まれた本文を、品詞単位の文字列で分割して列挙したリストであり、名詞文字列出現位置には空文字が列挙されているリストとする。
そして、名詞入替処理部１０２は、変数ｋを１に初期化する（Ｓ８０３）。
【００３１】
次に、名詞削除済み本文文字列リストのｍ番目の要素（品詞単位の文字列）を読み込み、空文字か否かを判定する(Ｓ８０４、Ｓ８０５)。ここで「ｍ」は、１〜ＭＡＸまでループするものとし、ＭＡＸは名詞削除済み本文文字列リストの要素数とする。
判定の結果、ｍ番目の要素が空文字である場合（Ｓ８０５：Ｙｅｓ）、ｍ番目の要素を名詞文字列リストのｋ番目の要素の文字列で置き換える(Ｓ８０６)。そして、Ｋを１だけ増加させる（Ｓ８０７）。
一方、ｍ番目の要素が空文字でない場合は、次の名詞削除済み本文文字列リストの要素について処理を繰り返す。
以上の処理を名詞削除済み本文文字列リストの全ての要素について行った後、マスキングされた中間電子文書の名詞文字列入替処理対象の文字列を、名詞削除済み本文文字列リストの全要素を結合した文字列で置き換える(Ｓ８０８)。そして、名詞文字列入替処理を終了し、図７のステップＳ７０４に戻る。
【００３２】
以上説明したように、上述した実施形態に係る電子文書マスキングシステムは、マスキングを行う電子文書について、予めどのような情報に対してマスキングを行うかを電子文書毎に定義した文書公開レベルＤＢを有し、当該文書公開レベルＤＢの定義情報に基づき、マスキングする情報に対応するマスキング対象判定辞書を利用して、電子文書内に含まれる文字列がマスキング対象となるか否かを判定する手段を備えることとしたので、構造化されていない電子文書に対し公開レベルに応じた、秘匿すべき情報に該当する文字列のマスキング処理が可能となる。
また、本実施形態に係わる電子文書マスキングシステムは、マスキングした文字列前後の名詞文字列の出現位置を入れ替える手段を備えることとしたので、マスキングされた文字列の前後の情報から、マスキングされた内容の推測がより困難なマスキング済み文書の作成が可能となる。
【００３３】
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明の構成は、上述した実施形態に示すものに限らず、各処理部の構成および各データベースのデータ構造を変更してもよい。例えば、本実施形態ではマスキング対象判定部は、構造化されていない電子文書から氏名・企業名、住所、メールアドレス等を判定する構成となっているが、他のマスキング対象とする情報を示す文字列を構造化されていない電子文書から判定する処理部を追加してもよい。また、各データベースは他のシステムに存在するものを用いることとしてもよい。
【符号の説明】
【００３４】
１０…ＣＰＵ、２０…メモリ、３０…記憶装置、４０…電子文書マスキングプログラム、１００…電子文書マスキングシステム、１０１…マスキング処理部、１０２…名詞入替処理部、１０３…個人情報ＤＢ、１０４…顧客情報ＤＢ、１０５…マスキング対象判定辞書、１０６…文書公開レベルＤＢ、１１０…電子文書、１２０…マスキング済電子文書、２００…文書公開レベル管理テーブル、２０１…文書名、２０２…マスキング要否情報、２０３…名詞入替実施範囲行数、３０１…文分割部、３０２…マスキング対象判定部
【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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