(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
既知のスパムメールフィルタの判定基準をデフォルト値よりも高く設定した条件でフィルタリングされた電子メールをスパムメールとし、既知のスパムメールフィルタの判定基準をデフォルト値よりも低く設定した条件でフィルタリングされた電子メールを通常のメールとして分類する分類手段と、
該分類されたそれぞれの電子メールのヘッダ情報の特徴の照合、抽出を行って、特徴ベクトルを生成する特徴ベクトル生成手段と、
前記通常のメールとスパムメールの特徴ベクトルを解析し、初期のフィルタルールを生成するフィルタルール生成手段と、
該生成したフィルタルールに従って、受信する電子メールを通常のメールとスパムメールとに分離する分離手段と、
を備えたことを特徴とする電子メールフィルタリング装置。
【請求項２】
ウェブ上で公開されているスパムメールを収集するとともに、ユーザのメールボックス内にある電子メールを通常のメールとして収集する分類手段と、
該収集されたそれぞれの電子メールのヘッダ情報の特徴の照合、抽出を行って、特徴ベクトルを生成する特徴ベクトル生成手段と、
前記通常のメールとスパムメールの特徴ベクトルを解析し、初期のフィルタルールを生成するフィルタルール生成手段と、
該生成したフィルタルールに従って、受信する電子メールを通常のメールとスパムメールとに分離する分離手段と、
を備えたことを特徴とする電子メールフィルタリング装置。
【請求項３】
前記分離した通常のメールとスパムメールとを保存する保存手段と、
該保存手段に保存された通常のメールとスパムメールとから、ヘッダ情報の特徴の照合、抽出を行って、前記通常のメールとスパムメールの特徴ベクトルを解析し、前記生成した初期のフィルタルールを更新するフィルタルール更新手段と、
を備えたことを特徴とする請求項１または２に記載の電子メールフィルタリング装置。
【請求項４】
前記特徴ベクトル生成手段が、前記電子メールのヘッダ情報のうち、少なくとも送信者のドメイン情報の特徴の照合、抽出を行って、特徴ベクトルを生成することを特徴とする請求項１から３のいずれかに記載の電子メールフィルタリング装置。
【請求項５】
前記特徴ベクトル生成手段が、前記電子メールのヘッダ情報のうち、少なくとも前記電子メールが経由したサーバ情報の特徴の照合、抽出を行って、特徴ベクトルを生成することを特徴とする請求項１から３のいずれかに記載の電子メールフィルタリング装置。
【請求項６】
前記特徴ベクトル生成手段が、前記電子メールのヘッダ情報のうち、少なくとも送信者のメール環境情報の特徴の照合、抽出を行って、特徴ベクトルを生成することを特徴とする請求項１から３のいずれかに記載の電子メールフィルタリング装置。
【請求項７】
既知のスパムメールフィルタの判定基準をデフォルト値よりも高く設定した条件でフィルタリングされた電子メールをスパムメールとし、既知のスパムメールフィルタの判定基準をデフォルト値よりも低く設定した条件でフィルタリングされた電子メールを通常のメールとして分類する第１のステップと、
該分類されたそれぞれの電子メールのヘッダ情報の特徴の照合、抽出を行って、特徴ベクトルを生成する第２のステップと、
前記通常のメールとスパムメールの特徴ベクトルを解析し、初期のフィルタルールを生成する第３のステップと、
該生成したフィルタルールに従って、受信する電子メールを通常のメールとスパムメールとに分離する第４のステップと、
を備えたことを特徴とする電子メールのフィルタリング方法。
【請求項８】
ウェブ上で公開されているスパムメールを収集するとともに、ユーザのメールボックス内にある電子メールを通常のメールとして収集する第１のステップと、
該収集されたそれぞれの電子メールのヘッダ情報の特徴の照合、抽出を行って、特徴ベクトルを生成する第２のステップと、
前記通常のメールとスパムメールの特徴ベクトルを解析し、初期のフィルタルールを生成する第３のステップと、
該生成したフィルタルールに従って、受信する電子メールを通常のメールとスパムメールとに分離する第４のステップと、
を備えたことを特徴とする電子メールのフィルタリング方法。
【請求項９】
電子メールのフィルタリング方法をコンピュータに実行させるためのプログラムであって、
既知のスパムメールフィルタの判定基準をデフォルト値よりも高く設定した条件でフィルタリングされた電子メールをスパムメールとし、既知のスパムメールフィルタの判定基準をデフォルト値よりも低く設定した条件でフィルタリングされた電子メールを通常のメールとして分類する第１のステップと、
該分類されたそれぞれの電子メールのヘッダ情報の特徴の照合、抽出を行って、特徴ベクトルを生成する第２のステップと、
前記通常のメールとスパムメールの特徴ベクトルを解析し、初期のフィルタルールを生成する第３のステップと、
該生成したフィルタルールに従って、受信する電子メールを通常のメールとスパムメールとに分離する第４のステップと、
をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【請求項１０】
電子メールのフィルタリング方法をコンピュータに実行させるためのプログラムであって、
ウェブ上で公開されているスパムメールを収集するとともに、ユーザのメールボックス内にある電子メールを通常のメールとして収集する第１のステップと、
該収集されたそれぞれの電子メールのヘッダ情報の特徴の照合を行って、特徴ベクトルを生成する第２のステップと、
前記通常のメールとスパムメールの特徴ベクトルを解析し、初期のフィルタルールを生成する第３のステップと、
該生成したフィルタルールに従って、受信する電子メールを通常のメールとスパムメールとに分離する第４のステップと、
をコンピュータに実行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、電子メール受信時のフィルタリング装置に関し、特に、電子メール受信時にスパムメールを自動的にフィルタリングする電子メールフィルタリング装置、電子メールのフィルタリング方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、ネットワークの発展により、誰しもが気軽に簡単に電子メール（以下、必要に応じて単に「メール」と称する）を送受信できるようになったことに伴い、所謂スパムメール（ｓｐａｍ  ｍａｉｌ）の数も増大している。ここで、「スパムメール」とは、受信者の意図を無視して事前の要請や同意なしに、無差別かつ大量発信されるメールを意味するものである。なお、このスパムメールの同義語として、「迷惑メール」、「ジャンクメール」、「ＵＣＥ（Ｕｎｓｏｌｉｃｉｔｅｄ  Ｃｏｍｍｅｒｃｉａｌ  Ｅｍａｉｌ）」、「ＵＢＥ（Ｕｎｓｏｌｉｃｉｔｅｄ  Ｂｕｌｋ  Ｅｍａｉｌ）」などがある。
【０００３】
このようなスパムメールは、添付ファイルなどによるウイルス感染や、不要なメールの増加による受信者の業務生産性及び効率の低下や、トラフィックの増加によるサーバ及びネットワークへの負荷増大や、詐欺サイトへの誘導などによるプライバシーや機密情報の漏洩などの点において、個人及び団体を問わずに脅威となり得るものである。
【０００４】
上記のようなスパムメールによる問題は既に社会問題の域にまで達している。メールアドレスが安価に入手可能であることや、定額料金の高速通信が安価で提供されていることなどを鑑みると、今後、スパムメールは減少することなくますます増加していくと考えられ、スパムメールに対する有効な対策が早急に要求されている。
【０００５】
このような状況において、メールサーバ内に蓄積された電子メールのフィルタリング方法に関して、電子メールの送信アドレスと返信アドレスとに関連したフィルタリング条件を有する端末がメールサーバに蓄積された電子メールのヘッダ情報を要求し、フィルタリング条件に基づき受信した電子メールのヘッダ情報を判定し、メールサーバに判定の結果に基づくフィルタリング指示を送信するとともに、メールサーバが、フィルタリング指示に基づきフィルタリング処理を実行する技術が知られている（例えば、特許文献１参照。）。
【０００６】
また、メール配信経路上において、特定された中継装置の迷惑メール頻度情報に基づいて迷惑メールであるか否かの判定を行い、配信経路上を通って配信される電子メールが迷惑メールである場合にそれを確実に検出する技術も知られている（例えば、特許文献２参照。）。
【０００７】
さらに、データベース化されたスパムメール発信元ＩＰアドレスを参照することによりスパムメールを判定するブラックリストベースフィルタやメール内のキーワードのマッチングによりスパムメールかどうかを判定するキーワードベースフィルタ、ベイズの定理を応用した統計処理に基づきスパムメールを判定する。特定の単語、単語グループ、バイトストリームなどが含まれているかどうかを学習し、スパムメールと通常メールを分類するベイジアンフィルタ、ヘッダを含むメールを判断材料として人手によって作られたルールに基づきスパムメールを判定するヒューリスティックルールに基づくフィルタ等の複数のフィルタ技術を組み合わせて、高い精度でメールを振り分ける技術も知られている（非特許文献１参照。）。
【特許文献１】特開２００４−１７１１６９号公報
【特許文献２】特開２００６−２６０５１５号公報
【非特許文献１】Ｓｐａｍ  Ａｓｓａｓｓｉｎ、ｈｔｔｐ：／／ｓｐａｍａｓｓａｓｓｉｎ．ａｐａｃｈｅ．ｏｒｇ／
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら、特許文献１に記載の技術においては、システムのフィルタ条件が、電子メールの送信アドレスと返信アドレスとが不一致の場合とされているために、メーリングリストで配信された通常のメールであっても、上記の条件を満足してしまう場合があり、誤検知が生ずる可能性があるという問題がある。
【０００９】
また、特許文献２に記載の技術においては、中継装置のアドレスのみを使用していることから、スパム業者のように送信元が一定である場合には機能するものの、ボットネット等の不特定アドレスを用いる場合には、機能しない可能性があるという問題がある。
【００１０】
さらに、特許文献１に記載の技術においては、ボットネットからのスパムメールの送信により、ブラックリストが効力をなさない、あるいは、キーワードの変遷によって、キーワードデータベースフィルタをすり抜けてしまう、文章が添付ファイルや画像に組み込まれている場合、キーワードデータベース、ベイジアン、ヒューリスティックルールに基づくフィルタをすり抜けてしまう等の理由から、通常のメールがスパムメールと判定されたり、スパムメールが通常のメールとして判定されてしまうという問題がある。
【００１１】
そこで、本発明は、上記事情に鑑みてなされたものであり、電子メールの受信時においてスパムメールを自動的にフィルタリングするとともに、スパムメールの誤判定を軽減できる電子メールフィルタリング装置、電子メールのフィルタリング方法およびプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
本発明は、上記した課題を解決するために以下の事項を提案している。
【００１３】
（１）本発明は、既知のスパムメールフィルタの判定基準をデフォルト値よりも高く設定した条件でフィルタリングされた電子メールをスパムメールとし、既知のスパムメールフィルタの判定基準をデフォルト値よりも低く設定した条件でフィルタリングされた電子メールを通常のメールとして分類する分類手段（例えば、図１の分類部１２に相当）と、該分類されたそれぞれの電子メールのヘッダ情報の特徴の照合、抽出を行って、特徴ベクトルを生成する特徴ベクトル生成手段（例えば、図１の特徴ベクトル生成部１３に相当）と、前記通常のメールとスパムメールの特徴ベクトルを解析し、初期のフィルタルールを生成するフィルタルール生成手段（例えば、図１のフィルタルール生成部１４に相当）と、該生成したフィルタルールに従って、受信する電子メールを通常のメールとスパムメールとに分離する分離手段（例えば、図１の分離部１５に相当）と、を備えたことを特徴とする電子メールフィルタリング装置を提案している。
【００１４】
この発明によれば、分類手段が、既知のスパムメールフィルタの判定基準をデフォルト値よりも高く設定した条件でフィルタリングされた電子メールをスパムメールとし、既知のスパムメールフィルタの判定基準をデフォルト値よりも低く設定した条件でフィルタリングされた電子メールを通常のメールとして分類する。そして、特徴ベクトル生成手段が、分類されたそれぞれの電子メールのヘッダ情報の特徴の照合、抽出を行って、特徴ベクトルを生成する。また、フィルタルール生成手段が、通常のメールとスパムメールの特徴ベクトルを解析し、初期のフィルタルールを生成し、分離手段が、生成したフィルタルールに従って、受信する電子メールを通常のメールとスパムメールとに分離する。したがって、既知のスパムメールフィルタの判定基準をデフォルト値よりも高く設定した条件でフィルタリングされた電子メールをスパムメールとし、既知のスパムメールフィルタの判定基準をデフォルト値よりも低く設定した条件でフィルタリングされた電子メールを通常のメールとして分類するため、確実に通常のメールとスパムメールとを判別でき、また、電子メールの受信時においてスパムメールを自動的にフィルタリングするとともに、スパムメールの誤判定を軽減できる。
【００１５】
（２）本発明は、ウェブ上で公開されているスパムメールを収集するとともに、ユーザのメールボックス内にある電子メールを通常のメールとして収集する分類手段（例えば、図８の分類部３２に相当）と、該収集されたそれぞれの電子メールのヘッダ情報の特徴の照合、抽出を行って、特徴ベクトルを生成する特徴ベクトル生成手段（例えば、図８の特徴ベクトル生成部３３に相当）と、前記通常のメールとスパムメールの特徴ベクトルを解析し、初期のフィルタルールを生成するフィルタルール生成手段（例えば、図８のフィルタルール生成部１４に相当）と、該生成したフィルタルールに従って、受信する電子メールを通常のメールとスパムメールとに分離する分離手段（例えば、図８の分離部１５に相当）と、を備えたことを特徴とする電子メールフィルタリング装置を提案している。
【００１６】
この発明によれば、分類手段が、ウェブ上で公開されているスパムメールを収集するとともに、ユーザのメールボックス内にある電子メールを通常のメールとして収集し、特徴ベクトル生成手段が、収集されたそれぞれの電子メールのヘッダ情報の特徴の照合、抽出を行って、特徴ベクトルを生成する。そして、フィルタルール生成手段が、通常のメールとスパムメールの特徴ベクトルを解析し、初期のフィルタルールを生成し、分離手段が、生成したフィルタルールに従って、受信する電子メールを通常のメールとスパムメールとに分離する。したがって、ウェブ上で公開されているスパムメールを収集するとともに、ユーザのメールボックス内にある電子メールを通常のメールとして収集して、通常のメールとスパムメールとを分類するため、確実に通常のメールとスパムメールとを判別でき、また、電子メールの受信時においてスパムメールを自動的にフィルタリングするとともに、スパムメールの誤判定を軽減できる。
【００１７】
（３）本発明は、（１）または（２）の電子メールフィルタリング装置について、前記分離した通常のメールとスパムメールとを保存する保存手段（例えば、図１の通常メール保存部１６、スパムメール保存部１７に相当）と、該保存手段に保存された通常のメールとスパムメールとから、ヘッダ情報の特徴の照合、抽出を行って、前記通常のメールとスパムメールの特徴ベクトルを解析し、前記生成した初期のフィルタルールを更新するフィルタルール更新手段（例えば、図１のフィルタルール更新部１９に相当）と、を備えたことを特徴とする電子メールフィルタリング装置を提案している。
【００１８】
この発明によれば、保存手段が分離した通常のメールとスパムメールとを保存し、特徴ベクトル再生成手段が保存された通常のメールとスパムメールとから、ヘッダ情報の特徴の照合、抽出を行って、フィルタルール更新手段が通常のメールとスパムメールの特徴ベクトルを解析し、生成した初期のフィルタルールを更新する。したがって、常に、更新されたフィルタルールを用いることから、スパムメールの誤判定をさらに軽減できる。
【００１９】
（４）本発明は、（１）〜（３）のいずれかの電子メールフィルタリング装置について、前記特徴ベクトル生成手段（例えば、図１の特徴ベクトル生成部１３に相当）が、前記電子メールのヘッダ情報のうち、少なくとも送信者のドメイン情報の特徴の照合、抽出を行って、特徴ベクトルを生成することを特徴とする電子メールフィルタリング装置を提案している。
【００２０】
この発明によれば、特徴ベクトル生成手段が、電子メールのヘッダ情報のうち、少なくとも送信者のドメイン情報の特徴の照合、抽出を行って、特徴ベクトルを生成する。したがって、フィールドの有無やメール内で一致する箇所と一致しない箇所、あるいはドメイン自体等に基づいて、特徴ベクトルを生成することから、簡易な処理で特徴ベクトルを生成でき、電子メールの受信時においてスパムメールを自動的にフィルタリングするとともに、スパムメールの誤判定を軽減できる。
【００２１】
（５）本発明は、（１）〜（３）のいずれかの電子メールフィルタリング装置について、前記特徴ベクトル生成手段（例えば、図５の特徴ベクトル生成部２３に相当）が、前記電子メールのヘッダ情報のうち、少なくとも前記電子メールが経由したサーバ情報の特徴の照合、抽出を行って、特徴ベクトルを生成することを特徴とする電子メールフィルタリング装置を提案している。
【００２２】
この発明によれば、特徴ベクトル生成手段が、電子メールのヘッダ情報のうち、少なくとも前記電子メールが経由したサーバ情報の特徴の照合、抽出を行って、特徴ベクトルを生成する。したがって、ＭＴＡの前後関係や自称ホスト情報と実際のホスト情報の一致度合い、ＩＰアドレス等に基づいて、特徴ベクトルを生成することから、簡易な処理で特徴ベクトルを生成でき、電子メールの受信時においてスパムメールを自動的にフィルタリングするとともに、スパムメールの誤判定を軽減できる。
【００２３】
（６）本発明は、（１）〜（３）のいずれかの電子メールフィルタリング装置について、前記特徴ベクトル生成手段（例えば、図８の特徴ベクトル生成部３３に相当）が、前記電子メールのヘッダ情報のうち、少なくとも送信者のメール環境情報の特徴の照合、抽出を行って、特徴ベクトルを生成することを特徴とする電子メールフィルタリング装置を提案している。
【００２４】
この発明によれば、特徴ベクトル生成手段が、電子メールのヘッダ情報のうち、少なくとも送信者のメール環境情報の特徴の照合、抽出を行って、特徴ベクトルを生成する。したがって、日付や文字設定等に基づいて、特徴ベクトルを生成することから、簡易な処理で特徴ベクトルを生成でき、電子メールの受信時においてスパムメールを自動的にフィルタリングするとともに、スパムメールの誤判定を軽減できる。
【００２５】
（７）本発明は、既知のスパムメールフィルタの判定基準をデフォルト値よりも高く設定した条件でフィルタリングされた電子メールをスパムメールとし、既知のスパムメールフィルタの判定基準をデフォルト値よりも低く設定した条件でフィルタリングされた電子メールを通常のメールとして分類する第１のステップ（例えば、図６のステップＳ２０１に相当）と、該分類されたそれぞれの電子メールのヘッダ情報の特徴の照合、抽出を行って、特徴ベクトルを生成する第２のステップ（例えば、図６のステップＳ２０２に相当）と、前記通常のメールとスパムメールの特徴ベクトルを解析し、初期のフィルタルールを生成する第３のステップ（例えば、図６のステップＳ２０３に相当）と、該生成したフィルタルールに従って、受信する電子メールを通常のメールとスパムメールとに分離する第４のステップ（例えば、図７のステップＳ２０４からＳ２０７に相当）と、を備えたことを特徴とする電子メールのフィルタリング方法を提案している。
【００２６】
この発明によれば、既知のスパムメールフィルタの判定基準をデフォルト値よりも高く設定した条件でフィルタリングされた電子メールをスパムメールとし、既知のスパムメールフィルタの判定基準をデフォルト値よりも低く設定した条件でフィルタリングされた電子メールを通常のメールとして分類し、分類されたそれぞれの電子メールのヘッダ情報の特徴の照合、抽出を行って、特徴ベクトルを生成する。そして、通常のメールとスパムメールの特徴ベクトルを解析し、初期のフィルタルールを生成し、生成したフィルタルールに従って、受信する電子メールを通常のメールとスパムメールとに分離する。したがって、既知のスパムメールフィルタの判定基準をデフォルト値よりも高く設定した条件でフィルタリングされた電子メールをスパムメールとし、既知のスパムメールフィルタの判定基準をデフォルト値よりも低く設定した条件でフィルタリングされた電子メールを通常のメールとして分類するため、確実に通常のメールとスパムメールとを判別でき、また、電子メールの受信時においてスパムメールを自動的にフィルタリングするとともに、スパムメールの誤判定を軽減できる。
【００２７】
（８）本発明は、ウェブ上で公開されているスパムメールを収集するとともに、ユーザのメールボックス内にある電子メールを通常のメールとして収集する第１のステップ（例えば、図９のステップＳ３０１に相当）と、該収集されたそれぞれの電子メールのヘッダ情報の特徴の照合、抽出を行って、特徴ベクトルを生成する第２のステップ（例えば、図９のステップＳ３０２に相当）と、前記通常のメールとスパムメールの特徴ベクトルを解析し、初期のフィルタルールを生成する第３のステップ（例えば、図９のステップＳ３０３に相当）と、該生成したフィルタルールに従って、受信する電子メールを通常のメールとスパムメールとに分離する第４のステップ（例えば、図１０のステップＳ３０４、Ｓ３０５に相当）と、を備えたことを特徴とする電子メールのフィルタリング方法を提案している。
【００２８】
この発明によれば、ウェブ上で公開されているスパムメールを収集するとともに、ユーザのメールボックス内にある電子メールを通常のメールとして収集し、収集されたそれぞれの電子メールのヘッダ情報の特徴の照合、抽出を行って、特徴ベクトルを生成する。そして、通常のメールとスパムメールの特徴ベクトルを解析し、初期のフィルタルールを生成し、生成したフィルタルールに従って、受信する電子メールを通常のメールとスパムメールとに分離する。したがって、ウェブ上で公開されているスパムメールを収集するとともに、ユーザのメールボックス内にある電子メールを通常のメールとして収集して、通常のメールとスパムメールとを分類するため、確実に通常のメールとスパムメールとを判別でき、また、電子メールの受信時においてスパムメールを自動的にフィルタリングするとともに、スパムメールの誤判定を軽減できる。
【００３１】
（９）本発明は、電子メールのフィルタリング方法をコンピュータに実行させるためのプログラムであって、既知のスパムメールフィルタの判定基準をデフォルト値よりも高く設定した条件でフィルタリングされた電子メールをスパムメールとし、既知のスパムメールフィルタの判定基準をデフォルト値よりも低く設定した条件でフィルタリングされた電子メールを通常のメールとして分類する第１のステップ（例えば、図６のステップＳ２０１に相当）と、該分類されたそれぞれの電子メールのヘッダ情報の特徴の照合、抽出を行って、特徴ベクトルを生成する第２のステップ（例えば、図６のステップＳ２０２に相当）と、前記通常のメールとスパムメールの特徴ベクトルを解析し、初期のフィルタルールを生成する第３のステップ（例えば、図６のステップＳ２０３に相当）と、該生成したフィルタルールに従って、受信する電子メールを通常のメールとスパムメールとに分離する第４のステップ（例えば、図７のステップＳ２０４からＳ２０７に相当）と、をコンピュータに実行させるためのプログラムを提案している。
【００３２】
この発明によれば、既知のスパムメールフィルタの判定基準をデフォルト値よりも高く設定した条件でフィルタリングされた電子メールをスパムメールとし、既知のスパムメールフィルタの判定基準をデフォルト値よりも低く設定した条件でフィルタリングされた電子メールを通常のメールとして分類し、分類されたそれぞれの電子メールのヘッダ情報の特徴の照合、抽出を行って、特徴ベクトルを生成する。そして、通常のメールとスパムメールの特徴ベクトルを解析し、初期のフィルタルールを生成し、生成したフィルタルールに従って、受信する電子メールを通常のメールとスパムメールとに分離する。したがって、既知のスパムメールフィルタの判定基準をデフォルト値よりも高く設定した条件でフィルタリングされた電子メールをスパムメールとし、既知のスパムメールフィルタの判定基準をデフォルト値よりも低く設定した条件でフィルタリングされた電子メールを通常のメールとして分類するため、確実に通常のメールとスパムメールとを判別でき、また、電子メールの受信時においてスパムメールを自動的にフィルタリングするとともに、スパムメールの誤判定を軽減できる。
【００３３】
（１０）本発明は、電子メールのフィルタリング方法をコンピュータに実行させるためのプログラムであって、ウェブ上で公開されているスパムメールを収集するとともに、ユーザのメールボックス内にある電子メールを通常のメールとして収集する第１のステップ（例えば、図９のステップＳ３０１に相当）と、該収集されたそれぞれの電子メールのヘッダ情報の特徴の照合、抽出を行って、特徴ベクトルを生成する第２のステップ（例えば、図９のステップＳ３０２に相当）と、前記通常のメールとスパムメールの特徴ベクトルを解析し、初期のフィルタルールを生成する第３のステップ（例えば、図９のステップＳ３０３に相当）と、該生成したフィルタルールに従って、受信する電子メールを通常のメールとスパムメールとに分離する第４のステップ（例えば、図１０のステップＳ３０４、Ｓ３０５に相当）と、をコンピュータに実行させるためのプログラムを提案している。
【００３４】
この発明によれば、ウェブ上で公開されているスパムメールを収集するとともに、ユーザのメールボックス内にある電子メールを通常のメールとして収集し、収集されたそれぞれの電子メールのヘッダ情報の特徴の照合、抽出を行って、特徴ベクトルを生成する。そして、通常のメールとスパムメールの特徴ベクトルを解析し、初期のフィルタルールを生成し、生成したフィルタルールに従って、受信する電子メールを通常のメールとスパムメールとに分離する。したがって、ウェブ上で公開されているスパムメールを収集するとともに、ユーザのメールボックス内にある電子メールを通常のメールとして収集して、通常のメールとスパムメールとを分類するため、確実に通常のメールとスパムメールとを判別でき、また、電子メールの受信時においてスパムメールを自動的にフィルタリングするとともに、スパムメールの誤判定を軽減できる。
【発明の効果】
【００３５】
本発明によれば、過去のスパムメールの特徴を参照できるため、一度、スパムメールと判定された発信元からの電子メールや既知のスパムメールに関連する情報をもつ電子メールを確実に遮断することができるという効果がある。
【００３６】
本発明によれば、過去のスパムメールや既知のスパムメールを参照できるため、画像やキーワードを変更する等、時間の経過とともに、手法を変化させるスパムメールの送信者に対しても、有効に対応することができるという効果がある。
【００３７】
本発明によれば、電子メール内のヘッダ部分の特徴のみを参照するため、画像やキーワードを変更する等、時間の経過とともに、手法を変化させるスパムメールの送信者に対しても、有効に対応することができるという効果がある。
【００３８】
本発明によれば、電子メール内のヘッダ部分の特徴を参照するため、スパムメールと送信方法の特徴が似ているボットネット等についても、的確に、フィルタリングを行うことができるという効果がある。
【００３９】
社内システム等の小規模ネットワークに対応した独自のフィルタを生成することができるという効果がある。また、一般に、利用されているフィルタと連携することにより、より高精度化することも可能である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００４０】
以下、本発明の実施形態について、図面を用いて、詳細に説明する。
なお、本実施形態における構成要素は適宜、既存の構成要素等との置き換えが可能であり、また、他の既存の構成要素との組合せを含む様々なバリエーションが可能である。したがって、本実施形態の記載をもって、特許請求の範囲に記載された発明の内容を限定するものではない。
【００４１】
＜第１の実施形態＞
図１から図４および図１１を用いて、本実施形態に係る電子メールフィルタリング装置について説明する。
【００４２】
＜電子メールフィルタリング装置の構成＞
本実施形態に係る電子メールフィルタリング装置は、図１に示すように、メール受信部１１と、分類部１２と、特徴ベクトル生成部１３と、フィルタルール生成部１４と、分離部１５と、通常メール保存部１６と、スパムメール保存部１７と、フィルタルール更新部１９とから構成されている。
【００４３】
分類部１２は、ユーザがメール受信部１１において受信した電子メールを所定のフィルタルールに従って、通常のメールとスパムメールとに分類し、スパムメールと通常のメールのデータセットを作成する。本実施形態では、上記所定のフィルタルールとして、既知のスパムメールフィルタのデフォルト設定を用いる例を説明する。これにより、簡易な方法で通常のメールと既知のスパムメールのデータセットを作成することができる。
【００４４】
なお、上記所定のフィルタルールは、これに限らず、既知のスパムメールフィルタの判定基準をデフォルト値よりも高く設定した条件でフィルタリングされた電子メールをスパムメールとし、既知のスパムメールフィルタの判定基準をデフォルト値よりも低く設定した条件でフィルタリングされた電子メールを通常のメールとするものでもよいし、ウェブ上で公開されているスパムメールを収集するとともに、ユーザのメールボックス内にある電子メールを通常のメールとして収集することにより分類する方法であってもよい。
【００４５】
特徴ベクトル生成部１３は、分類部１２において分類されたそれぞれの電子メールのヘッダ情報の特徴の照合、抽出を行って、特徴ベクトルを生成する。本実施形態では、電子メールのヘッダ情報のうち、送信者のドメイン情報の特徴の照合、抽出を行って、特徴ベクトルを生成する例について説明する。図１１の例では、「Ｒｅｔｕｒｎ−Ｐａｔｈ：＜ｔｅｓｔ＠ｅｘａｍｐｌｅ．ｃｏｍ＞」や「ｆｒｏｍ  ｅｘａｍｐｌｅ２．ｃｏｍ」、Ｍｅｓｓａｇｅ−Ｉｄ：＜２００７０９１２１１１６．１８ＣＢＧＤｒ９０２０６７８＠ｅｘａｍｐｌｅ．ｃｏｍ＞等の特徴の照合、抽出を行って、特徴ベクトルを生成する。これにより、フィールドの有無やメール内で一致する箇所と一致しない箇所、あるいはドメイン自体等に基づいて、特徴ベクトルを生成することから、簡易な処理で特徴ベクトルを生成できる。
【００４６】
なお、ヘッダ情報としては、これに限らず、電子メールが経由したサーバ情報、送信者のメール環境情報等によってもよい。
【００４７】
フィルタルール生成部１４は、既知のスパムメールと通常のメールの特徴ベクトルを解析し、初期のフィルタルールを生成する。初期のフィルタルールを生成する。分離部１５は、生成したフィルタルールに従って、メール受信部１１が受信する電子メールを通常のメールとスパムメールとに分離する。通常メール保存部１６は、分離部１５が、分離した通常のメールを保存する。スパムメール保存部１７は、分離部１５が、分離したスパムメールを保存する。
【００４８】
ここで、通常メール保存部１６およびスパムメール保存部１７における通常メール、スパムメールの特徴ベクトルのデータベース化には、図２に示すように、例えば、以下のような方法がある。なお、メール自体をデータベース化して保存するようにしてもよい。
【００４９】
データベース化の方法としては、図２（ａ）に示すように、電子メールそれぞれの特徴ベクトルをそのままデータベース化する方法である。ここで、ｍａｉｌ１、ｍａｉｌ２、ｍａｉｌ３、ｍａｉｌ４は、メール受信部１１が受信したメールを、ｗは、Ｒｅｔｕｒｎ−Ｐａｔｈドメイン（例えば、○○○．ｃｏｍ）を、ｘはＦｒｏｍドメイン（例えば、○○○．ｃｏｍ）を、ｙはＦｒｏｍドメイン（例えば、△△△．ｃｏｍ）を、ｚはＭｅｓｓａｇｅ−ＩＤドメイン（例えば、○○○．ｃｏ．ｊｐ）を示している。
【００５０】
図２（ｂ）は、特徴ベクトルと特徴ベクトル内の数をマトリクス化してデータベース化する方法である。ここで、特徴ベクトルとしては、例えば、○○○．ｃｏｍ、□□□．ｃｏｍ、ＦｒｏｍフィールドのｄｏｍａｉｎとＲｅｔｕｒｎ−Ｐａｔｈフィールドのｄｏｍａｉｎが一致？が例示され、ｗはＲｅｔｕｒｎ−Ｐａｔｈドメインの数、ｘはＦｒｏｍドメインの数を、ｙはｙｅｓの数を示している。
【００５１】
図２（ｃ）は、メールヘッダのすべてをデータベース化する方法である。ここで、ｗは、Ｒｅｔｕｒｎ−Ｐａｔｈドメインを、ｘはＦｒｏｍドメインを、ｙはＭｅｓｓａｇｅ−ＩＤドメインを、ｚは、ＩＰ  ａｄｄｒｅｓｓを例示しており、この例では、ｍａｉｌ１のＲｅｔｕｒｎ−Ｐａｔｈドメインが「○○○．ｃｏｍ」、Ｆｒｏｍドメインが「○○○．ｃｏ．ｊｐ」、Ｍｅｓｓａｇｅ−ＩＤドメインが「−」、ＩＰ  ａｄｄｒｅｓｓが「１００．１００．Ｘ．Ｘ」であり、ｍａｉｌ２のＲｅｔｕｒｎ−Ｐａｔｈドメインが「○○○．ｃｏｍ」、Ｆｒｏｍドメインが「△△△．ｃｏｍ」、Ｍｅｓｓａｇｅ−ＩＤドメインが「△△△．ｃｏｍ」、ＩＰ  ａｄｄｒｅｓｓが「１００．１００．Ｘ．Ｙ」であり、ｍａｉｌ３のＲｅｔｕｒｎ−Ｐａｔｈドメインが「×××．ｃｏｍ」、Ｆｒｏｍドメインが「□□□．ｃｏｍ」、Ｍｅｓｓａｇｅ−ＩＤドメインが「−」、ＩＰ  ａｄｄｒｅｓｓが「１００．１００．Ｘ．Ｚ」であり、ｍａｉｌ４のＲｅｔｕｒｎ−Ｐａｔｈドメインが「△△△．ｃｏｍ」、Ｆｒｏｍドメインが「−」、Ｍｅｓｓａｇｅ−ＩＤドメインが「−」、ＩＰ  ａｄｄｒｅｓｓが「１００．Ｘ．Ｘ．Ｘ」であることが示されている。
【００５２】
フィルタルール更新部１９は、通常のメールとスパムメールの特徴ベクトルを解析し、フィルタルールを更新する。これにより、スパムメールの誤判定をさらに軽減できる。なお、通常メール保存部１６とスパムメール保存部１７とに、メール自体を保存する場合には、これらの電子メールのヘッダ情報に基づいて、特徴ベクトルを再生成して、フィルタルールを更新してもよい。
【００５３】
＜電子メールフィルタリング装置の処理＞
図３および図４を用いて、本実施形態に係る電子メールフィルタリング装置の処理について説明する。なお、本実施形態に係る電子メールフィルタリング装置の処理については、初期フィルタルールの作成手順と、生成したフィルタルールによって、スパムメールと通常のメールとを分類する手順とに分けて説明する。
【００５４】
＜初期フィルタルールの作成手順＞
まず、分類部１２がメール受信部１１において受信した電子メールを既存のフィルタルールに基づいて、通常のメールとスパムメールとに分類する（ステップＳ１０１）。特徴ベクトル生成部１３は、分類部１２において分類されたそれぞれの電子メールのヘッダ情報のうち、送信者のドメイン情報の特徴を照合して、特徴ベクトルを生成する（ステップＳ１０２）。
【００５５】
フィルタルール生成部１４は、特徴ベクトル生成部１３が生成した既知のスパムメール、通常のメールの特徴ベクトルを解析して、初期のフィルタルールを生成する（ステップＳ１０３）。
【００５６】
＜スパムメールと通常のメールとの分類手順＞
ある電子メールがフィルタルール生成部１４により生成された初期のフィルタルールによりスパムメールと判定されるか否かを検証する（ステップＳ１０４）。
【００５７】
このとき、スパムメールであると判定された場合には（ステップＳ１０４の「Ｙｅｓ」）、さらに、ユーザがこの電子メールを通常のメールと判断するか否かを確認し（ステップＳ１０５）、ユーザがこの電子メールを通常のメールでないと判断した場合（ステップＳ１０５の「Ｎｏ」）には、この電子メールをスパムメール保存部１７に保存する（ステップＳ１０６）。
【００５８】
一方で、ステップＳ１０４において、スパムメールではないと判定された場合（ステップＳ１０４の「Ｎｏ」）およびステップＳ１０４において、スパムメールであると判定（ステップＳ１０４の「Ｙｅｓ」）されたが、ステップＳ１０５において、ユーザがこの電子メールを通常のメールであると判断した場合（ステップＳ１０５の「Ｙｅｓ」）には、この電子メールを通常メール保存部１６に保存する。なお、フィルタリングの処理後に、通常メール保存部１６、スパムメール保存部１７にそれぞれデータが追加され、最新の通常メール保存部１６およびスパムメール保存部１７内のデータベースに基づいて、特徴ベクトル再生成部１８とフィルタルール更新部１９とによって、フィルタルールが順次更新される。
【００５９】
したがって、本実施形態によれば、既知のスパムメールフィルタのデフォルト設定に従って、通常のメールとスパムメールとを分類するため、簡易な方法で既知のスパムメール、通常のメールのデータセットを作成し、初期のフィルタルールを作成することができ、また、電子メールの受信時においてスパムメールを自動的にフィルタリングするとともに、スパムメールの誤判定を軽減できる。
【００６０】
＜第２の実施形態＞
図５から図７および図１１を用いて、本実施形態に係る電子メールフィルタリング装置について説明する。
【００６１】
＜電子メールフィルタリング装置の構成＞
本実施形態に係る電子メールフィルタリング装置は、図５に示すように、メール受信部１１と、分類部２２と、特徴ベクトル生成部２３と、フィルタルール生成部１４と、分離部１５と、通常メール保存部１６と、スパムメール保存部１７と、フィルタルール更新部１９とから構成されている。なお、第１の実施形態と同一の符号を付す構成要素に関しては、同一の機能を有することから、その詳細な説明は省略する。
【００６２】
分類部２２は、ユーザがメール受信部１１において受信した電子メールを所定のフィルタルールに従って、通常のメールとスパムメールとに分類する。本実施形態では、上記所定のフィルタルールとして、既知のスパムメールフィルタの判定基準をデフォルト値よりも高く設定した条件でフィルタリングされた電子メールをスパムメールとし、既知のスパムメールフィルタの判定基準をデフォルト値よりも低く設定した条件でフィルタリングされた電子メールを通常のメールとするフィルタルールを用いる例を説明する。これにより、確実に通常のメールとスパムメールとを判別できる。
【００６３】
なお、上記所定のフィルタルールは、これに限らず、既知のスパムメールフィルタのデフォルト設定を用いたものでもよいし、ウェブ上で公開されているスパムメールを収集するとともに、ユーザのメールボックス内にある電子メールを通常のメールとして収集することにより分類する方法であってもよい。
【００６４】
特徴ベクトル生成部１３は、分類部１２において分類されたそれぞれの電子メールのヘッダ情報の特徴の照合を行って、特徴ベクトルを生成する。本実施形態では、電子メールのヘッダ情報のうち、電子メールが経由したサーバ情報の特徴の照合を行って、特徴ベクトルを生成する例について説明する。図１１の例では、「Ｒｅｃｅｉｖｅｄ：ｆｒｏｍ  ｅｘａｍｐｌｅ２．ｃｏｍ  ｂｙ  ｅｘａｍｐｌｅ２．ｃｏｍ（８．１４．１／８．１２．１１）ｗｉｔｈ  ＥＳＭＴＰ  ｉｄ  １８ＣＢＧｅｄｊ２０７１１１  ｆｏｒ  ＜ｔｅｓｔ２＠ｅｘａｍｐｌｅ３．ｃｏｍ＞；Ｗｅｄ，１２  Ｓｅｐ  ２００７  ２０：１６：４０  ＋０９００」や「Ｒｅｃｅｉｖｅｄ：ｂｙ  ｅｘａｍｐｌｅ４．ｃｏｍ（Ｐｏｓｔｆｉｘ）  ｉｄ  ５１Ａ５９ＥＣ８ＥＢ；Ｗｅｄ，１２  Ｓｅｐ  ２００７  １１：２７：５６  ＋０９００（ＪＳＴ）」、「Ｒｅｃｅｉｖｅｄ：ｆｒｏｍ  ｌｏｃａｌｈｏｓｔ（ｌｏｃａｌｈｏｓｔ［１２７．０．０．１］）  ｂｙ  ｅｘａｍｐｌｅ４．ｃｏｍ（Ｐｏｓｔｆｉｘ）  ｗｉｔｈ  ＥＳＭＴＰ  ｉｄ  ３５Ｄ６ＣＥＣ８Ｄ９  ｆｏｒ  ＜ｔｅｓｔ２＠ｅｘａｍｐｌｅ３．ｃｏｍ＞；Ｗｅｄ，１２  Ｓｅｐ  ２００７  １１：２７：５６  ＋０９００（ＪＳＴ）」、「Ｒｅｃｅｉｖｅｄ:  ｆｒｏｍ  ｅｘａｍｐｌｅ.ｃｏｍ（ｅｘａｍｐｌｅ１１１．ｃｏｍ[ＸＸＸ.ＸＸＸ.ＸＸＸ.ＸＸＸ]）  ｂｙ  ｅｘａｍｐｌｅ５.ｃｏｍ(８．１４．１/８．１２.１１)  ｗｉｔｈ  ＳＭＴＰ  ｉｄ  １８ＣＢＧＤｒ９０２０６７８  ｆｏｒ  ＜ｔｅｓｔ２＠ｅｘａｍｐｌｅ３.ｃｏｍ＞  ;  Ｗｅｄ，１２  Ｓｅｐ  ２００７  ２０:１６:１３  ＋０９００」、「Ｒｅｃｅｉｖｅｄ:  ｆｒｏｍ  ｅｘａｍｐｌｅ５.ｃｏｍ  ｂｙ  ｅｘａｍｐｌｅ.ｃｏｍ(８．１４．１/８.１２．１１)  ｗｉｔｈ  ＳＭＴＰ  ｉｄ  １８ＣＢＧＤｒ９０２０６７８ｆｏｒ  ＜ｔｅｓｔ２＠ｅｘａｍｐｌｅ３.ｃｏｍ＞  ;Ｗｅｄ，１２  Ｓｅｐ  ２００７  ２０:１６:１３  ＋０９００」等の特徴の照合を行って、特徴ベクトルを生成する。これにより、ＭＴＡの前後関係や自称ホスト情報と実際のホスト情報の一致の度合、ＩＰアドレス等に基づいて、特徴ベクトルを生成することから、簡易な処理で特徴ベクトルを生成できる。
【００６５】
なお、ヘッダ情報としては、これに限らず、送信者のドメイン情報、送信者のメール環境情報等によってもよい。
【００６６】
また、通常メール保存部１６とスパムメール保存部１７とに、メール自体を保存する場合には、これらの電子メールのヘッダ情報に基づいて、特徴ベクトルを再生成して、フィルタルールを更新してもよい。
【００６７】
＜電子メールフィルタリング装置の処理＞
図６および図７を用いて、本実施形態に係る電子メールフィルタリング装置の処理について説明する。なお、本実施形態に係る電子メールフィルタリング装置の処理については、初期フィルタルールの作成手順と、生成したフィルタルールによって、スパムメールと通常のメールとを分類する手順とに分けて説明する。
【００６８】
＜初期フィルタルールの作成手順＞
まず、分類部１２がメール受信部１１において受信した電子メールを既知のスパムメールフィルタの判定基準をデフォルト値よりも高く設定した条件でフィルタリングされた電子メールをスパムメールとし、既知のスパムメールフィルタの判定基準をデフォルト値よりも低く設定した条件でフィルタリングされた電子メールを通常のメールとして分類する（ステップＳ２０１）。特徴ベクトル生成部１３は、分類部１２において分類されたそれぞれの電子メールのヘッダ情報のうち、送信者のドメイン情報の特徴を照合して、特徴ベクトルを生成する（ステップＳ２０２）。
【００６９】
フィルタルール生成部１４は、特徴ベクトル生成部１３が生成した通常のメールとスパムメールの特徴ベクトルを解析して、初期のフィルタルールを生成する（ステップＳ２０３）。
【００７０】
＜スパムメールと通常のメールとの分類手順＞
まず、ある電子メールの値が既存フィルタのデフォルト値よりも高い値の電子メールであるか、あるいは低い値の電子メールであるかが判断される（ステップＳ２０４）。そして、この電子メールの値が既存フィルタのデフォルト値よりも高い値あるいは低い値である場合（ステップＳ２０４の「Ｙｅｓ」）には、次に、この電子メールの値がデフォルト値よりも高いか否かが判断される（ステップＳ２０５）。
【００７１】
このとき、この電子メールの値がデフォルト値よりも高い場合（ステップＳ２０５の「Ｙｅｓ」）には、この電子メールをスパムメールと判断してスパムメールデータベースにデータを格納する（ステップＳ２０８）
【００７２】
一方で、この電子メールの値がデフォルト値よりも低い場合（ステップＳ２０５の「Ｎｏ」）には、この電子メールを通常のメールと判断して、通常のメールデータベースにデータを格納する（ステップＳ２０９）。
【００７３】
さらに、ステップＳ２０４において、この電子メールの値が既存フィルタのデフォルト値よりも高い値あるいは低い値でない場合（ステップＳ２０４の「Ｎｏ」）には、フィルタルール生成部１４により生成された初期のフィルタルールによりスパムメールと判定されるか否かを検証する（ステップＳ２０４）。
【００７４】
このとき、スパムメールであると判定された場合には（ステップＳ２０６の「Ｙｅｓ」）、さらに、ユーザがこの電子メールを通常のメールと判断するか否かを確認し（ステップＳ２０７）、ユーザがこの電子メールを通常のメールでないと判断した場合（ステップＳ２０７の「Ｎｏ」）には、この電子メールをスパムメール保存部１７に保存する（ステップＳ２０８）。
【００７５】
一方で、ステップＳ２０６において、スパムメールではないと判定された場合（ステップＳ２０６の「Ｎｏ」）およびステップＳ２０６において、スパムメールであると判定（ステップＳ２０６の「Ｙｅｓ」）されたが、ステップＳ２０７において、ユーザがこの電子メールを通常のメールであると判断した場合（ステップＳ２０７の「Ｙｅｓ」）には、この電子メールを通常メール保存部１６に保存する。なお、フィルタリングの処理後に、通常メール保存部１６、スパムメール保存部１７に、それぞれデータが追加され、最新の通常メール保存部１６およびスパムメール保存部１７内のデータベースに基づいて、フィルタルール更新部１９によって、フィルタルールが順次更新される。
【００７６】
したがって、本実施形態によれば、既知のスパムメールフィルタの判定基準をデフォルト値よりも高く設定した条件でフィルタリングされた電子メールをスパムメールとし、既知のスパムメールフィルタの判定基準をデフォルト値よりも低く設定した条件でフィルタリングされた電子メールを通常のメールとして分類するため、簡易な方法で既知のスパムメール、通常のメールのデータセットを作成でき、また、電子メールの受信時においてスパムメールを自動的にフィルタリングするとともに、スパムメールの誤判定を軽減できる。
【００７７】
＜第３の実施形態＞
図８から図１０を用いて、本実施形態に係る電子メールフィルタリング装置について説明する。
【００７８】
＜電子メールフィルタリング装置の構成＞
本実施形態に係る電子メールフィルタリング装置は、図６に示すように、メール受信部１１と、分類部３２と、特徴ベクトル生成部３３と、フィルタルール生成部１４と、分離部１５と、通常メール保存部１６と、スパムメール保存部１７と、フィルタルール更新部１９とから構成されている。なお、第１の実施形態と同一の符号を付す構成要素に関しては、同一の機能を有することから、その詳細な説明は省略する。
【００７９】
分類部３２は、ユーザがメール受信部１１において受信した電子メールを所定のフィルタルールに従って、通常のメールとスパムメールとに分類する。本実施形態では、上記所定のフィルタルールとして、ウェブ上で公開されているスパムメールを収集するとともに、ユーザのメールボックス内にある電子メールを通常のメールとして収集することにより通常のメールとスパムメールとを分類するフィルタルールを用いる例を説明する。これにより、確実に通常のメールとスパムメールとを判別できる。
【００８０】
なお、上記所定のフィルタルールは、これに限らず、既知のスパムメールフィルタのデフォルト設定を用いたものでもよいし、既知のスパムメールフィルタの判定基準をデフォルト値よりも高く設定した条件でフィルタリングされた電子メールをスパムメールとし、既知のスパムメールフィルタの判定基準をデフォルト値よりも低く設定した条件でフィルタリングされた電子メールを通常のメールとするフィルタルールにより分類する方法であってもよい。
【００８１】
特徴ベクトル生成部１３は、分類部１２において分類されたそれぞれの電子メールのヘッダ情報の特徴の照合を行って、特徴ベクトルを生成する。本実施形態では、電子メールのヘッダ情報のうち、送信者のメール環境の特徴の照合を行って、特徴ベクトルを生成する例について説明する。図１１の例では、「Ｄａｔｅ：Ｗｅｄ、１２  Ｓｅｐ  ２００７  １１：２７：２２  ＋０９００」や「Ｃｏｎｔｅｎｔ−Ｔｙｐｅ：ｔｅｘｔ／ｐｌａｉｎ；ｃｈａｒｓｅｔ＝ＵＳ−ＡＳＣＩＩ」等の特徴の照合を行って、特徴ベクトルを生成する。これにより、日付やＣｏｎｔｅｎｔ−Ｔｙｐｅ等に基づいて、特徴ベクトルを生成することから、簡易な処理で特徴ベクトルを生成できる。
【００８２】
なお、ヘッダ情報としては、これに限らず、送信者のドメイン情報、電子メールが経由したサーバ情報等によってもよい。
【００８３】
また、通常メール保存部１６とスパムメール保存部１７とに、メール自体を保存する場合には、これらの電子メールのヘッダ情報に基づいて、特徴ベクトルを再生成してもよい。
【００８４】
＜電子メールフィルタリング装置の処理＞
図９および図１０を用いて、本実施形態に係る電子メールフィルタリング装置の処理について説明する。なお、本実施形態に係る電子メールフィルタリング装置の処理については、初期フィルタルールの作成手順と、生成したフィルタルールによって、スパムメールと通常のメールとを分類する手順とに分けて説明する。
【００８５】
＜初期フィルタルールの作成手順＞
まず、分類部３２がウェブ上で公開されているスパムメールを収集するとともに、ユーザのメールボックス内にある電子メールを通常のメールとして収集することにより通常のメールとスパムメールとを分類する（ステップＳ３０１）。特徴ベクトル生成部３３は、分類部３２において分類されたそれぞれの電子メールのヘッダ情報のうち、送信者のメール環境の特徴を照合して、特徴ベクトルを生成する（ステップＳ３０２）。
【００８６】
フィルタルール生成部１４は、特徴ベクトル生成部３３が生成した通常のメールとスパムメールの特徴ベクトルを解析して、初期のフィルタルールを生成する（ステップＳ３０３）。
【００８７】
＜スパムメールと通常のメールとの分類手順＞
まず、ある電子メールがフィルタルール生成部１４により生成された初期のフィルタルールによりスパムメールと判定されるか否かを検証する（ステップＳ３０４）。
【００８８】
このとき、スパムメールであると判定された場合には（ステップＳ３０４の「Ｙｅｓ」）、さらに、ユーザがこの電子メールを通常のメールと判断するか否かを確認し（ステップＳ３０５）、ユーザがこの電子メールを通常のメールでないと判断した場合（ステップＳ３０５の「Ｎｏ」）には、この電子メールをスパムメール保存部１７に保存する（ステップＳ３０６）。
【００８９】
一方で、ステップＳ３０４において、スパムメールではないと判定された場合（ステップＳ３０４の「Ｎｏ」）およびステップＳ３０４において、スパムメールであると判定（ステップＳ３０４の「Ｙｅｓ」）されたが、ステップＳ３０５において、ユーザがこの電子メールを通常のメールであると判断した場合（ステップＳ３０５の「Ｙｅｓ」）には、この電子メールを通常メール保存部１６に保存する。なお、フィルタリングの処理後に、通常メール保存部１６、スパムメール保存部１７にそれぞれデータが追加され、最新の通常メール保存部１６およびスパムメール保存部１７内のデータベースに基づいて、フィルタルール更新部１９によって、フィルタルールが順次更新される。
【００９０】
したがって、本実施形態によれば、ウェブ上で公開されているスパムメールを収集するとともに、ユーザのメールボックス内にある電子メールを通常のメールとして収集して、通常のメールとスパムメールとを分類するため、確実に通常のメールとスパムメールとを判別でき、また、電子メールの受信時においてスパムメールを自動的にフィルタリングするとともに、スパムメールの誤判定を軽減できる。
【００９１】
なお、電子メールフィルタリング装置の処理をコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録し、この記録媒体に記録されたプログラムを電子メールフィルタリング装置に読み込ませ、実行することによって本発明の電子メールフィルタリング装置を実現することができる。ここでいうコンピュータシステムとは、ＯＳや周辺装置等のハードウェアを含む。
【００９２】
また、「コンピュータシステム」は、ＷＷＷ（Ｗｏｒｌｄ  Ｗｉｄｅ  Ｗｅｂ）システムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）も含むものとする。また、上記プログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワーク（通信網）や電話回線等の通信回線（通信線）のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。
【００９３】
また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良い。さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組合せで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であっても良い。
【００９４】
以上、この発明の実施形態につき、図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も含まれる。例えば、フィルタルールの作成方法については、特に、言及しなかったが、ｋ−ＮＮや決定木、ニューラルネットワークなどの学習によるデータマイニングにより分類モデルを作成してもよいし、クラスアソシエーション等のルールベースのデータマイニングを用いた分類モデルを作成してもよい。
【図面の簡単な説明】
【００９５】
【図１】第１の実施形態に係る電子メールフィルタリング装置の構成図である。
【図２】通常メール保存部およびスパムメール保存部内のデータベースの構成を例示した図である。
【図３】第１の実施形態に係る電子メールフィルタリング装置における初期フィルタルールの作成手順を示した図である。
【図４】第１の実施形態に係る電子メールフィルタリング装置におけるスパムメールと通常のメールとの分類手順を示した図である。
【図５】第２の実施形態に係る電子メールフィルタリング装置の構成図である。
【図６】第２の実施形態に係る電子メールフィルタリング装置における初期フィルタルールの作成手順を示した図である。
【図７】第２の実施形態に係る電子メールフィルタリング装置におけるスパムメールと通常のメールとの分類手順を示した図である。
【図８】第３の実施形態に係る電子メールフィルタリング装置の構成図である。
【図９】第３の実施形態に係る電子メールフィルタリング装置における初期フィルタルールの作成手順を示した図である。
【図１０】第３の実施形態に係る電子メールフィルタリング装置におけるスパムメールと通常のメールとの分類手順を示した図である。
【図１１】ヘッダ情報の具体例を示す図である。
【符号の説明】
【００９６】
１１・・・メール受信部、１２、２２、３２・・・分類部、１３、２３、３３・・・特徴ベクトル生成部、１４・・・フィルタルール生成部、１５・・・分離部、１６・・・通常メール保存部、１７・・・スパムメール保存部、１９・・・フィルタルール更新部
【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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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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