(57)【要約】【課題】迷惑メールを受信者から電子メールを用いて転送してもらうことによって収集する場合にあって、その収集した電子メールから迷惑メールの特徴を分析でき、さらに個人情報を保護することにより、新たな被害のリスクを軽減することができるようにした迷惑メール対策支援システムを提供する。【解決手段】迷惑メール対策支援システムの電子メール取得手段は、ユーザに送信された迷惑メールを含む電子メールを取得し、電子メール分析手段は、前記電子メール取得手段によって取得された電子メールを分析し、個人情報処理手段は、前記電子メール分析手段による分析結果内に含まれている個人情報を除去し、レポート生成手段は、前記個人情報処理手段によって個人情報が除去された分析結果に基づいて、迷惑メールに関するレポートを生成する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザに送信された迷惑メールを含む電子メールを取得する電子メール取得手段と、
前記電子メール取得手段によって取得された電子メールを分析する電子メール分析手段と、
前記電子メール分析手段による分析結果内に含まれている個人情報を除去する個人情報処理手段と、
前記個人情報処理手段によって個人情報が除去された分析結果に基づいて、迷惑メールに関するレポートを生成するレポート生成手段
を具備することを特徴とする迷惑メール対策支援システム。
【請求項２】
ユーザに送信された迷惑メールを含む電子メールを取得する電子メール取得手段と、
前記電子メール取得手段によって取得された電子メール内に含まれている個人情報を除去する個人情報処理手段と、
前記個人情報処理手段によって個人情報を除去された電子メールを分析する電子メール分析手段と、
前記電子メール分析手段による分析結果に基づいて、迷惑メールに関するレポートを生成するレポート生成手段
を具備することを特徴とする迷惑メール対策支援システム。
【請求項３】
前記個人情報処理手段は、電子メールのヘッダ毎に除去方法を対応させた規則を有しており、該規則にしたがって個人情報を除去する
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の迷惑メール対策支援システム。
【請求項４】
前記電子メール取得手段が取得する電子メール内には、ユーザが除去を指定した文字列に関する指定情報を含み、
前記個人情報処理手段は、前記電子メール内の指定情報にしたがって個人情報を除去する
ことを特徴とする請求項１から３のいずれか一項に記載の迷惑メール対策支援システム。
【請求項５】
迷惑メール内に用いられているＵＲＬを少なくとも含む迷惑メールの特徴を記憶する迷惑メール特徴記憶手段
を具備し、
前記電子メール分析手段は、前記電子メール取得手段によって取得された電子メール内から、前記迷惑メール特徴記憶手段に記憶されていないＵＲＬを検出する
ことを特徴とする請求項１から４のいずれか一項に記載の迷惑メール対策支援システム。
【請求項６】
前記電子メール分析手段は、前記電子メール内から検出したＵＲＬを前記迷惑メール特徴記憶手段に記憶させる
ことを特徴とする請求項５に記載の迷惑メール対策支援システム。
【請求項７】
電子メールのフィルタリングを行うためのＵＲＬを少なくとも含むフィルタリング情報を記憶するフィルタリング情報記憶手段
を具備し、
前記迷惑メール特徴記憶手段は、記憶しているＵＲＬが前記フィルタリング情報記憶手段に記憶されているか否かを示す符号を記憶し、
前記電子メール分析手段は、前記迷惑メール特徴記憶手段を用いて、前記検出したＵＲＬがフィルタリング情報記憶手段に記憶されているか否かを判定し、記憶されていないと判定した場合は、前記フィルタリング情報記憶手段に前記検出したＵＲＬを記憶しているか否かを問い合わせる
ことを特徴とする請求項５又は６に記載の迷惑メール対策支援システム。
【請求項８】
迷惑メール対策支援システムは、
ユーザに送信された迷惑メールを含む電子メールを取得し、
前記取得された電子メールを分析し、
前記分析による分析結果内に含まれている個人情報を除去し、
個人情報が除去された分析結果に基づいて、迷惑メールに関するレポートを生成する
ことを特徴とする迷惑メール対策支援方法。
【請求項９】
迷惑メール対策支援システムは、
ユーザに送信された迷惑メールを含む電子メールを取得し、
前記取得された電子メール内に含まれている個人情報を除去し、
個人情報を除去された電子メールを分析し、
前記分析による分析結果に基づいて、迷惑メールに関するレポートを生成する
ことを特徴とする迷惑メール対策支援方法。
【請求項１０】
コンピュータを、
ユーザに送信された迷惑メールを含む電子メールを取得する電子メール取得手段と、
前記電子メール取得手段によって取得された電子メールを分析する電子メール分析手段と、
前記電子メール分析手段による分析結果内に含まれている個人情報を除去する個人情報処理手段と、
前記個人情報処理手段によって個人情報が除去された分析結果に基づいて、迷惑メールに関するレポートを生成するレポート生成手段
として機能させることを特徴とする迷惑メール対策支援プログラム。
【請求項１１】
コンピュータを、
ユーザに送信された迷惑メールを含む電子メールを取得する電子メール取得手段と、
前記電子メール取得手段によって取得された電子メール内に含まれている個人情報を除去する個人情報処理手段と、
前記個人情報処理手段によって個人情報を除去された電子メールを分析する電子メール分析手段と、
前記電子メール分析手段による分析結果に基づいて、迷惑メールに関するレポートを生成するレポート生成手段
として機能させることを特徴とする迷惑メール対策支援プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、迷惑メールとして報告された電子メールから個人情報を除去する迷惑メール対策支援システム、迷惑メール対策支援方法及び迷惑メール対策支援プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
スパムメール（ｓｐａｍ  ｍａｉｌ、迷惑メール）といわれる受信者の意図を無視して一方的に送りつけられてくる、広告・宣伝、ビジネス勧誘など、望まれていない内容の電子メールが最近多くなってきている。特に、スパムメールは、ネズミ講（無限連鎖販売）やアダルト広告などの悪質なものが多く、また、受け手の意思を無視して送られてくる電子メールを受信するのに、通信回線の接続料金を支払わなければならないこと、大量に送信されることによってメールサーバをダウンさせる等の問題があり、社会問題化している。そこで、このスパムメールを有効に排除する技術が求められている。
【０００３】
送信される迷惑メールを除去するための手法として、迷惑メール内に含まれるスパム特徴情報（例えば、ＵＲＬ（Ｕｎｉｆｏｒｍ  Ｒｅｓｏｕｒｃｅ  Ｌｏｃａｔｏｒ、情報が格納されている位置を示すアドレス）情報、キーワード等）を基にフィルタリングする手法がある。このフィルタリングの手法では、「迷惑メールに含まれるスパム特徴情報」を含むブラックリストを利用する。つまり、受信した電子メールがブラックリスト内のスパム特徴情報を含んでいる場合は、その電子メールを除去する。ただし、迷惑メールであったとして、その電子メールに含まれるスパム特徴情報がブラックリストに登録されていない場合、正常な電子メールとしてユーザに配信することがある。
新たなスパム特徴情報を含む迷惑メールに対処するために、定期的にブラックリストを更新する必要がある。そのために、ユーザに配信された迷惑メールを転送してもらい、その中からスパム特徴情報を抽出することが行われている。
【０００４】
現状では、フィルタリング精度の向上を目的に、メールサービス提供事業者（フィルタリング実施者であってもよい）はフィルタをすり抜けて受信された迷惑メールの通報窓口を設けていることが多い。
その通報窓口に対し、迷惑メールを受信した一般のユーザは、その迷惑メールを転送する形で迷惑メール情報の通報を行う。
通報者から送信された通報メールは、迷惑メール情報を分析・蓄積するシステムへ格納される。迷惑メールを分析した結果をまとめたレポートを、ブラックリストを提供する業者（スパム情報提供事業者ともいい、メールサーバを提供しているメールサービス提供事業者とは異なる場合がある）へ送信する。
スパム情報提供事業者は、受信したレポートに基づき、ブラックリストに対して必要に応じて迷惑メール情報の修正、追加等を行う。
【０００５】
これらに関連する技術として、例えば、特許文献１には、人間にはコンテンツの内容を正しく伝える一方で情報提供者が希望しない部分についての機械による情報収集などを阻止することを課題とするデータ変換方法であって、処理すべきコンテンツデータからテキストデータとしての出力を回避すべき文字列を特定する工程と、特定された文字列を、当該文字列の内容を維持し、テキストデータ以外の置換データに変換する工程と、コンテンツデータにおける文字列以外のデータと置換データとを用いて、コンテンツデータの公開内容を維持するための公開コンテンツデータを生成する工程とを含み、テキストデータとしての出力を回避すべきメールアドレス、電話番号、住所、氏名などをテキストデータ以外の画像データなどに変換することによって、人間に対する公開内容を変更
することなく、上記文字列を機械に対して秘匿できることが開示されている。
【０００６】
また、例えば、特許文献２には、携帯電話のメールサーバにおいて所定の識別条件により迷惑メール等を自動的に識別し、自動削除処理を行って余計な受信を防止すること、また、簡単なユーザ設定によりシステムを利用可能とすることを課題とし、携帯電話のメールサーバにおいて、ネットワーク経由で受信したメールについて、メール本文中にＵＲＬが含まれるかどうかを調べ、含まれる場合は抽出する工程と、抽出されたＵＲＬを用いて受信メールが迷惑メールあるいはチェーンメールであるかの識別処理を行う工程と、識別処理の結果、迷惑メールあるいはチェーンメールであると識別された受信メールについてユーザ宛のメールボックスに蓄積せずに削除処理する工程とを有し、上記識別条件は随時自動更新されることが開示されている。
【０００７】
また、例えば、特許文献３には、迷惑メールを拒否するための作業を簡略化するとともに、確実に迷惑メールを拒否できる迷惑メールのフィルタリング方式を提供することを課題とし、電子メールの利用者は、自分宛に届いた電子メールが迷惑メールであり今後も不要だと判断すると、そのメールの発信者がサービスする前記メールの内容文のＵＲＬおよび電話番号などの情報を保持したまま、電子メールサービス提供者へフィルタリング対象の電子メールを転送し、電子メールサービス提供者は、メールの受信者が受信を拒否したいメールの内容文からＵＲＬ、電話番号等の情報を記憶装置に蓄積し、次回以降、その受信者宛のメール内容に同一ＵＲＬ、同一電話番号が含まれる場合、電子メールサービス提供者は受信を拒否し、受信者にとっては簡単な操作で確実に迷惑メールを受信拒否できることが開示されている。
【０００８】
また、例えば、特許文献４には、スパムメールを漉し出して自動で遮断することができるようにしたダイナミックＵＲＬ接続を通じたスパムメール自動遮断方法を提供することを課題とし、そのスパムメール自動遮断方法は、多数のメールサーバがインターネットを通じて連結されてなる電子メールシステムにおいて行われるスパムメール自動遮断方法において、受信される電子メールのメッセージ原本に存するダイナミックＵＲＬ情報を抽出する段階、前記抽出されたダイナミックＵＲＬ情報にリンクされたウェブページに接続を行う段階、及び前記ウェブページのコンテンツのうち予め規定されたスパムキーワードが存する場合に前記受信電子メールをスパムメールとして分類する段階を含んでいることが開示されている。
【０００９】
また、例えば、特許文献５には、誘導ＵＲＬへの対応が可能であり、かつフィルタリングのルールの一部を自動更新することが可能であって、必要な電子メールまでも削除してしまう問題にも対応することが可能な、迷惑メールの送信を防止するための電子メール監視システムを提供することを課題とし、送信された電子メールについて、一般的な判定ルールにより判定を行い、判定ルールに該当しない場合には当該電子メール本文にＵＲＬへのリンクがあるかを判定し、ＵＲＬへのリンクがある場合には、当該ＵＲＬにより指定されたＷｅｂサーバにアクセスして、所定の表示データをダウンロードし、ダウンロードした表示データについてもさらに一般的な判定ルールによる判定し、当該表示データ本文に新たなＵＲＬへのリンクがあるかの判定を行い、誘導ＵＲＬの追跡を繰り返し、ＵＲＬへのリンクがないと判定されると、受付可能な電子メールとして承認されることが開示されている。
【００１０】
また、例えば、特許文献６には、迷惑メールの検出率を高め、管理負担を軽減可能なメールフィルタリング装置を提供することを課題とし、第１の検索手段は電子メールの本文の送信元ＩＰアドレスを基にメール流量記憶部のエントリを検索し、対応するエントリが見つかると対応するカウント値を規定値だけ増加させ、対応するエントリが見つからなければ電子メールの送信元ＩＰアドレスとカウンタの初期値とからなるエントリをメール流量記憶部に新規に登録し、第２の検索手段は電子メールにＳＰＡＭ判定ワード記憶部のＳＰＡＭ判定ワードが含まれていないかを検索し、新規ＵＲＬ登録手段は電子メールから“ｈｔｔｐ”で始まる文字列を抜き出し、ＳＰＡＭ判定ワード記憶部及びＵＲＬブラックリストに記録し、迷惑メール処理手段は迷惑メールに予め規定したアクションを実行することが開示されている。
【００１１】
また、例えば、特許文献７には、スパムメールを高精度かつ簡単に判定できるスパムメール判定システムを提供することを課題とし、スパムメール検出装置は、ダミーアドレス宛に送信されてきた電子メールから特徴情報データを抽出し、特徴情報データに基づいて電子メールからスパムメールを検出すると、スパムメールの特徴情報データを電子メール管理装置に送信し、特徴情報データを受けて電子メール管理装置は、外部から受信した電子メールがスパムメールであるか否かを判定し、スパムメールであると判断された電子メールはユーザのメールボックスに配信されず破棄されることが開示されている。
【特許文献１】特開２００７−２４９３５５号公報
【特許文献２】特開２００３−２４９９６４号公報
【特許文献３】特開２００３−２６３３９１号公報
【特許文献４】特開２００４−２４０９４５号公報
【特許文献５】特開２００５−０５６０４８号公報
【特許文献６】特開２００５−２０８７８０号公報
【特許文献７】特開２００６−０６５６５５号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１２】
しかしながら、迷惑メール受信者（通報者）は、受け取った迷惑メールをそのまま転送する形でメールサービス提供事業者へ通報するため、通報メールには通報者の個人情報（例えば、メールアドレス、個人名等）が記載されていることが多い。
一方、フィルタリング精度向上の観点からは、上記通報者の個人情報は不要である。特に、メールサービス提供事業者がスパム情報提供事業者に渡すレポート内に不要な個人情報を記載することは好ましくない。
【００１３】
本発明は、このような問題点に着目してなされたもので、迷惑メールを受信者から電子メールを用いて転送してもらうことによって収集する場合にあって、その収集した電子メールから迷惑メールの特徴を分析でき、さらに個人情報を保護することにより、新たな被害のリスクを軽減することができるようにした迷惑メール対策支援システム、迷惑メール対策支援方法及び迷惑メール対策支援プログラムを提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
かかる目的を達成するための本発明の要旨とするところは、次の各項の発明に存する。
［１］  ユーザに送信された迷惑メールを含む電子メールを取得する電子メール取得手段と、前記電子メール取得手段によって取得された電子メールを分析する電子メール分析手段と、前記電子メール分析手段による分析結果内に含まれている個人情報を除去する個人情報処理手段と、前記個人情報処理手段によって個人情報が除去された分析結果に基づいて、迷惑メールに関するレポートを生成するレポート生成手段を具備することを特徴とする迷惑メール対策支援システム。
【００１５】
［２］  ユーザに送信された迷惑メールを含む電子メールを取得する電子メール取得手段と、前記電子メール取得手段によって取得された電子メール内に含まれている個人情報を除去する個人情報処理手段と、前記個人情報処理手段によって個人情報を除去された電子メールを分析する電子メール分析手段と、前記電子メール分析手段による分析結果に基づいて、迷惑メールに関するレポートを生成するレポート生成手段を具備することを特徴とする迷惑メール対策支援システム。
【００１６】
［３］  前記個人情報処理手段は、電子メールのヘッダ毎に除去方法を対応させた規則を有しており、該規則にしたがって個人情報を除去することを特徴とする［１］又は［２］に記載の迷惑メール対策支援システム。
【００１７】
［４］  前記電子メール取得手段が取得する電子メール内には、ユーザが除去を指定した文字列に関する指定情報を含み、前記個人情報処理手段は、前記電子メール内の指定情報にしたがって個人情報を除去することを特徴とする［１］から［３］のいずれか一項に記載の迷惑メール対策支援システム。
【００１８】
［５］  迷惑メール内に用いられているＵＲＬを少なくとも含む迷惑メールの特徴を記憶する迷惑メール特徴記憶手段を具備し、前記電子メール分析手段は、前記電子メール取得手段によって取得された電子メール内から、前記迷惑メール特徴記憶手段に記憶されていないＵＲＬを検出することを特徴とする［１］から［４］のいずれか一項に記載の迷惑メール対策支援システム。
【００１９】
［６］  前記電子メール分析手段は、前記電子メール内から検出したＵＲＬを前記迷惑メール特徴記憶手段に記憶させることを特徴とする［５］に記載の迷惑メール対策支援システム。
【００２０】
［７］  電子メールのフィルタリングを行うためのＵＲＬを少なくとも含むフィルタリング情報を記憶するフィルタリング情報記憶手段を具備し、前記迷惑メール特徴記憶手段は、記憶しているＵＲＬが前記フィルタリング情報記憶手段に記憶されているか否かを示す符号を記憶し、前記電子メール分析手段は、前記迷惑メール特徴記憶手段を用いて、前記検出したＵＲＬがフィルタリング情報記憶手段に記憶されているか否かを判定し、記憶されていないと判定した場合は、前記フィルタリング情報記憶手段に前記検出したＵＲＬを記憶しているか否かを問い合わせることを特徴とする［５］又は［６］に記載の迷惑メール対策支援システム。
【００２１】
［８］  迷惑メール対策支援システムは、ユーザに送信された迷惑メールを含む電子メールを取得し、前記取得された電子メールを分析し、前記分析による分析結果内に含まれている個人情報を除去し、個人情報が除去された分析結果に基づいて、迷惑メールに関するレポートを生成することを特徴とする迷惑メール対策支援方法。
【００２２】
［９］  迷惑メール対策支援システムは、ユーザに送信された迷惑メールを含む電子メールを取得し、前記取得された電子メール内に含まれている個人情報を除去し、個人情報を除去された電子メールを分析し、前記分析による分析結果に基づいて、迷惑メールに関するレポートを生成することを特徴とする迷惑メール対策支援方法。
【００２３】
［１０］  コンピュータを、ユーザに送信された迷惑メールを含む電子メールを取得する電子メール取得手段と、前記電子メール取得手段によって取得された電子メールを分析する電子メール分析手段と、前記電子メール分析手段による分析結果内に含まれている個人情報を除去する個人情報処理手段と、前記個人情報処理手段によって個人情報が除去された分析結果に基づいて、迷惑メールに関するレポートを生成するレポート生成手段として機能させることを特徴とする迷惑メール対策支援プログラム。
【００２４】
［１１］  コンピュータを、
ユーザに送信された迷惑メールを含む電子メールを取得する電子メール取得手段と、前記電子メール取得手段によって取得された電子メール内に含まれている個人情報を除去する個人情報処理手段と、前記個人情報処理手段によって個人情報を除去された電子メールを分析する電子メール分析手段と、前記電子メール分析手段による分析結果に基づいて、迷惑メールに関するレポートを生成するレポート生成手段として機能させることを特徴とする迷惑メール対策支援プログラム。
【００２５】
前記本発明は次のように作用する。
本発明における迷惑メール対策支援システム、迷惑メール対策支援方法及び迷惑メール対策支援プログラムでは、電子メール取得手段は、ユーザに送信された迷惑メールを含む電子メールを取得し、電子メール分析手段は、前記電子メール取得手段によって取得された電子メールを分析し、個人情報処理手段は、前記電子メール分析手段による分析結果内に含まれている個人情報を除去し、レポート生成手段は、前記個人情報処理手段によって個人情報が除去された分析結果に基づいて、迷惑メールに関するレポートを生成する。これによって、その収集した電子メールから迷惑メールの特徴を分析でき、さらに個人情報を保護することにより、新たな被害のリスクを軽減することができる。
【発明の効果】
【００２６】
本発明にかかる迷惑メール対策支援システム、迷惑メール対策支援方法及び迷惑メール対策支援プログラムによれば、迷惑メールを受信者から電子メールを用いて転送してもらうことによって収集する場合にあって、その収集した電子メールから迷惑メールの特徴を分析でき、さらに個人情報を保護することにより、新たな被害のリスクを軽減することができる。
【００２７】
また、以下に示すように３者（ユーザ、スパム情報提供事業者、メールサービス提供事業者）にとっての効果が生じる。
（１）一般ユーザにとっての効果
通報者（迷惑メールを受信し、その迷惑メールを転送したユーザ）の個人情報を保護することができる。
（２）スパム情報提供事業者にとっての効果
個人情報が記載されていない迷惑メールに関する情報だけを受け取ることができる。
新出スパムＵＲＬのみがレポートされることにより、迷惑メール対策窓口でのＵＲＬチェックの作業負荷が軽減する。
（３）メールサービス提供事業者にとっての効果
通報者の個人情報の漏洩を防ぐことができる。
スパム情報レポートを自動送信することにより、メールサービス提供事業者として実施すべき、スパム情報提供事業者への迷惑メールの通報処理の自動化を実現する。
直接的に関与できないフィルタリング情報の更新に対して、可能な限りのフィードバックを行うことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２８】
まず、本実施の形態である迷惑メール対策支援システムの概要を説明する。
（１）転送メールを用いた迷惑メールの収集
フィルタリング技術を用いて迷惑メールを除去するが、そのフィルタを通過してしまう迷惑メールがある。その迷惑メールを受信したユーザは、メールサービス提供事業者の通報窓口のメールアドレスへ転送する。これによって、フィルタを通過してしまう迷惑メールを収集する。
【００２９】
（２）通報者の個人情報の除去
前述のように収集した迷惑メールには、通報者の個人情報が含まれる。なお、除去には、削除、置換、変更を含む。
（２．１）通報者の個人情報が含まれる可能性が高いヘッダを除去
・完全削除（電子メールのヘッダごと削除する）
例えば、電子メールのヘッダである「Ｒｅｔｕｒｎ−Ｐａｔｈ」、「Ｓｅｎｄｅｒ」等が対象となる。より具体的には、「Ｒｅｔｕｒｎ−Ｐａｔｈ：  ｒｅｃｉｐｉｅｎｔ＠ｌａｂ．ｘｘｘｘｘ．ｊｐ」とあるヘッダ自体を削除する。
・部分削除（該当部のみ削除）
例えば、電子メールのヘッダである「Ｒｅｔｕｒｎ−Ｐａｔｈ：  ｒｅｃｉｐｉｅｎｔ＠ｌａｂ．ｘｘｘｘｘ．ｊｐ」を「Ｒｅｔｕｒｎ−Ｐａｔｈ：  」と、ヘッダ名のみ残しておく変更を行う。
（２．２）通報者の個人情報の箇所を任意の文字列へ置換
例えば、「ｓｐａｍｒｅｃｅｉｖｅｒ＠ｙｙｙｙｙ．ｎｅ．ｊｐ  様、当選おめでとうございます！」とあるのを、「[通報者個人情報]様、当選おめでとうございます！」と置換する。
（２．３）ルールベースの個人情報除去
ルールとして、例えば、「転送する通報メールの本文に、除去すべき情報（氏名等）をコンマ区切りで記載する」がある。通報を受けた際、このルールに従い「除去すべき個人情報文字列」を取得し、通報メール中から個人情報を除去する。
【００３０】
（３）新出スパムＵＲＬの抽出
スパムＵＲＬデータベース（スパムメールに用いられているＵＲＬを記録しているデータベース）の情報を用いて、迷惑メールに含まれるＵＲＬが既に登録されているか否かを確認し、未登録であるＵＲＬだけのレポートを生成する。
（４）メールコンテンツの自動翻訳
外国語にて記述された迷惑メールの内容把握やカテゴリ分類を支援するために、電子メールにおける使用言語を判定し、特定の言語（例えば、日本語）への自動翻訳を実施する。
（５）スパムカテゴリ情報の推薦
収集した迷惑メールのコンテンツを解析し、迷惑メールに含まれるキーワードの情報を基に、その迷惑メールがどのスパムカテゴリに属するものかを判定するための情報を推薦する。
【００３１】
（６）迷惑メール特徴キーワードの強調表示
上記にて得られたキーワードの出現回数をカウントし、レポートにて出現回数に応じて強調表示を行う。
（７）スパム情報レポートを自動送信
上記にて収集された迷惑メールに関する情報を統合し、自動的にレポートを生成する。生成したレポートを定期的に迷惑メール対策担当者へ送信する。また、迷惑メール対策担当者へ送信するのではなく、フィルタの基となる迷惑メールデータベースへ情報を直接追加・更新するようにしてもよい。
（８）スパム情報提供業者に対するフィードバック精度の向上
フィルタリングに用いる情報は、メールサービス提供事業者からは直接操作できないため、スパム情報提供業者へのレポート作業を自動化し、フィードバック精度の向上を実施する。
【００３２】
以下、図面に基づき本発明を実現するにあたっての好適な各種の実施の形態の例を説明する。
図１は、第１の実施の形態の構成例についての概念的なモジュール構成図を示している。
なお、モジュールとは、一般的に論理的に分離可能なソフトウェア、ハードウェア等の部品を指す。したがって、本実施の形態におけるモジュールはプログラムにおけるモジュールのことだけでなく、ハードウェア構成におけるモジュールも指す。それゆえ、本実施の形態は、プログラム、システム及び方法の説明をも兼ねている。ただし、説明の都合上、「記憶する」、「記憶させる」、これらと同等の文言を用いるが、これらの文言は、実施の形態がプログラムの場合は、記憶装置に記憶させるように制御するの意である。また、モジュールは機能にほぼ一対一に対応しているが、実装においては、１モジュールを１プログラムで構成してもよいし、複数モジュールを１プログラムで構成してもよく、逆に１モジュールを複数プログラムで構成してもよい。また、複数モジュールは１コンピュータによって実行されてもよいし、分散又は並列環境におけるコンピュータによって１モジュールが複数コンピュータで実行されてもよい。なお、１つのモジュールに他のモジュールが含まれていてもよい。また、以下、「接続」とは物理的な接続の他、論理的な接続（データの授受、指示、データ間の参照関係等）を含む。
また、システム又は装置とは、複数のコンピュータ、ハードウェア、装置等がネットワーク等で接続されて構成されるほか、１つのコンピュータ、ハードウェア、装置等によって実現される場合も含まれる。
【００３３】
迷惑メール対策支援システム１１０は、図１に示すように、メール取得モジュール１１１、メールＤＢ１１２、メール一覧表示モジュール１１３、迷惑メールレポート送信モジュール１１８、拡張迷惑メールレポート生成モジュール１１９Ａ、迷惑メール情報分析モジュール１４０を有している。また、拡張迷惑メールレポート生成モジュール１１９Ａは、個人情報処理モジュール１５０Ａ、迷惑メールレポート生成モジュール１１９を有している。
【００３４】
メール取得モジュール１１１は、メールＤＢ１１２と接続されており、ユーザに送信された迷惑メールを含む電子メールを取得する。そして、取得した電子メールをメールＤＢ１１２に記憶させる。ここでの電子メールは、ユーザが受信した迷惑メールを、メールサービス提供事業者の通報窓口のメールアドレスへ転送したものである。
メール一覧表示モジュール１１３は、メールＤＢ１１２と接続されており、メールＤＢ１１２内の電子メールの一覧を生成して、担当者に提供する。なお、提供する担当者が外部の者である場合は、個人情報処理モジュール１５０Ａと同様に個人情報を除去するようにしてもよい。
メールＤＢ１１２は、メール取得モジュール１１１、メール一覧表示モジュール１１３、迷惑メール情報分析モジュール１４０と接続されており、メール取得モジュール１１１によって取得された電子メールを記憶する。そして、その電子メールをメール一覧表示モジュール１１３、迷惑メール情報分析モジュール１４０からの要求に応じて供給する。
【００３５】
迷惑メール情報分析モジュール１４０は、メールＤＢ１１２、個人情報処理モジュール１５０Ａと接続されており、メールＤＢ１１２に記憶されている電子メールを分析する。その分析結果を個人情報処理モジュール１５０Ａに渡す。
個人情報処理モジュール１５０Ａは、迷惑メール情報分析モジュール１４０、迷惑メールレポート生成モジュール１１９と接続されており、迷惑メール情報分析モジュール１４０による分析結果内に含まれている個人情報を除去する。また、電子メールのヘッダ毎に除去方法を対応させた規則を有しており、その規則にしたがって個人情報を除去するようにしてもよい。また、電子メール内に、ユーザが除去を指定した文字列に関する指定情報が含まれている場合は、個人情報処理モジュール１５０Ａは、その電子メール内の指定情報にしたがって個人情報を除去するようにしてもよい。そして、個人情報を除去した分析結果を迷惑メールレポート生成モジュール１１９に渡す。
迷惑メールレポート生成モジュール１１９は、個人情報処理モジュール１５０Ａ、迷惑メールレポート送信モジュール１１８と接続されており、個人情報処理モジュール１５０Ａによって個人情報が除去された分析結果に基づいて、迷惑メールに関するレポートを生成する。そして、生成したレポートを迷惑メールレポート送信モジュール１１８へ渡す。
迷惑メールレポート送信モジュール１１８は、迷惑メールレポート生成モジュール１１９と接続されており、迷惑メールレポート生成モジュール１１９からレポートを受け取り、そのレポートをスパム情報提供業者に送信する。
【００３６】
図２は、本発明にかかる第２の実施の形態のモジュール構成例を示す説明図である。なお、第１の実施の形態と同種の部位には同一符号を付し重複した説明を省略する。
第２の実施の形態の迷惑メール対策支援システム１１０は、図２に示すように、メール取得モジュール１１１、メールＤＢ１１２、メール一覧表示モジュール１１３、迷惑メールレポート送信モジュール１１８、迷惑メールレポート生成モジュール１１９、拡張迷惑メール情報分析モジュール１４０Ｂを有している。また、拡張迷惑メール情報分析モジュール１４０Ｂは、個人情報処理モジュール１５０Ｂ、迷惑メール情報分析モジュール１４０を有している。
【００３７】
個人情報処理モジュール１５０Ｂは、メールＤＢ１１２、迷惑メール情報分析モジュール１４０と接続されており、メールＤＢ１１２に記憶されている電子メールを取り出し、その電子メール内に含まれている個人情報を除去する。そして、個人情報を除去した電子メールを迷惑メール情報分析モジュール１４０に渡す。なお、メール一覧表示モジュール１１３が電子メールの一覧表を外部の者に提供する場合は、個人情報処理モジュール１５０Ｂは、個人情報を除去した電子メールをメールＤＢ１１２に記憶させるようにしてもよい。
迷惑メール情報分析モジュール１４０は、個人情報処理モジュール１５０Ｂ、迷惑メールレポート生成モジュール１１９と接続されており、個人情報処理モジュール１５０Ｂによって個人情報を除去された電子メールを分析する。そして、分析結果を迷惑メールレポート生成モジュール１１９に渡す。
【００３８】
図３は、本発明にかかる第３の実施の形態のモジュール構成例を示す説明図である。なお、第１の実施の形態と同種の部位には同一符号を付し重複した説明を省略する。また、第２の実施の形態と異なる点は、第２の実施の形態ではメールＤＢ１１２から電子メールを取り出した後に個人情報の除去を行っているが、第３の実施の形態ではメールＤＢ１１２に電子メールを記憶させるときに個人情報の除去を行っていることである。つまり、メール取得モジュール１１１と迷惑メール情報分析モジュール１４０との間で個人情報を除去している点では同じである。
【００３９】
第３の実施の形態の迷惑メール対策支援システム１１０は、図３に示すように、拡張メール取得モジュール１１１Ｃ、メールＤＢ１１２、メール一覧表示モジュール１１３、迷惑メールレポート送信モジュール１１８、迷惑メールレポート生成モジュール１１９、迷惑メール情報分析モジュール１４０を有している。また、拡張メール取得モジュール１１１Ｃは、メール取得モジュール１１１、個人情報処理モジュール１５０Ｃを有している。
【００４０】
個人情報処理モジュール１５０Ｃは、メール取得モジュール１１１、メールＤＢ１１２と接続されており、メール取得モジュール１１１によって取得された電子メール内に含まれている個人情報を除去する。そして、個人情報を除去した電子メールをメールＤＢ１１２に記憶させる。
メールＤＢ１１２は、メール一覧表示モジュール１１３、個人情報処理モジュール１５０Ｃ、迷惑メール情報分析モジュール１４０と接続されており、個人情報処理モジュール１５０Ｃによって個人情報が除去された電子メールを記憶する。そして、メール一覧表示モジュール１１３、迷惑メール情報分析モジュール１４０からの要求に応じて、記憶している電子メールを供給する。なお、メール一覧表示モジュール１１３が一覧表を提供するときには、メールＤＢ１１２に記憶されている電子メールは既に個人情報が除去されているので、第１又は第２の実施の形態のような処理を行う必要がない。
【００４１】
図４は、本発明にかかる第１の実施の形態の詳細なモジュール構成例を示す説明図である。なお、図１に示した迷惑メール情報分析モジュール１４０は、図４では新出スパムＵＲＬ検出モジュール１１４、メール言語別処理モジュール１１５、迷惑メールコンテンツ解析モジュール１１６に該当する。そして、図４では、図１に示したモジュール構成以外に、メール送受信装置１０１、メールサーバ１２０、スパム情報提供システム１３０等の周辺のモジュール構成も含めて説明する。
【００４２】
迷惑メール対策支援システム１１０は、図４に示すように、メール取得モジュール１１１、メールＤＢ１１２、メール一覧表示モジュール１１３、新出スパムＵＲＬ検出モジュール１１４、メール言語別処理モジュール１１５、迷惑メールコンテンツ解析モジュール１１６、迷惑メール特徴情報ＤＢ１１７、個人情報処理モジュール１５０Ａ、迷惑メールレポート送信モジュール１１８、迷惑メールレポート生成モジュール１１９を有している。
メールサーバ１２０は、電子メールの送受信を行い、フィルタリングモジュール１２１、メールボックスモジュール１２２を有している。メールサービス提供事業者によって、迷惑メール対策支援システム１１０、メールサーバ１２０が管理されている。
スパム情報提供システム１３０は、フィルタリングモジュール１２１が迷惑メールを除去するために必要となるブラックリストを提供する。そのスパム情報提供システム１３０は、迷惑メール対策窓口モジュール１３１、フィルタリング情報ＤＢ１３２を有している。スパム情報提供事業者がスパム情報提供システム１３０を管理する。
【００４３】
メール送受信装置１０１は、インターネット１０２を介してフィルタリングモジュール１２１と接続されており、電子メールを送信又は受信するものであり、例えば、パソコン、携帯電話等の通信機能を有しているものである。これらの中には、迷惑メールを送信するものが含まれている。そして、あるメール送受信装置１０１は、迷惑メールを受信し、その迷惑メールをメールサービス提供事業者の通報窓口のメールアドレス宛に転送する。また、迷惑メール内にはＵＲＬが少なくとも含まれている。
フィルタリングモジュール１２１は、メールボックスモジュール１２２、フィルタリング情報ＤＢ１３２、またインターネット１０２を介してメール送受信装置１０１と接続されている。メール送受信装置１０１からの電子メールを受信し、フィルタリング情報ＤＢ１３２から受け取ったブラックリストを用いて迷惑メールを除去する。つまり、電子メール内に含まれている例えばＵＲＬがブラックリストに含まれている場合は、その電子メールを迷惑メールとして除去するフィルタリング処理を行う。そして、除去されなかった電子メールをメールボックスモジュール１２２へ渡す。ただし、メールボックスモジュール１２２へ渡す電子メールには、迷惑メールが含まれている場合がある。つまりブラックリストに登録されていない新出のＵＲＬを含んでいる電子メールは、迷惑メールとして除去されない。
メールボックスモジュール１２２は、メール取得モジュール１１１、フィルタリングモジュール１２１と接続されており、フィルタリングモジュール１２１によって除去されなかった電子メールを宛先ごとにメールボックスに格納する。メールサービス提供事業者の通報窓口のメールアドレスのメールボックスを有している。そして、メール取得モジュール１１１からの要求によって、そのメールサービス提供事業者の通報窓口のメールアドレス宛の電子メール（迷惑メール）を渡す。
【００４４】
迷惑メール対策窓口モジュール１３１は、メール一覧表示モジュール１１３、迷惑メールレポート送信モジュール１１８、フィルタリング情報ＤＢ１３２と接続されており、迷惑メールレポート送信モジュール１１８からの迷惑メールの特徴情報等に関するレポートを受信し、またメール一覧表示モジュール１１３が提供しているメールサービス提供事業者の通報窓口のメールアドレス宛の電子メールの一覧を受け取る。そして、ブラックリストに登録すべきＵＲＬ等を判定して、そのＵＲＬ等をフィルタリング情報ＤＢ１３２内のブラックリストに含める処理を行う。なお、ブラックリストに登録すべきＵＲＬ等の判定処理は、スパム情報提供システム１３０が所定のアルゴリズムにそって行ってもよいし、担当者が判断するようにしてもよい。
フィルタリング情報ＤＢ１３２は、新出スパムＵＲＬ検出モジュール１１４、フィルタリングモジュール１２１、迷惑メール対策窓口モジュール１３１と接続されており、電子メールのフィルタリングを行うためのＵＲＬを少なくとも含むフィルタリング情報を記憶する。つまり、迷惑メール対策窓口モジュール１３１から新出のＵＲＬ等を含むブラックリストを受け取り記憶する。また、新出スパムＵＲＬ検出モジュール１１４からの要求に応じて、ブラックリスト内に含まれるＵＲＬを新出スパムＵＲＬ検出モジュール１１４に渡す。そして、フィルタリングモジュール１２１に対して、最新のブラックリストを提供する。
【００４５】
メール取得モジュール１１１は、メールＤＢ１１２、メールボックスモジュール１２２と接続されており、メールサービス提供事業者の通報窓口のメールアドレス宛の電子メール（迷惑メールの転送メール）をメールボックスモジュール１２２から取得して、その電子メールをメールＤＢ１１２に格納する。
メールＤＢ１１２は、メール取得モジュール１１１、メール一覧表示モジュール１１３、新出スパムＵＲＬ検出モジュール１１４、メール言語別処理モジュール１１５、迷惑メールコンテンツ解析モジュール１１６と接続されており、メール取得モジュール１１１からの電子メールを記憶しており、メール一覧表示モジュール１１３、新出スパムＵＲＬ検出モジュール１１４、メール言語別処理モジュール１１５、迷惑メールコンテンツ解析モジュール１１６からの要求に応じて、記憶している電子メールを渡す。具体的には、ＲＤＢ（Ｒｅｌａｔｉｏｎａｌ  ＤａｔａＢａｓｅ）、その他ＤＢ、ファイルベースなどがある。
メール一覧表示モジュール１１３は、メールＤＢ１１２、迷惑メール特徴情報ＤＢ１１７、迷惑メール対策窓口モジュール１３１と接続されており、メールＤＢ１１２内のメールサービス提供事業者の通報窓口のメールアドレス宛の電子メールの一覧を生成して、迷惑メール対策窓口モジュール１３１に提供する。場合によっては、その電子メールの内容を迷惑メール対策窓口モジュール１３１に提供する。また、迷惑メール特徴情報ＤＢ１１７が記憶している迷惑メールの特徴情報に基づいた一覧を生成するようにしてもよい。例えば、その電子メール内に含まれているＵＲＬ、その言語等を一覧に含めるようにしてもよい。
【００４６】
新出スパムＵＲＬ検出モジュール１１４は、メールＤＢ１１２、迷惑メール特徴情報ＤＢ１１７、フィルタリング情報ＤＢ１３２と接続されており、メールＤＢ１１２から電子メールを受け取り、その電子メール内から、迷惑メール特徴情報ＤＢ１１７に記憶されていないＵＲＬを検出する。さらに、電子メール内から検出したＵＲＬを迷惑メール特徴情報ＤＢ１１７に記憶させる。
また、迷惑メール特徴情報ＤＢ１１７を用いて、その検出したＵＲＬがフィルタリング情報ＤＢ１３２に記憶されているか否かを判定し、記憶されていないと判定した場合は、フィルタリング情報ＤＢ１３２にその検出したＵＲＬを記憶しているか否かを問い合わせる。このようにすることによって、迷惑メール特徴情報ＤＢ１１７に記憶されているＵＲＬとフィルタリング情報ＤＢ１３２内のブラックリストに登録されているＵＲＬとのタイムラグを解消することができる。
【００４７】
メール言語別処理モジュール１１５は、メールＤＢ１１２、迷惑メール特徴情報ＤＢ１１７と接続されており、メールＤＢ１１２内の電子メール内の内容の言語を判定し、その判定した言語に基づいて、電子メール内の内容を翻訳する。そして、その翻訳結果を迷惑メール特徴情報ＤＢ１１７に記憶させる。
【００４８】
言語の判定基準としては、例えば、次に挙げる３つのものがある。これらを組み合わせて用いてもよい。
（１）文字コード（Ｃｈａｒｓｅｔ）ベース
つまり、電子メールのヘッダ部の宣言、文字コード判定器による判定結果をもとに言語を特定する。例えば、『文字コードが「Ｓｈｉｆｔ＿ＪＩＳ」の場合、言語コードは「日本語（ｊａ）」である。』といった「文字コード−言語コード対応表」を用いて言語を特定する。ただし、言語に依存しない文字コード（Ｕｎｉｃｏｄｅ、ＵＴＦ−８）も存在し、また、ラテン語圏（ローマ字圏）では文字コードが同じで言語が異なるということがありうるので、これらに対応する場合は、以下の判定基準を用いる。
（２）出現単語ベース
つまり、言語別の単語辞書を用いた出現単語解析結果をもとに言語を特定する。例えば、『単語「こんにちは」が含まれる場合、言語コードは「日本語（ｊａ）」である。単語「Ｈｅｌｌｏ」が含まれる場合、言語コードは「英語（ｅｎ−ｕｓ）」である』といった「出現単語−言語コード対応表」を用いて言語を特定する。
（３）送信国ＩＰベース
つまり、電子メールのヘッダ部に記載されたメール送信国情報（Ｒｅｃｅｉｖｅｄ  ｆｒｏｍなど）から言語を特定する。例えば、『送信国が「ＪＰ」の場合、言語コードは「日本語（ｊａ）」である。』といった「送信国−言語コード対応表」を用いて言語を特定する。ただし、送信国ＩＰと記載言語は異なることがあるため、補助要素の１つとして扱うべきものである。
【００４９】
なお、文字コード（Ｃｈａｒａｃｔｅｒ  Ｓｅｔ、Ｃｈａｒｓｅｔ）とは、コンピュータ上で文字を利用するために各文字に割り当てられるバイト表現もしくは、バイト表現と文字の対応関係（文字コード体系）をいう。ＩＡＮＡが管理する。例えば、Ｓｈｉｆｔ＿ＪＩＳ、ＵＳ−ＡＳＣＩＩ、ＵＴＦ−８などがある。
また、言語コード（Ｌａｎｇｕａｇｅ  Ｃｏｄｅｓ）とは、ＩＳＯ  ６３９（ＪＩＳ  Ｘ  ０４１２）、ＲＦＣ  ４６４６にて規定される言語を識別するためのコードをいう。例えば、ｊａ、ｅｎ−ｕｓなどがある。
【００５０】
迷惑メールコンテンツ解析モジュール１１６は、メールＤＢ１１２、迷惑メール特徴情報ＤＢ１１７と接続されており、メールＤＢ１１２内の電子メール内のキーワードに基づいて、その電子メールが属すべきカテゴリの割合を算出する。そして、その算出したカテゴリの割合を迷惑メール特徴情報ＤＢ１１７に記憶させる。また、迷惑メールコンテンツ解析モジュール１１６は、迷惑メール特徴情報ＤＢ１１７内に記憶されている電子メールの本文の翻訳結果を対象として、その電子メールが属すべきカテゴリの割合を算出するようにしてもよい。
迷惑メール特徴情報ＤＢ１１７は、メール一覧表示モジュール１１３、新出スパムＵＲＬ検出モジュール１１４、メール言語別処理モジュール１１５、迷惑メールコンテンツ解析モジュール１１６、個人情報処理モジュール１５０Ａと接続されており、迷惑メールの特徴を記憶する。また、記憶しているＵＲＬがフィルタリング情報ＤＢ１３２に記憶されているか否かを示す符号を記憶するようにしてもよい。迷惑メールの特徴としては、例えば、新出スパムＵＲＬ検出モジュール１１４が検出したＵＲＬ、メール言語別処理モジュール１１５による翻訳結果、迷惑メールコンテンツ解析モジュール１１６に算出されたカテゴリの割合等である。また、迷惑メール特徴情報ＤＢ１１７は、メール一覧表示モジュール１１３、迷惑メールレポート生成モジュール１１９からの要求に応じて、記憶している迷惑メールの特徴情報を提供する。
【００５１】
個人情報処理モジュール１５０Ａは、迷惑メール特徴情報ＤＢ１１７、迷惑メールレポート生成モジュール１１９と接続されており、迷惑メール特徴情報ＤＢ１１７に記憶されている新出スパムＵＲＬ検出モジュール１１４、メール言語別処理モジュール１１５、迷惑メールコンテンツ解析モジュール１１６による分析結果から個人情報を除去する。そして、個人情報を除去した分析結果を迷惑メールレポート生成モジュール１１９へ渡す。
つまり、通報メール情報（転送されてきた電子メールのメールデータ、分析結果を含む）内に含まれる個人情報について、ルールに従った除去処理を実施する。より詳細に説明する。まず、通報メール情報を取得する。そして、個人情報処理モジュール１５０Ａが保持する「個人情報除去テーブル」の情報をもとに、通報メール情報の各ヘッダに対して個人情報の除去処理を行う。
【００５２】
個人情報処理モジュール１５０Ａによる除去処理としては、例えば以下のものがある。
（１）「個人情報除去テーブル」に基づき、Ｓｅｎｄｅｒヘッダ、Ｒｅｐｌｙ−Ｔｏヘッダを全て削除する。
（２）「個人情報除去テーブル」に基づき、Ｒｅｔｕｒｎ−Ｐａｔｈヘッダの値部分のみを削除する。つまり、そのヘッダにおいてはｎｕｌｌ、空白等となる。
（３）通報メール本文に記載されているルール（「除去してほしい情報（文字列）」など）をもとに、通報メール情報の個人情報を「通報者情報」等の文字列に置換する。
（４）全ヘッダ、本文に対して、通報メール情報のＦｒｏｍヘッダに含まれるメールアドレスと同じ文字列を全て「通報者情報」等の文字列に置換する。
【００５３】
迷惑メールレポート生成モジュール１１９は、個人情報処理モジュール１５０Ａ、迷惑メールレポート送信モジュール１１８と接続されており、個人情報処理モジュール１５０Ａによって個人情報が除去された分析結果を用いて、迷惑メールの特徴情報等に関するレポートを生成する。そして、生成したレポートを迷惑メールレポート送信モジュール１１８へ渡す。また、そのレポートにおいて、前記キーワードの出現回数に応じて他の文字とは異なるように、そのキーワードを強調表示するようにしてもよい。また、レポートを生成する際の基準となるレポートポリシをレポート送信先ごとに有し、そのレポートポリシに基づいてレポートを生成するようにしてもよい。
迷惑メールレポート送信モジュール１１８は、迷惑メールレポート生成モジュール１１９、迷惑メール対策窓口モジュール１３１と接続されており、迷惑メールレポート生成モジュール１１９によって生成されたレポートを定期的に迷惑メール対策窓口モジュール１３１へ送信する。
【００５４】
図５は、本発明にかかる第２の実施の形態の詳細なモジュール構成例を示す説明図である。図４に示す第１の実施の形態と異なるのは、個人情報処理モジュール１５０ＢがメールＤＢ１１２と新出スパムＵＲＬ検出モジュール１１４等との間にあることである。つまり、個人情報処理モジュール１５０Ｂは、メールＤＢ１１２、新出スパムＵＲＬ検出モジュール１１４、メール言語別処理モジュール１１５、迷惑メールコンテンツ解析モジュール１１６と接続されており、メールＤＢ１１２に記憶されている電子メールを取り出して、その電子メールから個人情報を除去する。そして、個人情報を除去した電子メールを新出スパムＵＲＬ検出モジュール１１４、メール言語別処理モジュール１１５、迷惑メールコンテンツ解析モジュール１１６に渡す。
【００５５】
図６は、本発明にかかる第３の実施の形態の詳細なモジュール構成例を示す説明図である。図４に示す第１の実施の形態と異なるのは、個人情報処理モジュール１５０Ｃがメール取得モジュール１１１とメールＤＢ１１２との間にあることである。つまり、個人情報処理モジュール１５０Ｃは、メール取得モジュール１１１、メールＤＢ１１２と接続されており、メール取得モジュール１１１によって取得された電子メールを受け取り、その電子メールから個人情報を除去する。そして、個人情報を除去した電子メールをメールＤＢ１１２に記憶させる。
【００５６】
図７〜３７を用いて、第１〜３の実施の形態を共通して説明する。また、個人情報処理モジュール１５０については、第１〜３の実施の形態において、他のモジュールとの接続が異なるだけであり、その働きは同等であるので、図３５〜３７を用いて共通して説明する。
【００５７】
図７は、メール取得に関するモジュール構成例を示す説明図である。主に、メールボックスモジュール１２２、メール取得モジュール１１１、メールＤＢ１１２によって、メール取得処理を行う。メール取得処理として、２つの例を挙げて説明する。１つ目は、メールデータをファイルとして保管するものであり、２つ目は、メールデータをヘッダ分解してデータベースに保管するものである。
【００５８】
図１０は、メールデータをファイルとして保管する場合のフローチャート例である。
ステップＳ５０２では、メール取得モジュール１１１がメールサーバ１２０に接続し、メールボックスモジュール１２２にメールサービス提供事業者の通報窓口のメールアドレス宛の電子メールがあるか否かを判定する。かかる判定において電子メールがあると判定した場合はステップＳ５０４へ進み、それ以外の場合はメール取得処理を終了する（ステップＳ５９９）。接続方式としては、例えば、ＰＯＰ３、ＩＭＡＰ、ＨＴＴＰなどがある。なお、ステップＳ５０２の処理のタイミングは、一定期間ごと（例えば、３０分ごと、１時間ごと等）であってもよいし、手動による起動（例えば、コマンド実行時等）等であってもよい。
ステップＳ５０４では、メール取得モジュール１１１がメールボックスモジュール１２２から電子メールを取得する。
ステップＳ５０６では、メール取得モジュール１１１が取得した電子メールのメールデータをメールＤＢ１１２内にメール情報テーブル４００として登録する。
次に、新出スパムＵＲＬ検出モジュール１１４等による新出のスパムＵＲＬ検出処理を行う。
【００５９】
図９は、メールＤＢ１１２に登録するメール情報テーブル４００のデータ構成例を示す説明図である。
メール情報テーブル４００は、メールＩＤ欄４０１、メールファイルパス欄４０２を有している。メールＩＤ欄４０１内のメールＩＤは、その電子メールを一意に識別できる符号である。メールファイルパス欄４０２内のメールファイルパスは、その電子メールをファイルとして記憶している場所を表すパスである。そのパスが表す記憶装置の場所は、メールＤＢ１１２内であってもよいし、その他の記憶装置内であってもよい。ここでのファイル形式は、１メール１ファイル（Ｕｎｉｘ（登録商標）  ＭＨ形式）、全メール１ファイル（ｍｂｏｘ形式）等であってもよい。
【００６０】
図１１は、メールデータをヘッダ分解してデータベースに保管する場合のフローチャート例である。図１０に示したフローチャート例の処理と同様のステップは、図１０のステップ番号を記して省略する。
ステップＳ６０２は、ステップＳ５０２と同様の処理である。
ステップＳ６０４は、ステップＳ５０４と同様の処理である。
ステップＳ６０６では、メール取得モジュール１１１が取得した電子メールのメールデータをヘッダごとに分解する。ここで、ヘッダごとに分解するとは、例えば、ヘッダとしての送信者（Ｆｒｏｍ）、宛先（Ｔｏ）、タイトル（Ｓｕｂｊｅｃｔ）、本文等ごとにメールデータを切り分けることである。
ステップＳ６０８では、メール取得モジュール１１１が取得した電子メールのヘッダごとに分解されたメールデータを、メールＤＢ１１２にメール情報テーブル３００として登録する。
次に、新出スパムＵＲＬ検出モジュール１１４等による新出のスパムＵＲＬ検出処理を行う。
【００６１】
図８は、メール情報テーブル３００のデータ構成例を示す説明図である。
メール情報テーブル３００は、メールＩＤ欄３０１、Ｆｒｏｍ欄３０２、Ｔｏ欄３０３、Ｓｕｂｊｅｃｔ欄３０４、本文欄３０５を有している。メールＩＤ欄３０１内のメールＩＤは、その電子メールを一意に識別できる符号である。Ｆｒｏｍ欄３０２〜本文欄３０５は、ヘッダごとの項目であり、ステップＳ６０６で分解したヘッダに対応する。
【００６２】
図１２は、新出のスパムＵＲＬ検出に関するモジュール構成例を示す説明図である。主に、メールＤＢ１１２、新出スパムＵＲＬ検出モジュール１１４、迷惑メール特徴情報ＤＢ１１７、フィルタリング情報ＤＢ１３２によって、新出のスパムＵＲＬ検出処理を行う。
図１５は、新出のスパムＵＲＬ検出に関するフローチャート例である。
ステップＳ１００２では、新出スパムＵＲＬ検出モジュール１１４がメールＤＢ１１２からメールデータを取得する。
ステップＳ１００４では、新出スパムＵＲＬ検出モジュール１１４がステップＳ１００２で取得したメールデータ内からＵＲＬを抽出する。抽出ルールとして、「ｈｔｔｐ：／／」、「ｗｗｗ．」、「ｈｔｔｐｓ：／／」、「ｆｔｐ：／／」、「ｆｉｌｅ：／／／」、「ｍａｉｌｔｏ：」、「ｐｈｏｎｅｔｏ：」等で始まる文字列を抽出すること、又は画像データ（ｊｐｇ、ｐｎｇなど）からＵＲＬを抽出すること等がある。そして、抽出したＵＲＬから、名前空間の宣言（ＸＭＬ関連など）等のホワイトリストに挙げられているものは除く等する。
そして、メールＩＤと抽出したＵＲＬとを対応付けて記憶する。図１３は、メール内ＵＲＬテーブル８００のデータ構成例を示す説明図である。メール内ＵＲＬテーブル８００は、メールＩＤ欄８０１、ＵＲＬ欄８０２を有している。メールＩＤ欄８０１内のメールＩＤは、対象とした電子メールを一意に識別できる符号であり、ＵＲＬ欄８０２内のＵＲＬは、抽出したＵＲＬであり、複数あってもよい。
【００６３】
ステップＳ１００６では、新出スパムＵＲＬ検出モジュール１１４がＵＲＬの既出確認を行う。つまり、ステップＳ１００４で抽出したＵＲＬが、迷惑メール特徴情報ＤＢ１１７内の問合せ履歴テーブル９００に既に存在するか否かを判定する。かかる判定において存在すると判定した場合はステップＳ１００８に進み、それ以外の場合はステップＳ１０１０へ進む。なお、ステップＳ１００６、ステップＳ１００８、ステップＳ１０１０の処理は、ＵＲＬがフィルタリング情報ＤＢ１３２に登録されるまでのタイムラグに対応している。
図１４は、問合せ履歴テーブル９００のデータ構成例を示す説明図である。問合せ履歴テーブル９００は、ＵＲＬ欄９０１、フィルタリング情報ＤＢ登録有無欄９０２、通報要否欄９０３、カテゴリ欄９０４等を有している。ＵＲＬ欄９０１内のＵＲＬは、スパムメール内に現れるＵＲＬである。フィルタリング情報ＤＢ登録有無欄９０２は、そのＵＲＬがフィルタリング情報ＤＢ１３２に登録されているか否かを表す。通報要否欄９０３は、スパム情報提供システム１３０に対しての通報が必要であるか否かを表す。つまり、そのＵＲＬはフィルタリング情報ＤＢ１３２に既に登録されているならば通報は不要であり、登録されていないならば通報要となる。また、フィルタリング情報ＤＢ１３２への問い合わせ結果がカテゴリ欄９０４等に登録される（ステップＳ１０１６）。
【００６４】
ステップＳ１００８では、新出スパムＵＲＬ検出モジュール１１４が登録済確認を行う。つまり、ステップＳ１００４で抽出したＵＲＬが、迷惑メール特徴情報ＤＢ１１７内の問合せ履歴テーブル９００にフィルタリング情報ＤＢ１３２へ登録済みであるか否か（フィルタリング情報ＤＢ登録有無欄９０２）を判定する。かかる判定において登録済みであると判定した場合はステップＳ１０１８へ進み、それ以外の場合はステップＳ１０１０へ進む。つまり、ＵＲＬが既にフィルタリング情報ＤＢ１３２に登録済みである場合、改めてフィルタリング情報ＤＢ１３２への問合せ（ステップＳ１０１０）は実施しない。
ステップＳ１０１０では、新出スパムＵＲＬ検出モジュール１１４がフィルタリング情報ＤＢ１３２へステップＳ１００４で抽出したＵＲＬが登録されているか否かの問い合わせを行う。この問い合わせに対して、フィルタリング情報ＤＢ１３２は、登録の有無、そして登録有りの場合は、そのＵＲＬの関連情報であるカテゴリ（大分類、中分類、概要等）、ホスト名、ＩＰアドレス等を、新出スパムＵＲＬ検出モジュール１１４に返す。
【００６５】
ステップＳ１０１２では、新出スパムＵＲＬ検出モジュール１１４がステップＳ１０１０での問い合わせ結果（登録の有無）を迷惑メール特徴情報ＤＢ１１７内の問合せ履歴テーブル９００に登録する。
ステップＳ１０１４では、新出スパムＵＲＬ検出モジュール１１４がステップＳ１０１０での問い合わせ結果は登録有り（登録済）であるか否かを判定する。かかる判定において登録有りと判定した場合はステップＳ１０１８へ進み、それ以外の場合はステップＳ１０１６へ進む。
ステップＳ１０１６では、新出スパムＵＲＬ検出モジュール１１４がステップＳ１０１０での問い合わせ結果のＵＲＬの関連情報（カテゴリ、ホスト名、ＩＰアドレス等）を迷惑メール特徴情報ＤＢ１１７内の問合せ履歴テーブル９００に登録する。
ステップＳ１０１８では、ステップＳ１００６〜ステップＳ１０１６の処理を対象としている電子メール内のＵＲＬの数だけ繰り返す。つまり、すべてのＵＲＬについてステップＳ１００６〜ステップＳ１０１６の処理を行う。
次に、メール言語別処理モジュール１１５等による電子メールの言語別処理を行う。
【００６６】
図１６は、電子メールの言語別処理に関するモジュール構成例を示す説明図である。主に、メールＤＢ１１２、メール言語別処理モジュール１１５、迷惑メール特徴情報ＤＢ１１７によって、電子メールの言語別処理を行う。電子メールの言語別処理として、２つの例を挙げて説明する。１つ目は、文字コードベースの言語特定に基づくメール本文を翻訳するものであり、２つ目は、言語別辞書ベースの言語特定に基づくメール本文を翻訳するものである。
【００６７】
図１９は、文字コードベースの言語特定に基づくメール本文翻訳に関するフローチャート例である。
ステップＳ１４０２では、メール言語別処理モジュール１１５がメールＤＢ１１２からメールデータを取得し、その電子メールのメールデータ内に文字コード宣言が存在するか否かを判定する。かかる判定において文字コード宣言が存在する場合はステップＳ１４０８へ、それ以外の場合はステップＳ１４０４へ進む。
ステップＳ１４０４では、メール言語別処理モジュール１１５が、メールデータをバイト単位で読み出し、文字コード判別器を利用して、ルールに従って文字コードを特定する。
ステップＳ１４０６では、ステップＳ１４０４の判定で文字コードが特定できた場合はステップＳ１４０８へ進み、それ以外の場合は終了する（ステップＳ１４９９）。
【００６８】
ステップＳ１４０８では、メール言語別処理モジュール１１５が、「文字コード−言語コード対応表」を基にして、対象としている電子メールの言語コードを特定する。図１７は、文字コード・言語コード対応テーブル１２００のデータ構成例を示す説明図である。文字コード・言語コード対応テーブル１２００は、文字コード欄１２０１、言語コード欄１２０２を有している。つまり、文字コードに対応する言語コードを引くことができる。
ステップＳ１４１０では、ステップＳ１４０８で言語コードが特定できた場合はステップＳ１４１２へ進み、それ以外の場合は終了する（ステップＳ１４９９）。
ステップＳ１４１２では、言語コード判定結果が目的の言語（例えば、日本語。その他の言語であってもよい）ではない場合、電子メールの本文を言語コードに応じた翻訳アルゴリズムを用いて、メール言語別処理モジュール１１５が翻訳処理を行う。言語コードが目的の言語である場合は、ステップＳ１４１４の処理は不要であるので、終了してもよい（ステップＳ１４９９）。
【００６９】
ステップＳ１４１４では、電子メール本文の翻訳結果である翻訳文等を迷惑メール特徴情報ＤＢ１１７内のメール翻訳文テーブル１３００へ登録する。
図１８は、メール翻訳文テーブル１３００のデータ構成例を示す説明図である。メール翻訳文テーブル１３００は、メールＩＤ欄１３０１、文字コード欄１３０２、言語コード欄１３０３、翻訳文欄１３０４を有している。メールＩＤ欄１３０１のメールＩＤは、対象としている電子メールのＩＤである。文字コード欄１３０２の文字コードは、ステップＳ１４０４の結果、つまり対象としている電子メールの文字コードである。言語コード欄１３０３の言語コードは、ステップＳ１４０８の結果、つまり対象としている電子メールの言語コードである。翻訳文欄１３０４の翻訳文は、ステップＳ１４１２の翻訳結果、つまり対象としている電子メールの本文の翻訳結果である。
ステップＳ１４９９では、翻訳処理が実行できない場合（つまりステップＳ１４１４以外からステップＳ１４９９へ進んだ場合）、ｎｕｌｌを迷惑メール特徴情報ＤＢ１１７のメール翻訳文テーブル１３００（翻訳文欄１３０４）へ登録する。
次に、迷惑メールコンテンツ解析モジュール１１６等による迷惑メールのコンテンツ解析処理を行う。
【００７０】
図２０は、言語別辞書ベースの言語特定に基づくメール本文翻訳に関するフローチャート例である。図１９に示したフローチャート例の処理と同様のステップは、図１９のステップ番号を記して省略する。
ステップＳ１５０２では、メール言語別処理モジュール１１５がメールＤＢ１１２からメールデータを取得し、そのメールデータ内の本文に対して、ｎ−ｇｒａｍ処理を施し、文字列群へ分解する。例えば、２−ｇｒａｍの場合、「温泉１泊２日当選確定」という本文であれば、「温泉」、「泉１」、「１泊」、「泊２」、「２日」、「日当」．．．となる。なお、形態素解析を行って単語ごとに分解してもよい。
【００７１】
ステップＳ１５０４では、メール言語別処理モジュール１１５が、ステップＳ１５０２で分解した文字列がそれぞれの言語別辞書に存在するか否かを確認する。なお、ステップＳ１５０２でｎ−ｇｒａｍ処理を行った場合はｎ−ｇｒａｍ用の辞書を用い、形態素解析を行った場合は単語が登録されている辞書を用いる。
ステップＳ１５０６では、言語別辞書内に該当する単語が存在するか否かを判定する。かかる判定において該当する単語が存在する場合はステップＳ１５０８へ進み、それ以外の場合はステップＳ１５０４へ戻る。
ステップＳ１５０８では、メール言語別処理モジュール１１５が、言語別辞書に対応する言語の言語判定パラメータに１を加算する。例えば、日本語単語辞書（２−ｇｒａｍ版）には、「こん」、「んに」、「にち」、「ちは」、「温泉」．．．とあり、英語単語辞書（ｗｏｒｄ  ２−ｇｒａｍ版）には、「ＨＥＬＬＯ  ＷＯＲＬＤ」、「ＷＯＲＬＤ  ｘｘｘ」、．．．とある。そして、前述の例では、日本語辞書の「温泉」とマッチするので、日本語パラメータに１を加算する。
【００７２】
ステップＳ１５１０では、最後の文字列まで確認したか否かを判定する。かかる判定において最後の文字列まで確認した場合はステップＳ１５１２へ進み、それ以外の場合はステップＳ１５０４へ戻る。
ステップＳ１５１２では、メール言語別処理モジュール１１５が、各言語の言語判定パラメータを確認し、もっとも多いものをメール本文の言語とする。
ステップＳ１５１４は、ステップＳ１４１２と同様の処理である。
ステップＳ１５１６は、ステップＳ１４１４と同様の処理である。
ステップＳ１５９９は、ステップＳ１４９９と同様の処理である。
次に、迷惑メールコンテンツ解析モジュール１１６等による迷惑メールのコンテンツ解析処理を行う。
【００７３】
図２１は、迷惑メールのコンテンツ解析に関するモジュール構成例を示す説明図である。主に、メールＤＢ１１２、迷惑メールコンテンツ解析モジュール１１６、迷惑メール特徴情報ＤＢ１１７によって、迷惑メールのコンテンツ解析処理を行う。迷惑メールのコンテンツ解析処理として、２つの例を挙げて説明する。１つ目は、単語の出現頻度に基づいてカテゴリ推薦度を算出するものであり、２つ目は、スパムキーワードとのマッチングによってカテゴリ推薦度を算出するものである。
【００７４】
図２４は、単語の出現頻度に基づくカテゴリ推薦度算出に関するフローチャート例である。
ステップＳ１９０２では、迷惑メールコンテンツ解析モジュール１１６がメールＤＢ１１２からメールデータを取得し、そのメールデータ内の本文を解析して、出現単語群へ分解する。解析手法としては、形態素解析、ｎ−ｇｒａｍ等がある。例えば、形態素解析の場合、本文「おめでとうございます、当選しました。」は、解析結果として「おめでとう」、「ございます」、「当選」、「しました」となる。
ステップＳ１９０４では、迷惑メールコンテンツ解析モジュール１１６が、それぞれの単語群の出現頻度を計数する。
【００７５】
ステップＳ１９０６では、迷惑メールコンテンツ解析モジュール１１６が、電子メール内の各単語の出現頻度から、各単語の特徴量（重み付け）を算出する。算出した特徴量を「メール内キーワード特徴量」として保持する。算出方法として、ｔｆ（ｔｅｒｍ  ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）法、ｔｆ−ｉｄｆ（ｔｅｒｍ  ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ，  ｉｎｖｅｒｓｅ  ｄｏｃｕｍｅｎｔ  ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）法等がある。
ステップＳ１９０８では、迷惑メールコンテンツ解析モジュール１１６が、ステップＳ１９０６で算出した各単語の重み情報を基に、対象としている電子メールの各カテゴリに対する推薦度を算出する。算出した推薦度を「カテゴリ推薦情報」として保持する。推薦度の算出（分類）方法としては、ベイジアンフィルタ、ベクトル空間モデルに基づく分類方法、クラスタリングに基づく分類方法等がある。また、カテゴリとして、例えば、「出会い」、「ドラッグ」等がある。
【００７６】
ステップＳ１９１０では、迷惑メールコンテンツ解析モジュール１１６が、ステップＳ１９０６で算出した各単語の重み情報を基に、レポートにて強調表示する語を特定する。特定した語を「レポート時強調表示キーワード」として保持する。特定方法として、重みが所定の閾値以上の単語を選択する、電子メール内での重みが上位である所定数の単語を選択する等がある。
【００７７】
ステップＳ１９１２では、迷惑メールコンテンツ解析モジュール１１６が、ステップＳ１９０６での「メール内キーワード特徴量」、ステップＳ１９０８での「カテゴリ推薦情報」、ステップＳ１９１０での「レポート時強調表示キーワード」を迷惑メール特徴情報ＤＢ１１７に登録する。つまり、迷惑メール特徴情報ＤＢ１１７内には、カテゴリ推薦情報テーブル１７００、メール内キーワード特徴量テーブル１８００があり、カテゴリ推薦度欄１７０３に「カテゴリ推薦情報」、重み欄１８０３に「メール内キーワード特徴量」、強調表示フラグ欄１８０４に「レポート時強調表示キーワード」に基づく登録を行う。
次に、迷惑メールレポート生成モジュール１１９等による迷惑メールレポート生成処理を行う。
【００７８】
図２２は、カテゴリ推薦情報テーブル１７００のデータ構成例を示す説明図である。カテゴリ推薦情報テーブル１７００は、メールＩＤ欄１７０１、カテゴリ欄１７０２、カテゴリ推薦度欄１７０３を有している。メールＩＤ欄１７０１のメールＩＤは、対象としている電子メールのＩＤである。カテゴリ欄１７０２のカテゴリは、その電子メールが該当しそうなカテゴリ、つまりステップＳ１９０８で算出対象としたカテゴリである。カテゴリ推薦度欄１７０３のカテゴリ推薦度は、そのカテゴリの適応度（推薦度）、つまりステップＳ１９０８で算出したカテゴリ推薦情報である。
【００７９】
図２３は、メール内キーワード特徴量テーブル１８００のデータ構成例を示す説明図である。メール内キーワード特徴量テーブル１８００は、メールＩＤ欄１８０１、キーワード欄１８０２、重み欄１８０３、強調表示フラグ欄１８０４を有している。メールＩＤ欄１８０１のメールＩＤは、対象としている電子メールのＩＤである。キーワード欄１８０２のキーワードは、ステップＳ１９０６で算出対象とした単語である。重み欄１８０３の重みは、ステップＳ１９０６で算出した「メール内キーワード特徴量」である。強調表示フラグ欄１８０４の強調表示フラグは、レポート内で強調表示すべきか否かを表す符号であり、ステップＳ１９１０で特定した「レポート時強調表示キーワード」を強調表示すべきとする。
【００８０】
図２８は、スパムキーワードマッチングによるカテゴリ推薦度算出に関するフローチャート例である。図２４に示したフローチャート例の処理と同様のステップは、図２４のステップ番号を記して省略する。
ステップＳ２３０２では、ステップＳ１９０２と同様の処理である。
ステップＳ２３０４では、迷惑メールコンテンツ解析モジュール１１６は、予めカテゴリごとに用意したカテゴリキーワードが、対象としている電子メール内に出現する回数を計数する。計数した出現回数を「メール内キーワード特徴量」として保持する。例えば、図２５に示すようなカテゴリ別キーワード出現頻度テーブル２０００で、カテゴリごとにカテゴリキーワードとその出現回数を管理する。カテゴリ別キーワード出現頻度テーブル２０００は、カテゴリキーワード欄２００１、出現回数欄２００２を有しており、電子メールごとに出現したカテゴリキーワードをカテゴリキーワード欄２００１に記憶させ、出現回数欄２００２にその出現回数を記憶させる。
【００８１】
ステップＳ２３０６では、迷惑メールコンテンツ解析モジュール１１６が、カテゴリキーワードの出現回数を基にカテゴリ推薦度を算出する。算出した推薦度を「カテゴリ推薦情報」として保持する。例えば、図２６には「出会い」キーワード出現頻度テーブル２１００、図２７には「ドラッグ」キーワード出現頻度テーブル２２００を示す。つまり、「出会い」キーワード出現頻度テーブル２１００には、合計１５回の「出会い」のカテゴリキーワードがあり、「ドラッグ」キーワード出現頻度テーブル２２００には、合計４回の「ドラッグ」のカテゴリキーワードがある。この場合、カテゴリ「ドラッグ」よりカテゴリ「出会い」である可能性が高いようにカテゴリ推薦度を算出する。例えば、カテゴリキーワードの出現回数の合計又は（カテゴリキーワードの出現回数の合計／ステップＳ２３０８での出現単語数）等である。
【００８２】
ステップＳ２３０８では、迷惑メールコンテンツ解析モジュール１１６が、カテゴリキーワードの出現回数を基に、強調表示キーワードを特定する。特定した語を「レポート時強調表示キーワード」として保持する。特定方法は、ステップＳ１９１０と同様である。
ステップＳ２３１０では、迷惑メールコンテンツ解析モジュール１１６が、ステップＳ２３０４での「メール内キーワード特徴量」、ステップＳ２３０６での「カテゴリ推薦情報」、ステップＳ２３０８での「レポート時強調表示キーワード」を迷惑メール特徴情報ＤＢ１１７に登録する。つまり、迷惑メール特徴情報ＤＢ１１７内には、カテゴリ推薦情報テーブル１７００、メール内キーワード特徴量テーブル１８００があり、カテゴリ推薦度欄１７０３に「カテゴリ推薦情報」、重み欄１８０３に「メール内キーワード特徴量」、強調表示フラグ欄１８０４に「レポート時強調表示キーワード」に基づく登録を行う。
次に、迷惑メールレポート生成モジュール１１９等による迷惑メールレポート生成処理を行う。
【００８３】
図２９は、迷惑メールレポート生成に関するモジュール構成例を示す説明図である。主に、迷惑メール特徴情報ＤＢ１１７、迷惑メールレポート送信モジュール１１８、迷惑メールレポート生成モジュール１１９によって、迷惑メールに関するレポート生成処理を行う。
前述までの処理によって、迷惑メール特徴情報ＤＢ１１７には、メール内ＵＲＬテーブル８００、問合せ履歴テーブル９００、メール翻訳文テーブル１３００、カテゴリ推薦情報テーブル１７００、メール内キーワード特徴量テーブル１８００が完成されている。つまり、通報ＵＲＬ情報（メールＩＤ、通報対象ＵＲＬ、各種データ（問合せ結果））、メール翻訳情報（メールＩＤ、文字コード、言語コード、翻訳文）、カテゴリ推薦情報（メールＩＤ、各カテゴリの推薦度）、強調キーワード情報（メールＩＤ、キーワード群）等が、新出スパムＵＲＬ検出モジュール１１４、メール言語別処理モジュール１１５、迷惑メールコンテンツ解析モジュール１１６によって生成されている。
【００８４】
迷惑メールレポート生成モジュール１１９は、これらの情報を基にして、スパム情報提供事業者に対するレポートを生成する。なお、ここで生成されるレポートでは個人情報は既に除去されている。
生成するレポートの内容は、迷惑メール対策支援システム１１０にて別途保持するレポート送信先情報に応じて変更可能である。つまり、レポート送信先情報の一部として、送信先（スパム情報提供事業者）ごとにレポートポリシを設定し、送信先に応じたレポートを生成する。レポートポリシとして、例えば、業者ＡへはＵＲＬのみ、業者Ｂへはカテゴリ情報のみのレポートを生成する等である。これを実現するために、図３０（ｂ）に示すレポートポリシ２５２０で、ユーザの操作に応じて、表示すべきもの（例えば、「通報ＵＲＬ」、「翻訳文」、「各カテゴリ推薦度」、「メール本文の特徴語強調」等）を指定する。
【００８５】
そして、迷惑メールレポート生成モジュール１１９は、レポートポリシ２５２０内で指定された項目に応じて、迷惑メール特徴情報ＤＢ１１７内の情報を抽出して、図３０（ａ）に示す迷惑メールレポート２５１０のようなレポートを生成する。つまり、ここでは、「通報ＵＲＬ」、「翻訳文」、「各カテゴリ推薦度」、「メール本文の特徴語強調」をレポートとして記載する。なお、このレポートは、電子メールの形式（ＨＴＭＬメールを用いることで表示レイアウトのカスタマイズ（特定ワードの強調表示など）ができる）、又はＸＭＬ形式等のデータ形式にしてもよい。なお、ＸＭＬ形式等のデータ形式にすることによって、スパム情報提供システム１３０への直接フィードバックが容易になる。
【００８６】
図３１は、レポート情報生成に関するフローチャート例である。
ステップＳ２６０２では、迷惑メールレポート生成モジュール１１９が、「レポート送信先情報」に記載されるレポートポリシに基づき、必要に応じて以下の処理（ステップＳ２６０４、Ｓ２６１０、Ｓ２６１６、Ｓ２６２２のいずれか又は複数）を実施する。
ステップＳ２６０４では、迷惑メールレポート生成モジュール１１９が、メール内ＵＲＬテーブル８００と問合せ履歴テーブル９００を用いて、対象メールのＵＲＬ情報を取得する。
ステップＳ２６０６では、通報の必要があるＵＲＬ（新出ＵＲＬ）か否かを判定する。かかる判定において通報の必要があるＵＲＬである場合はステップＳ２６０８へ進み、それ以外の場合はステップＳ２６２８へ進む。
ステップＳ２６０８では、迷惑メールレポート生成モジュール１１９が、通報対象ＵＲＬ（新出ＵＲＬ）として通報情報に追加する。
【００８７】
ステップＳ２６１０では、迷惑メールレポート生成モジュール１１９が、メール翻訳文テーブル１３００から対象メールの情報を取得する。
ステップＳ２６１２では、翻訳文が存在するか否かを判定する。かかる判定において翻訳文が存在する場合はステップＳ２６１４へ進み、それ以外の場合はステップＳ２６２８へ進む。
ステップＳ２６１４では、迷惑メールレポート生成モジュール１１９が、通報対象メールの翻訳文として通報情報に追加する。
ステップＳ２６１６では、迷惑メールレポート生成モジュール１１９が、カテゴリ推薦情報テーブル１７００から対象メールの情報を取得する。
ステップＳ２６１８では、カテゴリ推薦度が閾値以上か否かを判定する。かかる判定において閾値以上の場合はステップＳ２６２０へ進み、それ以外の場合はステップＳ２６２８へ進む。
ステップＳ２６２０では、迷惑メールレポート生成モジュール１１９が、通報対象メールのカテゴリ推薦情報として通報情報に追加する。
【００８８】
ステップＳ２６２２では、迷惑メールレポート生成モジュール１１９が、メール内キーワード特徴量テーブル１８００から対象メールの情報を取得する。
ステップＳ２６２４では、キーワードの強調表示フラグが立っているか否かを判定する。かかる判定において強調表示フラグが立っている場合はステップＳ２６２６へ進み、それ以外の場合はステップＳ２６２８へ進む。
ステップＳ２６２６では、迷惑メールレポート生成モジュール１１９が、通報対象メールの特徴語として語の強調表示処理を施した本文情報を通報情報に追加する。
ステップＳ２６２８では、迷惑メールレポート生成モジュール１１９が、電子メールごとの通報情報を電子メール形式（ＨＴＭＬメール）にまとめ、レポート情報として保持する。
次に、迷惑メールレポート送信モジュール１１８等による迷惑メールレポート送信処理を行う。
【００８９】
図３２は、迷惑メールレポート送信に関するモジュール構成例を示す説明図である。主に、迷惑メールレポート送信モジュール１１８、迷惑メール対策窓口モジュール１３１、フィルタリング情報ＤＢ１３２によって、迷惑メールに関するレポートの送信処理を行う。
つまり、迷惑メールレポート生成モジュール１１９によって生成されたレポートを、迷惑メール対策支援システム１１０に登録されているスパム情報提供システム１３０の迷惑メール対策窓口モジュール１３１へ送信する。
【００９０】
例えば、電子メール形式のレポートの場合、スパム情報提供事業者の迷惑メール対策担当者へ迷惑メールのレポート情報を記載した電子メールを送信する。そして、スパム情報提供事業者の迷惑メール対策担当者は、送信された電子メール形式のレポートを閲覧し、必要に応じて迷惑メール情報をフィルタリング情報ＤＢ１３２に対してフィードバックする。
また、ＸＭＬ形式のレポートの場合、スパム情報提供事業者が指定するマシンに対して、ＸＭＬ形式の迷惑メールのレポート情報を送信する。そして、スパム情報提供事業者の指定するマシンへ送られたＸＭＬ形式の迷惑メールのレポート情報に対して、自動的又は手動にて分析処理が施され、ルールに従って（例えば、通報がｎ件以上になった場合等）フィルタリング情報ＤＢ１３２に対してフィードバックする。
なお、送信先管理機能を提供して、レポート送信先情報を改訂等して、送信先を変更することも可能である。
【００９１】
図３３は、迷惑メールレポート送信に関するフローチャート例である。
ステップＳ２８０２では、「レポート送信先情報」に記載される送信方法及び送信先情報（メールアドレス）を取得する。
ステップＳ２８０４では、レポート送信先へ迷惑メールのレポートを送信する。
次に、メール一覧表示モジュール１１３等によるメール一覧表示処理等を行う。
【００９２】
図３４は、メール一覧表示等に関するモジュール構成例を示す説明図である。主に、メールＤＢ１１２、メール一覧表示モジュール１１３、迷惑メール特徴情報ＤＢ１１７、迷惑メール対策窓口モジュール１３１、フィルタリング情報ＤＢ１３２によって、迷惑メールの一覧表示処理を行う。なお、第３の実施の形態では、メールＤＢ１１２には、個人情報処理モジュール１５０Ｃによって個人情報が除去された電子メールが記憶されている。また、第２の実施の形態では、個人情報処理モジュール１５０Ｂによる処理結果（個人情報を除去した電子メール）をメールＤＢ１１２に再度記憶させる。また、第１の実施の形態では、メール一覧表示の際にも個人情報を除去するために、個人情報処理モジュール１５０をメールＤＢ１１２とメール一覧表示モジュール１１３の間に設置する。つまり、メール一覧表示モジュール１１３がメールＤＢ１１２から電子メールを抽出するときに、個人情報処理モジュール１５０による個人情報の除去処理を施してメール一覧表示モジュール１１３に渡すようにすればよい。
【００９３】
メール一覧表示モジュール１１３は、迷惑メール特徴情報ＤＢ１１７に記憶されているメール内ＵＲＬテーブル８００、問合せ履歴テーブル９００、メール翻訳文テーブル１３００、カテゴリ推薦情報テーブル１７００、メール内キーワード特徴量テーブル１８００及びメールＤＢ１１２に記憶されている電子メールのメールデータを基にして、電子メールの表示画面を生成し、迷惑メール対策窓口モジュール１３１に送信する。メール一覧表示モジュール１１３は、迷惑メールレポート生成モジュール１１９と同様の働きをしてもよい。例えば、迷惑メールレポート生成モジュール１１９と同様のレポートを生成し、その元データの詳細を知るために、電子メールを閲覧できるようにしてもよい。
また、スパム情報提供事業者の迷惑メール対策担当者は、元の電子メールを閲覧し、必要に応じてフィルタリング情報ＤＢ１３２の内容を変更する。
【００９４】
図３５は、個人情報の除去処理に関するモジュール構成例を示す説明図である。個人情報処理モジュール１５０は、個人情報を含む通報メール情報を受け取り、その通報メール情報から個人情報を除去する。そして、その個人情報を除去した通報メール情報を次のモジュールに渡す。なお、ここでの通報メール情報とは、第１の実施の形態の場合は迷惑メール情報分析モジュール１４０による分析結果、第２の実施の形態の場合はメールＤＢ１１２に記憶されている電子メール、第３の実施の形態の場合はメール取得モジュール１１１によって取得された電子メールである。また、いずれの実施の形態においても、通報メール情報のデータ構造はヘッダと本文を有している。
【００９５】
図３６は、個人情報処理モジュール１５０が行う個人情報の除去処理に関するフローチャート例である。図３７は、個人情報除去テーブル３７００の例と個人情報の除去処理例を示す説明図である。
ステップＳ３６０２では、通報メール情報３７５０を取得する。通報メール情報３７５０の例を図３７（ｂ）に示す。通報メール情報３７５０は、Ｆｒｏｍ行３７５１、Ｔｏ行３７５２、Ｓｕｂｊｅｃｔ行３７５３、Ｓｅｎｄｅｒ行３７５４、Ｒｅｔｕｒｎ−Ｐａｔｈ行３７５５、本文行３７５６、本文２（マルチパート部）行３７５７を有している。なお、本文行３７５６は、通報者であるユーザが迷惑メールを転送するときに、除去希望文字列（ここでは置換対象の文字列）を指定しているものである。つまり、迷惑メールを転送する場合、本来の迷惑メールはマルチパート部（本文２（マルチパート部）行３７５７）に記載される。このことを利用して、通報者が除去を希望する文字列は、マルチパート部以外の部分である転送メールの本文に記載する。そして、個人情報処理モジュール１５０は、本文行３７５６をユーザが除去を指定した文字列であると解釈する。これによって、ユーザが指定する任意の文字列を除去対象とすることができる。例えば、本文行３７５６では「山田太郎」、「山田」、「太郎」の文字列が除去対象の文字列として指定されている。そして、本文２（マルチパート部）行３７６７では「山田太郎」が「通報者情報」に置換されている。
【００９６】
ステップＳ３６０４では、通報メール情報３７５０のＦｒｏｍ行３７５１に記載されている情報を「除去対象文字列」として取得する。
ステップＳ３６０６では、通報メール情報３７５０の本文行３７５６に記載されている情報を「除去対象文字列」として取得する。
ステップＳ３６０８では、個人情報除去テーブル３７００に記載される除去ルールを取得する。個人情報除去テーブル３７００の例を図３７（ａ）に示す。個人情報除去テーブル３７００は、ヘッダ欄３７１１、除去方法欄３７１２を有している。つまり、対象となるヘッダとそのヘッダに対する除去方法を対応させて記憶している。また、ここでの個人情報除去テーブル３７００は、Ｆｒｏｍ行３７２１、Ｓｅｎｄｅｒ行３７２２、Ｒｅｔｕｒｎ−Ｐａｔｈ行３７２３、本文行３７２４、Ｏｔｈｅｒ（その他）行３７２５を有している。なお、Ｆｒｏｍ行３７２１、本文行３７２４、Ｏｔｈｅｒ（その他）行３７２５ｍｐ除去方法欄３７１２にある「該当部」とは、通報メール情報３７５０のＦｒｏｍ行３７５１又は本文行３７５６に含まれているユーザが除去希望の文字列である。例えば、図３７（ｂ）に示す通報メール情報３７５０の場合は、Ｆｒｏｍ行３７５１にある「ｒｅｃｉｐｅｉｎｔ＠ｌａｂ．ｘｘｘｘｘ．ｊｐ」、本文行３７５６にある「山田太郎」、「山田」、「太郎」が、除去方法欄３７１２にある「該当部」に対応する。これらの文字列を「通報者情報」に置換するルールを示している。
【００９７】
ステップＳ３６１０では、通報メール情報３７５０のヘッダ情報を１つずつ個人情報除去テーブル３７００のルールと照らし合わせるという確認をする。
ステップＳ３６１２では、個人情報除去テーブル３７００の対応する除去方法欄３７１２が「ヘッダごと削除」であるか否かを判定する。かかる判定において「ヘッダごと削除」である場合はステップＳ３６１４に進み、それ以外の場合はステップＳ３６１６に進む。例えば、図３７の例では、通報メール情報３７５０のＳｅｎｄｅｒ行３７５４が対象となる。
ステップＳ３６１４では、対象としているヘッダごと削除する。
ステップＳ３６１６では、個人情報除去テーブル３７００の対応する除去方法欄３７１２が「ヘッダ値のみ削除」であるか否かを判定する。かかる判定において「ヘッダ値のみ削除」である場合はステップＳ３６１８に進み、それ以外の場合はステップＳ３６２０に進む。例えば、図３７の例では、通報メール情報３７５０のＲｅｔｕｒｎ−Ｐａｔｈ行３７５５の値（ｒｅｃｉｐｅｉｎｔ＠ｌａｂ．ｘｘｘｘｘ．ｊｐ）が対象となる。
【００９８】
ステップＳ３６１８では、対象としているヘッダの値のみを削除する。
ステップＳ３６２０では、個人情報除去テーブル３７００の対応する除去方法欄３７１２が「置換」であるか否かを判定する。かかる判定において「置換」である場合はステップＳ３６２２に進み、それ以外の場合はステップＳ３６２４に進む。例えば、図３７の例では、通報メール情報３７５０のＦｒｏｍ行３７５１、Ｓｕｂｊｅｃｔ行３７５３、本文行３７５６、本文２（マルチパート部）行３７５７が対象となる。
ステップＳ３６２２では、「除去対象文字列」をルールに従い置換する。
ステップＳ３６２４では、全てのヘッダ、本文に対して、ステップＳ３６１０〜ステップＳ３６２２の処理を実施する。つまり、全てのヘッダ、本文の処理が終了するまでステップＳ３６１０に戻る。
ステップＳ３６２６では、処理後のメール情報を処理後通報メール情報３７６０として保存する。処理後通報メール情報３７６０の例を図３７（ｃ）に示す。例えば、削除（Ｓｅｎｄｅｒ）行３７６４は削除されており、Ｒｅｔｕｒｎ−Ｐａｔｈ行３７６５はその値が削除されており、Ｆｒｏｍ行３７６１は「ｒｅｃｉｐｅｉｎｔ＠ｌａｂ．ｘｘｘｘｘ．ｊｐ」が「通報者情報」に置換されている。
【００９９】
なお、本実施の形態としてのプログラムが実行されるコンピュータのハードウェア構成は、図３８に示すように、一般的なコンピュータであり、具体的には本実施の形態による処理以外にも多くの処理を高速に実行することができるサーバとなりうるようなコンピュータである。新出スパムＵＲＬ検出モジュール１１４、メール言語別処理モジュール１１５、迷惑メールコンテンツ解析モジュール１１６、個人情報処理モジュール１５０等のプログラムを実行するＣＰＵ３８１０と、そのプログラムやデータを記憶するＲＡＭ３８３０と、本コンピュータを起動するためのプログラム等が格納されているＲＯＭ３８２０と、補助記憶装置であるＨＤ３８４０と、キーボード、マウス等から操作者の操作によってデータを入力またはＣＲＴや液晶ディスプレイ等にデータを出力して操作者とのインタフェースとなるＵＩ／Ｆ３８５０と、ＣＤ−Ｒ等のリムーバブルメディアに対して読み書きするリムーバブルメディアリーダーライター３８６０と、通信ネットワークと接続するための通信回線Ｉ／Ｆ３８７０、そして、それらをつないでデータのやりとりをするためのバス３８８０により構成されている。これらのコンピュータが複数台互いにネットワークによって接続されていてもよい。
【０１００】
なお、説明したプログラムについては、記録媒体に格納することも可能であり、その場合は、「プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体」の発明としても把握することができる。
「プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、プログラムのインストール、実行、プログラムの流通などのために用いられる、プログラムが記録されたコンピュータで読み取り可能な記録媒体をいう。
なお、記録媒体としては、例えば、デジタル・バーサタイル・ディスク（ＤＶＤ）であって、ＤＶＤフォーラムで策定された規格である「ＤＶＤ−Ｒ、ＤＶＤ−ＲＷ、ＤＶＤ−ＲＡＭ等」、ＤＶＤ＋ＲＷで策定された規格である「ＤＶＤ＋Ｒ、ＤＶＤ＋ＲＷ等」、コンパクトディスク（ＣＤ）であって、読出し専用メモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）、ＣＤレコーダブル（ＣＤ−Ｒ）、ＣＤリライタブル（ＣＤ−ＲＷ）等、ブルーレイ・ディスク（Ｂｌｕｅ−ｒａｙ  Ｄｉｓｋ）、光磁気ディスク（ＭＯ）、フレキシブルディスク（ＦＤ）、磁気テープ、ハードディスク、読出し専用メモリ（ＲＯＭ）、電気的消去及び書換可能な読出し専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、フラッシュ・メモリ、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）等が含まれる。
そして、前記のプログラム又はその一部は、前記記録媒体に記録して保存や流通等させることが可能である。また、通信によって、例えば、ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）、メトロポリタン・エリア・ネットワーク（ＭＡＮ）、ワイド・エリア・ネットワーク（ＷＡＮ）、インターネット、イントラネット、エクストラネット等に用いられる有線ネットワーク、あるいは無線通信ネットワーク、さらにこれらの組合せ等の伝送媒体を用いて伝送することが可能であり、また、搬送波に乗せて搬送することも可能である。
さらに、前記のプログラムは、他のプログラムの一部分であってもよく、あるいは別個のプログラムと共に記録媒体に記録されていてもよい。
【０１０１】
なお、前述の実施の形態は、以下の発明としても把握することができ、これらと個人情報処理モジュール１５０を組み合わせることができる。
［１］  迷惑メール内に用いられているＵＲＬを少なくとも含む迷惑メールの特徴を記憶する迷惑メール特徴記憶手段と、迷惑メールの通報用メールアドレス宛に送信された電子メールを取得する電子メール取得手段と、前記電子メール取得手段によって取得された電子メール内から、前記迷惑メール特徴記憶手段に記憶されていないＵＲＬを検出するＵＲＬ検出手段を具備することを特徴とする迷惑メール対策支援システム。
【０１０２】
［２］  前記ＵＲＬ検出手段は、前記電子メール内から検出したＵＲＬを前記迷惑メール特徴記憶手段に記憶させることを特徴とする［１］に記載の迷惑メール対策支援システム。
【０１０３】
［３］  前記電子メール取得手段によって取得された電子メール内の内容の言語を判定する言語判定手段と、前記言語判定手段によって判定された言語に基づいて、前記電子メール内の内容を翻訳する翻訳手段をさらに具備することを特徴とする［１］又は［２］に記載の迷惑メール対策支援システム。
【０１０４】
［４］  前記電子メール取得手段によって取得された電子メール内のキーワードに基づいて、該電子メールが属すべきカテゴリの割合を算出するカテゴリ割合算出手段をさらに具備することを特徴とする［１］から［３］のいずれか一項に記載の迷惑メール対策支援システム。
【０１０５】
［５］  前記翻訳手段は、前記電子メールの翻訳結果を前記迷惑メール特徴記憶手段に記憶させ、前記カテゴリ割合算出手段は、前記電子メールの算出したカテゴリの割合を前記迷惑メール特徴記憶手段に記憶させ、前記迷惑メール対策支援システムは、前記迷惑メール特徴記憶手段に記憶されている情報を用いて、レポートを生成するレポート生成手段を具備することを特徴とする［４］に記載の迷惑メール対策支援システム。
【０１０６】
［６］  前記レポート生成手段は、前記キーワードの出現回数に応じて他の文字とは異なるように、該キーワードを強調表示することを特徴とする［５］に記載の迷惑メール対策支援システム。
【０１０７】
［７］  前記レポート生成手段によって生成されたレポートを定期的に送信するレポート送信手段を具備することを特徴とする［５］又は［６］に記載の迷惑メール対策支援システム。
【０１０８】
［８］  前記レポート生成手段は、レポートを生成する際の基準となるレポートポリシをレポート送信先ごとに有し、該レポートポリシに基づいてレポートを生成することを特徴とする［５］から［７］のいずれか一項に記載の迷惑メール対策支援システム。
【０１０９】
［９］  電子メールのフィルタリングを行うためのＵＲＬを少なくとも含むフィルタリング情報を記憶するフィルタリング情報記憶手段を具備し、前記迷惑メール特徴記憶手段は、記憶しているＵＲＬが前記フィルタリング情報記憶手段に記憶されているか否かを示す符号を記憶し、前記ＵＲＬ検出手段は、前記迷惑メール特徴記憶手段を用いて、前記検出したＵＲＬがフィルタリング情報記憶手段に記憶されているか否かを判定し、記憶されていないと判定した場合は、前記フィルタリング情報記憶手段に前記検出したＵＲＬを記憶しているか否かを問い合わせることを特徴とする［１］から［５］のいずれか一項に記載の迷惑メール対策支援システム。
【図面の簡単な説明】
【０１１０】
【図１】本発明にかかる第１の実施の形態のモジュール構成例を示す説明図である。
【図２】本発明にかかる第２の実施の形態のモジュール構成例を示す説明図である。
【図３】本発明にかかる第３の実施の形態のモジュール構成例を示す説明図である。
【図４】本発明にかかる第１の実施の形態の詳細なモジュール構成例を示す説明図である。
【図５】本発明にかかる第２の実施の形態の詳細なモジュール構成例を示す説明図である。
【図６】本発明にかかる第３の実施の形態の詳細なモジュール構成例を示す説明図である。
【図７】メール取得に関するモジュール構成例を示す説明図である。
【図８】メール情報テーブルのデータ構成例を示す説明図である。
【図９】メール情報テーブルのデータ構成例を示す説明図である。
【図１０】メールデータをファイルとして保管する場合のフローチャート例である。
【図１１】メールデータをヘッダ分解してデータベースに保管する場合のフローチャート例である。
【図１２】新出のスパムＵＲＬ検出に関するモジュール構成例を示す説明図である。
【図１３】メール内ＵＲＬテーブルのデータ構成例を示す説明図である。
【図１４】問合せ履歴テーブルのデータ構成例を示す説明図である。
【図１５】新出のスパムＵＲＬ検出に関するフローチャート例である。
【図１６】メールの言語別処理に関するモジュール構成例を示す説明図である。
【図１７】文字コード・言語コード対応テーブルのデータ構成例を示す説明図である。
【図１８】メール翻訳文テーブルのデータ構成例を示す説明図である。
【図１９】文字コードベースの言語特定に基づくメール本文翻訳に関するフローチャート例である。
【図２０】言語別辞書ベースの言語特定に基づくメール本文翻訳に関するフローチャート例である。
【図２１】迷惑メールのコンテンツ解析に関するモジュール構成例を示す説明図である。
【図２２】カテゴリ推薦情報テーブルのデータ構成例を示す説明図である。
【図２３】メール内キーワード特徴量テーブルのデータ構成例を示す説明図である。
【図２４】単語の出現頻度に基づくカテゴリ推薦度算出に関するフローチャート例である。
【図２５】カテゴリ別キーワード出現頻度テーブルのデータ構成例を示す説明図である。
【図２６】「出会い」キーワード出現頻度テーブルのデータ構成例を示す説明図である。
【図２７】「ドラッグ」キーワード出現頻度テーブルのデータ構成例を示す説明図である。
【図２８】スパムキーワードマッチングによるカテゴリ推薦度算出に関するフローチャート例である。
【図２９】迷惑メールレポート生成に関するモジュール構成例を示す説明図である。
【図３０】迷惑メールレポートとレポートポリシの例を示す説明図である。
【図３１】レポート情報生成に関するフローチャート例である。
【図３２】迷惑メールレポート送信に関するモジュール構成例を示す説明図である。
【図３３】迷惑メールレポート送信に関するフローチャート例である。
【図３４】メール一覧表示に関するモジュール構成例を示す説明図である。
【図３５】個人情報の除去処理に関するモジュール構成例を示す説明図である。
【図３６】個人情報の除去処理に関するフローチャート例である。
【図３７】個人情報除去テーブルの例と個人情報の除去処理例を示す説明図である。
【図３８】本実施の形態を実現するコンピュータのハードウェア構成例を示すブロック図である。
【符号の説明】
【０１１１】
１０１…メール送受信装置
１０２…インターネット
１１０…迷惑メール対策支援システム
１１１…メール取得モジュール
１１１Ｃ…拡張メール取得モジュール
１１２…メールＤＢ
１１３…メール一覧表示モジュール
１１４…新出スパムＵＲＬ検出モジュール
１１５…メール言語別処理モジュール
１１６…迷惑メールコンテンツ解析モジュール
１１７…迷惑メール特徴情報ＤＢ
１１８…迷惑メールレポート送信モジュール
１１９…迷惑メールレポート生成モジュール
１１９Ａ…拡張迷惑メールレポート生成モジュール
１２０…メールサーバ
１２１…フィルタリングモジュール
１２２…メールボックスモジュール
１３０…スパム情報提供システム
１３１…迷惑メール対策窓口モジュール
１３２…フィルタリング情報ＤＢ
１４０…迷惑メール情報分析モジュール
１４０Ｂ…拡張迷惑メール情報分析モジュール
１５０、１５０Ａ、１５０Ｂ、１５０Ｃ…個人情報処理モジュール
【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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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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【図３４】
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【図３５】
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【図３６】
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【図３７】
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【図３８】
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