(57)【要約】【課題】“ワードサラダ”に対する耐性を向上させたスパム判定を実現する。【解決手段】一般に利用される単語と差別化可能なおとり単語を生成し（Ｓ３）、該おとり単語を含む記事をブログサイトに投稿して通信ネットワーク上で公開させ（Ｓ８）、該公開済みのおとり単語と該公開場所の情報とを組にして記録し、該記録に基づいてスパム判定処理を行う。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
一般に利用される単語と差別化可能なおとり単語を生成するおとり単語生成手段と、
前記おとり単語を通信ネットワーク上で公開させるおとり単語公開手段と、
前記公開済みのおとり単語と該公開場所の情報とを組にして記録する記録手段と、
を備えたことを特徴とするスパム判定補助装置。
【請求項２】
前記おとり単語生成手段は、文章中の出現頻度の比較的高い単語を基にして造語を生成することを特徴とする請求項１に記載のスパム判定補助装置。
【請求項３】
前記生成された造語を通信ネットワーク上で検索し、この検索結果に基づいて該造語の有効性を判定するおとり単語判定手段を備えたことを特徴とする請求項２に記載のスパム判定補助装置。
【請求項４】
前記おとり単語を含む記事を作成する記事作成手段を備え、
前記おとり単語公開手段は、該作成された記事をブログサイトに投稿することを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載のスパム判定補助装置。
【請求項５】
前記おとり単語を含む電子メールを作成するメール作成手段を備え、
前記おとり単語公開手段は、該作成された電子メールをウェブサーバ上のメーリングリストのアーカイブに格納することを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載のスパム判定補助装置。
【請求項６】
一般に利用される単語と差別化可能な通信ネットワーク上公開済みのおとり単語と該公開場所の情報に基づいて、スパム判定処理を行うことを特徴とするスパム判定装置。
【請求項７】
一般に利用される単語と差別化可能なおとり単語を生成するおとり単語生成ステップと、
前記おとり単語を通信ネットワーク上で公開させるおとり単語公開ステップと、
前記公開済みのおとり単語と該公開場所の情報とを組にして記録する記録ステップと、
をコンピュータに実行させることを特徴とするコンピュータプログラム。
【請求項８】
前記おとり単語生成ステップは、文章中の出現頻度の比較的高い単語を基にして造語を生成することを特徴とする請求項７に記載のコンピュータプログラム。
【請求項９】
前記生成された造語を通信ネットワーク上で検索し、この検索結果に基づいて該造語の有効性を判定するおとり単語判定ステップをさらにコンピュータに実行させることを特徴とする請求項８に記載のコンピュータプログラム。
【請求項１０】
前記おとり単語を含む記事を作成する記事作成ステップをさらにコンピュータに実行させ、
前記おとり単語公開ステップは、該作成された記事をブログサイトに投稿することを特徴とする請求項７から９のいずれか１項に記載のコンピュータプログラム。
【請求項１１】
前記おとり単語を含む電子メールを作成するメール作成ステップをさらにコンピュータに実行させ、
前記おとり単語公開ステップは、該作成された電子メールをウェブサーバ上のメーリングリストのアーカイブに格納することを特徴とする請求項７から９のいずれか１項に記載のコンピュータプログラム。
【請求項１２】
一般に利用される単語と差別化可能な通信ネットワーク上公開済みのおとり単語と該公開場所の情報に基づいたスパム判定処理をコンピュータに実行させることを特徴とするコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、スパム判定補助装置、スパム判定装置及びコンピュータプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、無作為に収集した大量のメールアドレスに対して広告を送信するスパムメールが問題になっている。また、大量のブログの記事やブログのコメントを投稿することによって広告を行うスパムブログやコメントスパム、トラックバックスパムなども問題となっている。そのスパム対策として、例えばメールサーバでは、正規のメールからスパムメールを判定するために、スパム判定処理が行われている。スパム判定処理としては、例えば、メールの文面から形態素解析によって単語を抽出し、単語の発生頻度を利用したベイズ学習などによって、スパムメールを判定する方式が知られている（例えば、非特許文献１，２，３，４）。この方式では、正規のメールに現れる可能性が高い単語やスパムメールに現れる可能性が高い単語からスパムメールである確率を計算し、その確率に基づいて判定を行う。
【０００３】
ここで、正規のメールから抽出した単語を利用することによって、正規のメールと似た単語の分布をもつスパムメールを作成する“ワードサラダ”と呼ばれる攻撃が、スパムメール判定処理において問題となっている（例えば、非特許文献６，７，８，９）。さらに、ワードサラダを利用したスパムメールは、正規のメールに含まれる可能性が高い単語を多く含むため、ベイズ学習の結果を狂わせてしまう可能性もある。つまり、ワードサラダによって作成されたメールを利用して学習を行うと、正規のメールに含まれる可能性が高い単語を、スパムメールに含まれる可能性が高い単語として登録してしまうため、正規のメールがスパムメールと判定されやすくなってしまう。また、スパムブログやコメントスパム、トラックバックスパムにおいても同様に、正規のブログサイトの記事から単語や文章を抽出し、それらを組み合わせて自動的に記事を作成する際にワードサラダが利用されている。
【非特許文献１】BOGOFILTER,［平成２０年４月１８日検索］、インターネット＜ＵＲＬ：http://bogofilter.sourceforge.net/＞
【非特許文献２】SpamBayes,［平成２０年４月１８日検索］、インターネット＜ＵＲＬ：http://spambayes.sourceforge.net/＞
【非特許文献３】DSPAM,［平成２０年４月１８日検索］、インターネット＜ＵＲＬ：http://dspam.nuclearelephant.com/＞
【非特許文献４】POPFile,［平成２０年４月１８日検索］、インターネット＜ＵＲＬ：http://popfile.sourceforge.net/＞
【非特許文献５】SpamAssasin,［平成２０年４月１８日検索］、インターネット＜ＵＲＬ：http://spamassassin.apache.org/＞
【非特許文献６】John Graham-Cumming,How to beat an adaptive spam filter, 2004 MIT Spam Conference,［平成２０年４月１８日検索］、インターネット＜ＵＲＬ：http://www.jgc.org/SpamConference011604.pps＞
【非特許文献７】D. Lowd, C. Meek, “Good Word Attacks on Statistical Spam Filters",Second Conference on Email and Anti-Spam CEAS2005, ［平成２０年４月１８日検索］、インターネット＜ＵＲＬ：http://www.ceas.cc/papers-2005/125.pdf＞
【非特許文献８】H. Stern, J. Mason and M. Shepherd, "A Linguistics-Based Attack on Personalised Statistical E-mail Classifiers", Technical Report CS-2004-06 Dalhousie University 2004,［平成２０年４月１８日検索］、インターネット＜ＵＲＬ：http://www.cs.dal.ca/research/techreports/2004/CS-2004-06.pdf＞
【非特許文献９】G. L. Wittel and S. F. Wu, "On Attacking Statistical Spam Filters",First Conference on Email and Anti-Spam CEAS2004,［平成２０年４月１８日検索］、インターネット＜ＵＲＬ：http://www.ceas.cc/papers-2004/170.pdf＞
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上述したように従来のスパム判定方式は“ワードサラダ”に対して脆弱であり、その対策が求められている。
本発明は、このような事情を考慮してなされたもので、その目的は、“ワードサラダ”に対する耐性を向上させることのできるスパム判定補助装置、スパム判定装置及びコンピュータプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記の課題を解決するために、本発明に係るスパム判定補助装置は、一般に利用される単語と差別化可能なおとり単語を生成するおとり単語生成手段と、前記おとり単語を通信ネットワーク上で公開させるおとり単語公開手段と、前記公開済みのおとり単語と該公開場所の情報とを組にして記録する記録手段と、を備えたことを特徴とする。
【０００６】
本発明に係るスパム判定補助装置においては、前記おとり単語生成手段は、文章中の出現頻度の比較的高い単語を基にして造語を生成することを特徴とする。
【０００７】
本発明に係るスパム判定補助装置においては、前記生成された造語を通信ネットワーク上で検索し、この検索結果に基づいて該造語の有効性を判定するおとり単語判定手段を備えたことを特徴とする。
【０００８】
本発明に係るスパム判定補助装置においては、前記おとり単語を含む記事を作成する記事作成手段を備え、前記おとり単語公開手段は、該作成された記事をブログサイトに投稿することを特徴とする。
【０００９】
本発明に係るスパム判定補助装置においては、前記おとり単語を含む電子メールを作成するメール作成手段を備え、前記おとり単語公開手段は、該作成された電子メールをウェブサーバ上のメーリングリストのアーカイブに格納することを特徴とする。
【００１０】
本発明に係るスパム判定装置は、一般に利用される単語と差別化可能な通信ネットワーク上公開済みのおとり単語と該公開場所の情報に基づいて、スパム判定処理を行うことを特徴とする。
【００１１】
本発明に係るコンピュータプログラムは、一般に利用される単語と差別化可能なおとり単語を生成するおとり単語生成ステップと、前記おとり単語を通信ネットワーク上で公開させるおとり単語公開ステップと、前記公開済みのおとり単語と該公開場所の情報とを組にして記録する記録ステップと、をコンピュータに実行させることを特徴とする。
【００１２】
本発明に係るコンピュータプログラムにおいては、前記おとり単語生成ステップは、文章中の出現頻度の比較的高い単語を基にして造語を生成することを特徴とする。
【００１３】
本発明に係るコンピュータプログラムにおいては、前記生成された造語を通信ネットワーク上で検索し、この検索結果に基づいて該造語の有効性を判定するおとり単語判定ステップをさらにコンピュータに実行させることを特徴とする。
【００１４】
本発明に係るコンピュータプログラムにおいては、前記おとり単語を含む記事を作成する記事作成ステップをさらにコンピュータに実行させ、前記おとり単語公開ステップは、該作成された記事をブログサイトに投稿することを特徴とする。
【００１５】
本発明に係るコンピュータプログラムにおいては、前記おとり単語を含む電子メールを作成するメール作成ステップをさらにコンピュータに実行させ、前記おとり単語公開ステップは、該作成された電子メールをウェブサーバ上のメーリングリストのアーカイブに格納することを特徴とする。
これにより、前述のスパム判定補助装置がコンピュータを利用して実現できるようになる。
【００１６】
本発明に係るコンピュータプログラムは、一般に利用される単語と差別化可能な通信ネットワーク上公開済みのおとり単語と該公開場所の情報に基づいたスパム判定処理をコンピュータに実行させることを特徴とする。
これにより、前述のスパム判定装置がコンピュータを利用して実現できるようになる。
【発明の効果】
【００１７】
本発明によれば、おとり単語をキーワードとした検索によってスパム判別を行うことができるので、“ワードサラダ”に対する耐性を向上させる効果が得られる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】
以下、図面を参照し、本発明の実施形態について説明する。
図１は、本発明の一実施形態に係る通信システムの全体構成を示す概念図である。図１において、本実施形態に係るスパム判定装置１はインターネット３に接続されている。スパム判定装置１はインターネット３経由でブログサイト２にアクセスすることができる。ブログサイト２は、インターネット３上に記事を公開する。従って、不特定多数のコンピュータがブログサイト２にアクセスし記事を閲覧可能である。又、ブログサイト２は、インターネット３経由での記事の投稿を受け付ける。ブログサイト２は、投稿された記事をインターネット３上に公開する。従って、不特定多数のコンピュータがブログサイト２にアクセスし記事を投稿可能である。
【００１９】
図２は、図１に示すスパム判定装置１の構成を示すブロック図である。図２において、スパム判定装置１は、記事収集部１１、記事蓄積部１２、形態素解析部１３、おとり単語生成部１４、検索部１５、記事作成部１６、記事投稿部１７、投稿記録部１８及びスパム判定部２０を有する。
【００２０】
記事収集部１１は、ブログサイト２から記事を収集する。収集対象のブログサイト２は事前に設定しておく。記事蓄積部１２は、記事収集部１１によって収集された記事を記憶する。
【００２１】
形態素解析部１３は、記事蓄積部１２から記事を読み出して形態素解析処理し、記事から単語および文章を抽出する。おとり単語生成部１４は、形態素解析部１３によって抽出された単語を用いて、おとり単語を生成する。おとり単語生成処理については後述する。
【００２２】
検索部１５は、おとり単語生成部１４によって生成されたおとり単語を、インターネット３上で検索する。ここでは、おとり単語を有するウェブページがインターネット３上にどのくらいの数だけ存在するのかを調べる。検索部１５は、その検索結果の検索数に基づいて、おとり単語が有効であるか判定する。おとり単語としては、その検索数ができる限り少ない方が好ましい。従って、検索部１５は、おとり単語の検索数が基準値以下である場合に、当該おとり単語が有効であると判定する。
【００２３】
記事作成部１６は、検索部１５によって有効であると判定されたおとり単語と形態素解析部１３によって抽出された文章を用いて、ブログサイト２に投稿する記事を作成する。ここでは、文章の組合せを行うとともに、文章中の単語をおとり単語に置き換える。従って、作成された記事はおとり単語を含むものとなる。
【００２４】
記事投稿部１７は、記事作成部１６によって作成された記事をブログサイト２に投稿する。投稿先のブログサイト２は事前に設定しておく。これにより、投稿した記事がブログサイト２によってインターネット３上に公開される。投稿記録部１８は、投稿した記事の公開場所の情報（ＵＲＬ：Uniform Resource Locator）と該記事に含まれるおとり単語とを組にして記録する。
【００２５】
スパム判定部２０は、投稿記録部１８の記録に基づいて、ブログサイト２についてのスパム判定処理を行う。スパム判定処理では、おとり単語を含む場合、スパムブログの候補となる。スパム判定処理の詳細については後述する。
【００２６】
図３は、本実施形態に係るおとり記事投稿処理の手順を示すフローチャートである。図３において、ステップＳ１では、記事収集部１１がブログサイト２から記事を収集する。収集された記事は記事蓄積部１２で蓄積される。ステップＳ２では、形態素解析部１３が記事蓄積部１２から記事を読み出して形態素解析処理し、記事から単語および文章を抽出する。
【００２７】
ステップＳ３では、おとり単語生成部１４が、形態素解析部１３によって抽出された単語を用いておとり単語を生成する。ステップＳ４では、検索部１５が、おとり単語生成部１４によって生成されたおとり単語をインターネット３で検索し、この検索結果の検索数に基づいて当該おとり単語が有効であるかを合否判定する。この判定の結果、おとり単語が有効であり合格した場合にはステップＳ５に進み、おとり単語生成部１４が当該おとり単語を保存する。一方、おとり単語が有効ではなく不合格した場合にはステップＳ３に戻り、新たなおとり単語を生成する。
【００２８】
ステップＳ６では、有効なおとり単語が十分な個数（所定数以上）生成されたかを、保存されている有効なおとり単語の個数から判断する。この結果、有効なおとり単語の個数が十分である場合にはステップＳ７に進み、まだ不十分である場合にはステップＳ３に戻る。
【００２９】
ステップＳ７では、記事作成部１６が、有効なおとり単語と形態素解析部１３によって抽出された文章を用いて、ブログサイト２に投稿する記事（おとり記事）を作成する。おとり記事は有効なおとり単語を含む。ステップＳ８では、記事投稿部１７が、記事作成部１６によって作成されたおとり記事をブログサイト２に投稿する。この投稿されたおとり記事のＵＲＬと該おとり記事に含まれるおとり単語の組は、投稿記録部１８に記録される。
【００３０】
次に、本実施形態に係るおとり単語生成処理（ステップＳ３）について、いくつかの実施例を挙げて説明する。
【実施例１】
【００３１】
実施例１では、以下のステップＳ１０１〜Ｓ１０８の処理によっておとり単語を生成する。
ステップＳ１０１：複数の記事の形態素解析の結果から出現頻度の比較的高い単語を２つ取得する。これを第１の単語と第２の単語と称する。
ステップＳ１０２：第１の単語の文字列長をＮとする。
ステップＳ１０３：１から「Ｎ−１」までの乱数Ｒ１を発生させる。
ステップＳ１０４：第１の単語をＲ１番目の文字の直後で２つの文字列に分割する。
ステップＳ１０５：第２の単語の文字列長をＭとする。
ステップＳ１０６：１から「Ｍ−１」までの乱数Ｒ２を発生させる。
ステップＳ１０７：第２の単語をＲ２番目の文字の直後で２つの文字列に分割する。
ステップＳ１０８：第１の単語の分割前半部分の文字列と第２の単語の分割後半部分の文字列を連結し、連結後の文字列をおとり単語とする。
【実施例２】
【００３２】
実施例１では、以下のステップＳ２０１〜Ｓ２０７の処理によっておとり単語を生成する。
ステップＳ２０１：複数の記事の形態素解析の結果から出現頻度の比較的高い単語を１つ取得する。これを取得単語と称する。
ステップＳ２０２：取得単語の文字列長をＬとする。
ステップＳ２０３：１からＬまでの乱数Ｒ３を発生させる。
ステップＳ２０４：取得単語のＲ３番目の文字を別の文字に置換する。このとき、置換する文字がひらがな（又はカタカナ）の場合には同じ段のひらがな（又はカタカナ）で置換する。又、置換する文字が漢字の場合には、音読みが同じ漢字で置換する。但し、音読みが同じ漢字が存在しない場合は、音読みが一文字違う漢字で置換する。なお、事前に辞書を用意しておき、辞書から置換用文字を検索し利用する。
【００３３】
上記実施例１，２によれば、文章中の出現頻度の比較的高い単語を基にして、造語を生成することができる。この造語は、実在していそうであるが、実在しない又は実在する可能性が低いものとなる可能性が高い。そして、該造語をおとり単語に利用することができる。
【００３４】
次に、本実施形態に係るスパム判定部２０によるスパム判定処理について、いくつかの実施例を挙げて説明する。
【実施例３】
【００３５】
実施例３では、以下のステップＳ３０１〜Ｓ３０４の処理によって能動的にスパムブログを判定する。この能動的スパム判定処理では、インターネット３上に存在するスパムブログを積極的に探す。
ステップＳ３０１：投稿記録部１８の記録に含まれるおとり単語のリストを取得する。
ステップＳ３０２：おとり単語リスト中のおとり単語をインターネット３上で検索する。
ステップＳ３０３：おとり単語を含むブログ記事のＵＲＬがインターネット３上で発見された場合、該ＵＲＬと投稿記録部１８内の当該おとり単語と組になっているＵＲＬ（おとり記事のＵＲＬ）とを照合する。
ステップＳ３０４：その照合の結果、不一致する場合には当該発見されたブログ記事がワードサラダによって作成されたスパムブログであると判定する。同様に、コメントスパム、トラックバックスパムについても判定可能である。
【実施例４】
【００３６】
実施例４では、以下のステップＳ４０１〜Ｓ４０５の処理によって受動的にスパムブログを判定する。この受動的スパム判定処理では、ある指定されたブログサイト２上でスパムブログを検出する。
ステップＳ４０１：投稿記録部１８の記録に含まれるおとり単語のリストを取得する。
ステップＳ４０２：新規投稿記事を取得する。
ステップＳ４０３：新規投稿記事を形態素解析することによって新規投稿記事から単語を抽出する。
ステップＳ４０４：抽出された単語とおとり単語リスト中の単語を照合し、一致する単語があるか調べる。
ステップＳ４０５：抽出された単語の中におとり単語が含まれている場合に、当該新規投稿記事がワードサラダによって作成されたスパムブログであると判定する。同様に、コメントスパム、トラックバックスパムについても判定可能である。
【００３７】
上述したように本実施形態によれば、一般に利用される単語と差別化可能なおとり単語を含むおとり記事を、ブログサイト２を利用してインターネット３上で公開することによって、攻撃者に対しておとり単語をワードサラダに利用可能な状態にすることができる。これにより、攻撃者がおとり単語をワードサラダに利用してスパムブログを作成することが期待できる。この結果、おとり単語をキーワードとした検索によってスパム判別を行うことができるので、“ワードサラダ”に対する耐性を向上させる効果が得られる。
【００３８】
又、本実施形態に係るおとり記事投稿処理によれば、おとり単語を含むおとり記事がブログサイト２によってインターネット３上に公開されるが、この時、おとり記事は新規投稿記事として公開されるので、注目度は最高となる。従って、攻撃者がおとり記事を利用する可能性が高くなる。又、一般的なブログサイトは新規投稿記事を広報する機能（ブログＰｉｎｇ）を有しているので、おとり記事がインターネット３上で広報されて攻撃者によって利用される可能性が高くなる。これにより、攻撃者が、おとり記事からおとり単語又はおとり単語を含む文章を抽出してワードサラダに利用することが期待できる。
【００３９】
又、攻撃者は、頻繁に利用される単語をワードサラダに利用しようとする。従って、攻撃者に積極的に利用してもらう観点からは、おとり単語は頻繁に利用される単語に類似していることが好ましい。その一方で、おとり単語のキーワード検索によってスパムブログを判別する観点からは、おとり単語は実際にはできる限り利用されていないものが好ましい。このおとり単語に対する要求条件は、本実施形態に係るおとり単語生成処理によって満たされる。つまり、本実施形態に係るおとり単語生成処理によれば、文章中の出現頻度の高い単語を基にして、実在していそうであるが実在しない又は実在する可能性が低い造語を生成し、該造語をおとり単語に利用することができる。従って、本実施形態によれば、一般に利用される単語と差別化可能であり且つワードサラダに利用されやすいものをおとり単語にすることができるので、非常に効果的なスパム判定を行うことができる。
【００４０】
又、本実施形態に係るスパム判定装置１の存在が、攻撃者によるワードサラダのためのブログ記事収集を抑制する効果が期待できる。
【００４１】
なお、本実施形態に係るスパム判定装置１は、専用のハードウェアにより実現されるものであってもよく、あるいはパーソナルコンピュータ等のコンピュータシステムにより構成され、図２に示されるスパム判定装置１の各部の機能を実現するためのプログラムを実行することによりその機能を実現させるものであってもよい。
【００４２】
また、そのスパム判定装置１には、周辺機器として入力装置、表示装置等（いずれも図示せず）が接続されるものとする。ここで、入力装置とはキーボード、マウス等の入力デバイスのことをいう。表示装置とはＣＲＴ（Cathode Ray Tube）や液晶表示装置等のことをいう。
また、上記周辺機器については、スパム判定装置１に直接接続するものであってもよく、あるいは通信回線を介して接続するようにしてもよい。
【００４３】
また、図２に示すスパム判定装置１の機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより、おとり記事投稿処理、スパム判定処理を行ってもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものであってもよい。
また、「コンピュータシステム」は、ＷＷＷ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、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、フラッシュメモリ等の書き込み可能な不揮発性メモリ、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。
【００４４】
さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムが送信された場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリ（例えばＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory））のように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。
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。
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み合わ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。
【００４５】
以上、本発明の実施形態について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、本発明の要旨を逸脱しない範囲の設計変更等も含まれる。
例えば、上述の実施形態では、おとり記事投稿処理とスパム判定処理を単独の装置で実行したが、おとり記事投稿処理とスパム判定処理をそれぞれ別の装置で分けて実行するようにしてもよい。この場合、おとり記事投稿処理を実行する装置（スパム判定補助装置）からスパム判定処理を実行する装置へ、おとり記事の投稿記録（おとり単語とおとり記事のＵＲＬの組）を渡すようにする。
【００４６】
又、上述の実施形態では、ブログサイトから記事を収集し、該記事からおとり単語生成用の単語を抽出したが、書籍や新聞等の文献から出現頻度の比較的高い単語を抽出しておとり単語の生成に利用してもよい。
【００４７】
なお、本発明はスパムメールの判定に対しても同様に適用可能である。一般的にワードサラダでスパムメールを作成する攻撃者は、ウェブサーバ上のメーリングリストのアーカイブから正規のメールを収集し、収集したメールからワードサラダに利用する単語を抽出する。従って、おとり単語を含むメールをアーカイブ中に格納することによって、攻撃者に対しておとり単語をワードサラダに利用可能な状態にすることができる。スパムメールの判定処理においては、おとり単語を含むメールをスパムメールと判定する。
【図面の簡単な説明】
【００４８】
【図１】本発明の一実施形態に係る通信システムの全体構成を示す概念図である。
【図２】図１に示すスパム判定装置１の構成を示すブロック図である。
【図３】本実施形態に係るおとり記事投稿処理の手順を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００４９】
１…スパム判定装置、１１…記事収集部、１２…記事蓄積部、１３…形態素解析部、１４…おとり単語生成部、１５…検索部、１６…記事作成部、１７…記事投稿部、１８…投稿記録部、２０…スパム判定部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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