JP2007334588A - 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】セキュリティ情報が関連付けられていない情報又は関連付けの識別が完全には保証されない状態でセキュリティ情報が関連付けられている情報を適切に保護することのできる情報処理装置の提供を目的とする。
【解決手段】操作対象とされた情報のセキュリティ属性値を推定するセキュリティ属性推定手段と、セキュリティ属性推定手段によって用いられるセキュリティ属性値の推定方法に対する信頼度に基づいて、推定されたセキュリティ属性値の確度を算出する推定確度算出手段と、操作対象とされた情報に対する操作の実行について、セキュリティ属性値及び確度に応じて制限が定義されている制限情報と、セキュリティ属性推定手段によって推定されたセキュリティ属性値と、推定確度算出手段によって算出された確度とを制限情報に適用することにより、制限に応じた処理を制御する制限制御手段とを有することにより上記課題を解決する。
【選択図】図２

Description

本発明は、情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムに関し、特にセキュリティ属性値に基づいて処理対象とされる情報を保護する情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムに関する。

近年、画像処理技術及び画像形成技術等の向上によって、デジタルカラー複写機を用いて紙幣や有価証券等を複写した場合、その複写物と原本である本物とが容易に区別できないほど忠実な複写が可能となってきている。このため、紙幣や有価証券等のような特殊原稿については、複写を全く行なうことができないようにするか、あるいは、正しく複写を行なうことができないようにする措置をとることが必要である。

また、例えば、企業においては、紙幣や証券など特殊原稿以外の一般文書の場合にあっても、文書内容の機密保持の観点から、複写等の出力が禁止されている機密文書が多数存在する。このような機密文書についても、複写を全く行なうことができないようにしたり、ある程度の制限を設けたりすることが必要である。

このようなことから、従来、特殊原稿や機密文書等を複写することに規制力を及ぼすことを目的とする種々の発明がなされている。例えば、紙幣や有価証券等の特殊原稿を判別する方法として、入力された画像データと予め登録してある特定のマーク（パターンデータ）とをパターンマッチング法で比較し、特定のマークが存在する場合に原稿が特殊原稿であると判別する方法が提案されている（例えば、特許文献１、特許文献２）。

また、バーコードや地紋等によって機密文書に対してＩＤ情報を埋め込み、当該ＩＤ情報に基づいて当該機密文書に対する制限を判断する方法も検討されている。
特開平６−１２５４５９号公報 特開２００１-８６３３０号公報

しかしながら、紙文書より光学的に情報を読み取る場合、誤認識によって誤った情報が取得される場合がある。したがって、意図した制限より厳しい制限が課せられたり、意図した制限がかからなかったりといった状態が発生し得る。

また、紙面上にセキュリティ情報が埋め込まれていない機密文書については、そのセキュリティの確保は当該機密文書を取り扱うユーザに委ねられている。したがって、上記の技術によってコピー等を制限するのは困難であるという問題がある。

本発明は、上記の点に鑑みてなされたものであって、セキュリティ情報が関連付けられていない情報又は関連付けの識別が完全には保証されない状態でセキュリティ情報が関連付けられている情報を適切に保護することのできる情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムの提供を目的とする。

そこで上記課題を解決するため、本発明は、操作対象とされた情報のセキュリティ属性値を推定するセキュリティ属性推定手段と、前記セキュリティ属性推定手段によって用いられる前記セキュリティ属性値の推定方法に対する信頼度に基づいて、推定された前記セキュリティ属性値の確度を算出する推定確度算出手段と、前記操作対象とされた情報に対する操作の実行について、前記セキュリティ属性値及び前記確度に応じて制限が定義されている制限情報と、前記セキュリティ属性推定手段によって推定された前記セキュリティ属性値と、前記推定確度算出手段によって算出された前記確度とを前記制限情報に適用することにより、前記制限に応じた処理を制御する制限制御手段とを有することを特徴とする。

また、上記課題を解決するため、本発明は、操作対象とされた情報のセキュリティ属性値を推定し、前記セキュリティ属性値の推定結果に対する確信度を算出するセキュリティ属性推定手段と、前記確信度に基づいて、推定された前記セキュリティ属性値の確度を算出する推定確度算出手段と、前記操作対象とされた情報に対する操作の実行について、前記セキュリティ属性値及び前記確度に応じて制限が定義されている制限情報と、前記セキュリティ属性推定手段によって推定された前記セキュリティ属性値と、前記推定確度算出手段によって算出された前記確度とを前記制限情報に適用することにより、前記制限に応じた処理を制御する制限制御手段とを有することを特徴とする。

このような情報処理装置では、セキュリティ情報が関連付けられていない情報又は関連付けの識別が完全には保証されない状態でセキュリティ情報が関連付けられている情報を適切に保護することができる。

また、上記課題を解決するため、本発明は、上記情報処理装置における情報処理方法、又は前記情報処理方法を前記コンピュータに実行させるための情報処理プログラムとしてもよい。

本発明によれば、セキュリティ情報が関連付けられていない情報又は関連付けの識別が完全には保証されない状態でセキュリティ情報が関連付けられている情報を適切に保護することのできる情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムの提供を目的とする。

以下、図面に基づいて本発明の実施の形態を説明する。図１は、本発明の実施の形態における複合機のハードウェア構成例を示す図である。複合機１０は、プリンタ、ＦＡＸ、コピー、スキャナ等の複数の機能を一つの筐体において実現する画像形成装置である。但し、本発明の適用対象となる情報処理装置は複合機１０に限定されず、いずれか一つの機能を有する機器であってもよい。

複合機１０のハードウェアとしては、コントローラ２０１と、オペレーションパネル２０２と、ファクシミリコントロールユニット（ＦＣＵ）２０３と、撮像部１２１と、印刷部１２２が存在する。

コントローラ２０１は、ＣＰＵ２１１、ＡＳＩＣ２１２、ＮＢ２２１、ＳＢ２２２、ＭＥＭ−Ｐ２３１、ＭＥＭ−Ｃ２３２、ＨＤＤ（ハードディスクドライブ）２３３、メモリカードスロット２３４、ＮＩＣ（ネットワークインタフェースコントローラ）２４１、ＵＳＢデバイス２４２、ＩＥＥＥ１３９４デバイス２４３、セントロニクスデバイス２４４により構成される。

ＣＰＵ２１１は、種々の情報処理用のＩＣである。ＡＳＩＣ２１２は、種々の画像処理用のＩＣである。ＮＢ２２１は、コントローラ２０１のノースブリッジである。ＳＢ２２２は、コントローラ２０１のサウスブリッジである。ＭＥＭ−Ｐ２３１は、複合機１０のシステムメモリである。ＭＥＭ−Ｃ２３２は、複合機１０のローカルメモリである。ＨＤＤ２３３は、複合機１０のストレージである。メモリカードスロット２３４は、メモリカード２３５をセットするためのスロットである。ＮＩＣ２４１は、ＭＡＣアドレスによるネットワーク通信用のコントローラである。ＵＳＢデバイス２４２は、ＵＳＢ規格の接続端子を提供するためのデバイスである。ＩＥＥＥ１３９４デバイス２４３は、ＩＥＥＥ１３９４規格の接続端子を提供するためのデバイスである。セントロニクスデバイス２４４は、セントロニクス仕様の接続端子を提供するためのデバイスである。

オペレーションパネル２０２は、オペレータが複合機１０に入力を行うためのハードウェア（操作部）であると共に、オペレータが複合機１０から出力を得るためのハードウェア（表示部）である。

図２は、第一の実施の形態における複合機の機能構成例を示す図である。図２において、複合機１０は、画像データ形成部１０１、セキュリティ属性推定部１０２、セキュリティ属性推定確度算出部１０３、処理内容決定部１０４、動作制御部１０５、画像データ加工部１０６、画像データ印刷部１０７、画像データ配信部１０８、通報メール送信部１０９、ログ記録部１１０、推定方法信頼度テーブル１１１、及びポリシーファイル１１２等より構成される。これら各部は、複合機１０のＭＥＭ−Ｐ２３１又はＨＤＤ２３３等に格納されたプログラムがＣＰＵ２１１によって処理されることにより実現される。

画像データ形成部１０１は、撮像部１２１によって紙文書よりスキャンされた情報に基づいて画像データを形成する。画像データ形成部１０１による画像形成方法は、特別なものによる必要はなく、周知の技術を用いればよい。

セキュリティ属性推定部１０２は、形成された画像データを保護するため、当該画像データに適用するセキュリティ属性の値（セキュリティ属性値）を推定し、推定されたセキュリティ属性値とその確信度とを出力する。

セキュリティ属性について説明する。一般的に、いわゆる文書管理システムでは文書の実データと共にその属性情報が管理される（本実施の形態では、実データと属性情報とを含む情報を「文書情報」という。）。セキュリティ属性とは、かかる属性情報のうち、文書に対するアクセス制御の判定に用いられる属性等、セキュリティ管理において影響を及ぼす属性をいう。具体的にどのような属性がセキュリティ属性に相当するかは、運用上どの属性に着目して文書を保護したいかに依存するが、例えば、所属(会社における部署すなわち管理責任者の管理範囲)、文書の種類(人事関連、経理関連、あるプロジェクト関連等)、関係者、関係グループ、秘密レベル(極秘、部外秘、社外秘、グループ外秘等)、秘密保持期限(秘密レベルを維持しなければならない期限)、有効期限(その文書が効力を持つ期限)、及び保存期限(法律で保存が義務付けられている文書の保存しなければならない期限)等がセキュリティ属性となり得る属性として挙げられる。

本実施の形態でもセキュリティ属性値に基づいて画像データを保護することを前提とする。なお、セキュリティ属性に基づくアクセス制御については、特開２００４−０９４４０１号公報、特開２００４−０９４４０５号公報、特開２００４−１０２６３５号公報、及び特開２００４−１０２９０７号公報に詳しい。これらの公報からも明らかなように、セキュリティ属性値を、予め定められているセキュリティポリシーに適用することにより、文書に対するアクセス制御が判定される。

さて、スキャンされた画像データについては文書情報として構成されておらず、実データのみが存在する状態であり、セキュリティ属性値も設定されていない。したがって、当該画像データは極めて無防備な状態にある。例えば、当該画像データの元である紙文書が極秘文書であった場合、当該画像データになんら制限がかけられずコピーや配信等が行われてしまうのはセキュリティ上好ましくない。そこで、本実施の形態における複合機１０は、セキュリティ属性推定部１０２によって、スキャンされた画像データに対して適用するセキュリティ属性値を推定するのである。ここで、「推定」という言葉を用いるのは、セキュリティ属性推定部１０２によって判定されるセキュリティ属性値は、画像データに適用する値として確かなものである（例えば、ユーザの意図に完全に沿ったものである）とは保証されないからである。したがって、セキュリティ属性推定部１０２は、推定されたセキュリティ属性値の確からしさを示す指標として確信度を出力する。

セキュリティ属性値の推定方法は複数種類考えられ、複合機１０においても、当該推定方法の種類に応じて、複数のセキュリティ属性推定部１０２が存在し得る（セキュリティ属性推定部１０２−１、１０２−２、・・・、１０２−ｎ）。セキュリティ属性値の推定方法については後述する。

セキュリティ属性推定確度算出部１０３は、セキュリティ属性推定部１０２より出力されるセキュリティ属性値について、当該セキュリティ属性値の推定に用いられた推定方法に対する信頼度（精度）をも考慮して、当該セキュリティ属性値の妥当性を示す指標としてセキュリティ属性値の確度（以下「推定確度」という。）を算出する。本実施の形態では、推定確度は、以下の式で算出される。

推定確度＝確信度×推定方法の信頼度
なお、推定方法の信頼度は、予め推定方法信頼度テーブル１１１に登録されている。

セキュリティ属性推定確度算出部１０３は、セキュリティ属性値と推定確度とを処理内容決定部１０４に出力する。

処理内容決定部１０４は、セキュリティ属性推定確度算出部１０３より出力されるセキュリティ属性値とその推定確度とをポリシーファイル１１２に格納されているセキュリティポリシーに適用することにより、画像データのセキュリティを確保するために実行すべき処理内容を決定する。すなわち、ポリシーファイル１１２格納されているセキュリティポリシーには、セキュリティ属性値とその推定確度に応じて、画像データに対する操作の制限が定義されている。

動作制御部１０５は、画像データ加工部１０、画像データ印刷部１０７、画像データ配信部１０８、通報メール送信部１０９、又はログ記録部１１０等を制御することにより、処理内容決定部１０４によって決定された処理内容を実行する。画像データ加工部１０は、画像データの加工を実行する。例えば、画像データの加工には、丸秘スタンプ印字、解像度低減、カラーデータのモノクロ化、データの消去等が含まれる。画像データ印刷部１０７は、画像データを印刷部１２２に印刷させるための処理を制御する。画像データ配信部１０８は、ネットワークを介した画像データの配信を実行する。通報メール送信部１０９は、動作制御部１０５からの指示に応じ管理者等に通報するためのメールを送信する。ログ記録部１１０は、動作制御部１０５にからの指示に応じログ情報を記録する。

セキュリティ属性値の推定方法について説明する。図３は、セキュリティ属性推定部の第一の構成例を示す図である。図３において、セキュリティ属性推定部１０２−１は、ＯＣＲ（Optical Character Recognition）部１０２−１ａ、類似文書検索部１０２−１ｂ、セキュリティ属性取得部１０２−１ｃ、類似文書検索用ＤＢ１０２−１ｄ、及びセキュリティ属性ＤＢ１０２−１ｅ等より構成される。

ＯＣＲ部１０２−１ａは、一般的に利用されているＯＣＲ技術を用いて画像データよりテキスト情報（文字情報）を抽出し、抽出されたテキスト情報を出力する。類似文書検索部１０２−１ｂは、ＯＣＲ部１０２−１ａより出力されるテキスト情報（以下「抽出テキスト」という。）と、類似文書検索用ＤＢ１０２−１ｄに登録されている各文書のテキストデータとの類似度（類似している程度を示す指標）を算出する。なお、この類似度がセキュリティ属性推定部１０２−１による確信度に相当する。但し、類似度に対して所定の係数を乗じる等、換算を行ったものを確信度としてもよい。すなわち、確信度は画像データが文書（例えば、テキストデータ）との一致する割合を示す値である。

類似文書検索用ＤＢ１０２−１ｄは、文書ごとに、テキスト形式による実データ（テキストデータ）と文書ＩＤとが登録されているデータベースである。類似文書検索用ＤＢ１０２−１ｄは、例えば、所定の文書管理システムより各文書の文書情報をダウンロードし、文書ごとにその実データがテキストデータに変換されたもの（但し、当初より実データがテキストデータである場合、変換は不要である。）と文書ＩＤとが、例えば、定期的に登録されるようにすればよい。この場合、画像データと類似する文書は、実質的に所定の文書データ管理システムにおいて管理されている文書の中から検索されることになる。

セキュリティ属性取得部１０２−１ｃは、類似文書検索部１０２−１ｂによって算出された文書ごとの類似度に基づいて、画像データに対して適用するセキュリティ属性値をセキュリティ属性ＤＢ１０２−１ｅより取得する。セキュリティ属性ＤＢ１０２−１ｅは、類似文書検索用ＤＢ１０２−１ｄに登録されている各文書についてセキュリティ属性値が登録されているデータベースである。したがって、例えば、前記所定の文書管理システムよりダウンロードされる文書情報に含まれているセキュリティ属性値が文書ＩＤと関連付けられて登録されるようにすればよい。

図４は、セキュリティ属性ＤＢの構成例を示す図である。図４では、秘密レベル、カテゴリ、及び秘密保持期限等がセキュリティ属性とされ、文書ごとにこれらの値（セキュリティ属性値）が登録されている様子が示されている。

すなわち、図３に示されるセキュリティ属性推定部１０２−１は、画像データより抽出されるテキスト情報と類似する文書（テキストデータ）に設定されているセキュリティ属性値を、当該画像データのセキュリティ属性値として引用し、その類似度を推定されたセキュリティ値に対する確信度とするというものである。

類似度の算出は、例えば、画像データより抽出されたテキスト情報が文書中における出現した数や、文書におけるテキスト情報の重みの総和に基づいて、類似度の算出が行われる。なお、これらの類似度の算出は、検索エンジンと呼ばれる検索システム等に用いられている一般的な方法を用いればよい。すなわち、元となる文書からキーワードを抽出し、それぞれのキーワードが類似度算出対象となる文書にどの程度含まれるかによる基礎スコアとそれぞれのキーワードの重要度によって重み付けを行った計算結果による重要度スコアの組み合わせで決定する。

また、次のように類似度を算出してよい。以下の説明において、画像データより抽出されるテキスト情報を「抽出テキスト」といい、類似文書検索用ＤＢ１０２−１ｄに登録されているテキストデータを「保存テキスト」という。

まず、抽出テキストを一つ以上のブロック（以下「キーブロック」という。）に分割し、各キーブロックが保存テキストに含まれているかを判定する。キーブロックの単位は、例えば、以下のようなものが考えられる。
（１）抽出テキスト全体をそのまま一つのキーブロックとし、そのキーブロックを構成する文字列、すなわち、抽出テキストの全文が保存テキストに含まれているかどうかを判定する。
（２）改行コードをキーブロックの区切りとし、各キーブロックを構成する文字列が、保存テキストに含まれているかどうかを判定する。
（３）句点、読点、カンマ、ピリオド、引用符等の通常の文書で利用される記号をキーブロックの区切りとし、各キーブロックを構成する文字列が保存テキストに含まれているかどうかを判定する。
（４）タブ、スペースをキーブロックの区切りとして、各キーブロックを構成する文字列が保存テキストに含まれているかどうかを判定する。

上記（１）〜（４）のうちいずれか一つを行ってもよいし、二つ以上を組み合わせてもよい。また、（１）〜（４）に挙げたような単純な区切りではなく、形態素解析により名詞であることを判別し、その名詞をキーブロックとしてもよい。

上記のキーブロックごとの判定結果を利用して、以下の式で類似度を求める。

各変数の意味は以下の通りである。
S_i： i番目の保存テキストに対する類似度
BF：抽出テキストから抽出されたキーブロック数
WBj：j番目のキーブロックの文字数
BA_ij： i番目の保存テキストに含まれているj番目のキーブロック数
WA_i： i番目の保存テキストの文字数
N：テキスト情報ＤＢ１１に蓄積されている保存テキストの数
なお、上記（１）を採用した場合、すなわち、抽出テキスト全体を一つのキーブロックとした場合は、保存テキストに係る文書の内容全文が画像データに含まれている場合は、類似度は「１」となる。

類似文書検索部１０２−１ｂは、上記のような方法で、抽出テキストと各保存テキストとの類似度を算出する。また、セキュリティ属性取得部１０２−１ｃは、その類似度に基づいてセキュリティ属性値を推定する。類似度に基づくセキュリティ属性値の推定は、例えば、以下のいずれかの方法を用いればよい
（１）類似度が一番大きい保存テキストのセキュリティ属性値をそのまま抽出テキストのセキュリティ属性値として推定する。
（２）類似度の上位数件の保存テキストのセキュリティ属性値のうち、最もセキュリティ属性値として厳しいものを抽出テキストのセキュリティ属性値として推定する。
（３）類似度の上位数件の保存テキストのセキュリティ属性値の平均値を抽出テキストのセキュリティ属性値として推定する。

また、図５は、セキュリティ属性推定部の第二の構成例を示す図である。図５において、セキュリティ属性推定部１０２−２は、類似画像検索部１０２−２ｂ、セキュリティ属性取得部１０２−２ｃ、類似画像検索用ＤＢ１０２−２ｄ、及びセキュリティ属性ＤＢ１０２−２ｅ等より構成される。

類似画像検索部１０２−２ｂは、類似画像検索用ＤＢ１０２−２ｄより、画像データ形成部１０１によって形成される画像データ（以下「対象画像」という。）と類似している画像データを検索する。この際の類似度がセキュリティ属性推定部１０２−２による確信度に相当する。但し、類似度に対して所定の係数を乗じる等、換算を行ったものを確信度としてもよい。なお、類似画像の検索技術については、例えば、類似画像検索用ＤＢを作成する際に、画像ごとの色合い、色分布、構図、模様などの画像の特徴を自動的に抽出し各々のデータを生成し、当該類似画像検索用ＤＢに登録する。このように、いわゆる画像の特徴量を登録することで、テキストによる検索と異なり、画像が表す概念から類似の程度をはかることができる。

類似画像検索用ＤＢ１０２−２ｄは、文書ごとに、画像データ（テキストデータ）と文書ＩＤとが登録されているデータベースである。類似画像検索用ＤＢ１０２−２ｄは、例えば、所定の文書管理システムより各文書の文書情報をダウンロードし、文書ごとにその実データが画像データに変換されたもの（但し、当初より実データが画像データである場合、変換は不要である。）と文書ＩＤとが、例えば、定期的に登録されるようにすればよい。

セキュリティ属性取得部１０２−２ｃは、類似画像検索部１０２−２ｂによって算出された文書ごとの類似度に基づいて、画像データに対して適用するセキュリティ属性値をセキュリティ属性ＤＢ１０２−２ｅより取得する。セキュリティ属性ＤＢ１０２−２ｅは、類似画像検索用ＤＢ１０２−２ｄに登録されている各文書についてセキュリティ属性値が登録されているデータベースである。したがって、例えば、前記所定の文書管理システムよりダウンロードされる文書情報に含まれているセキュリティ属性値が文書ＩＤと関連付けられて登録されるようにすればよい。なお、セキュリティ属性ＤＢ１０２−２ｅの構成例は、図４に示されるものと同様でよい。

更に、スキャンされる紙文書に印字されている情報（例えば、バーコード、「社外秘」等の文字列、背景に印字されたパターン、電子透かし等）に基づいて、セキュリティ属性値を推定してもよい。この場合、当該バーコードや当該パターン等は、セキュリティ属性値を引用する文書の文書ＩＤであってもよいし、セキュリティ属性値そのものであってもよい。

図６は、背景の全面に印字されたパターンの例を示す図である。図６では、紙文書の背景の全面に、文書ＩＤ又はセキュリティ属性値を示すパターンが印字されている例が示されている。全面にパターンを印字しておくことで、当該紙文書とセキュリティ属性値との分離を困難にすることができる。すなわち、バーコードや「社外秘」等の文字列であれば、当該バーコードや当該文字列の部分が隠されてスキャンされてしまえば、当該紙文書のセキュリティ属性値を推定することが困難になってしまう。

その他のセキュリティ属性値の推定方法としては、一般的な文書分類技術等を用いてもよい。

以下、複合機１０の画像処理の処理手順について説明する。図７は、第一の実施の形態における複合機の画像処理の処理手順を説明するためのフローチャートである。

例えば、ユーザが、或る紙文書（以下「紙文書Ａ」という。）のコピーを複合機１０に指示したとする。この場合、紙文書Ａがスキャンされ、画像データ形成部１０１は、紙文書Ａに基づく画像データ（以下「画像データＡ」という。）を形成する（Ｓ１０１）。続いて、セキュリティ属性推定部１０２は、上述した方法によって、画像データＡに対する確信度を算出し、画像データＡに対するセキュリティ属性値を推定する。これにより、セキュリティ属性知と、確信度とが対応づけられて求められる（Ｓ１０２）。なお、それぞれ推定方法が異なる複数のセキュリティ属性推定部１０２が実装されている場合は、当該複数のセキュリティ属性推定部１０２によって個別にセキュリティ属性値とその確信度を算出してもよい。この場合、例えば、類似文書検索に基づく推定方法によれば（セキュリティ属性推定部１０２−１によれば）、セキュリティ属性である秘密レベルの値は「社外秘」、その確信度は６９％であり、類似画像検索に基づく推定方法によれば（セキュリティ属性推定部１０２−２によれば）、セキュリティ属性である秘密レベルの値は「部外秘」、その確信度は７８％であるといったように、複数の出力値が得られる。

但し、装置等の都合によって複数の方法が利用できない場合、また管理者によってどの方法を利用するかを指定したい場合等は、一部の推定方法を利用してセキュリティ属性値を推定すればよい。例えば、「コピーは方法Ａと方法Ｂとを利用する」等を予め設定しておけばよい。また、装置を利用する際に個別に選択できるようにしてもよい。

続いて、セキュリティ属性推定確度算出部１０３は、セキュリティ属性推定部１０２より出力された確信度に、当該セキュリティ属性推定部１０２が用いたセキュリティ属性値の推定方法に対する信頼度を乗ずることにより、当該セキュリティ属性値の推定確度を算出する。当該信頼度は推定方法信頼度テーブル１１１に基づいて判定される。

図８は、推定方法信頼度テーブルの構成例を示す図である。図８に示されるように、推定方法信頼度テーブル１１１には、セキュリティ属性値の推定方法ごとにその信頼度が登録されている。これらの信頼度は様々な要素から決定され得る。例えば、推定方法の精度、すなわち、類似画像の判定の精度や、類似するテキスト情報の判定の精度等を考慮してもよい。また、紙文書に印字されている情報に基づく推定方法の場合は、当該紙文書と当該情報との分離の困難性を考慮してもよい。すなわち、バーコードや「極秘文書」等の文字列の場合は、その部分だけ隠すことにより容易に分離可能であるが、全面に印字されたパターンや電子透かしは一部を隠しても他の部分より識別可能であったり、電子透かしが埋め込まれている箇所を視認できないため、分離することは困難である。但し、認識精度を考慮すれば、パターンよりバーコードの方が高いことも考えられる。このような、様々な要素を考慮して、予め信頼度を決定し、推定方法信頼度テーブル１１１を構築しておけばよい。

複数のセキュリティ属性値が推定されている場合、すなわち、セキュリティ属性推定部１０２より複数の出力値（セキュリティ属性値及び確信度）が出力された場合、セキュリティ属性推定確度算出部１０３は、各出力値に対して推定確度を算出する。

例えば、セキュリティ属性推定部１０２からの出力値が、類似文書検索に基づく推定方法（ＯＣＲ＋類似文書検索）によれば、セキュリティ属性である秘密レベルの値は「社外秘」、その確信度は６９％であり（以下「出力値Ａ」という。）、類似画像検索に基づく推定方法によれば、セキュリティ属性である秘密レベルの値は「部外秘」、その確信度は７８％である（以下「出力値Ｂ」という。）といったようなものである場合を考える。図８の推定方法信頼度テーブル１１１によれば、出力値Ａに対する信頼度は６０％であり、出力値Ｂに対する信頼度は５０％である。したがって、それぞれに係るセキュリティ属性値に対する推定確度は、
出力値Ａに係る推定確度＝６９％×６０％＝４１．４％
出力値Ｂに係る推定確度＝７８％×５０％＝３９％
となる。

複数のセキュリティ属性値が推定されている場合、セキュリティ属性推定確度算出部１０３は、更に、推定確度の最も高いセキュリティ属性値を、画像データＡに適用するセキュリティ属性値として選択する（Ｓ１０４）。したがって、上記の例の場合、出力値Ａに係るセキュリティ属性値（「社外秘」）が選択される。但し、推定確度だけでなく、例えば、セキュリティ属性値の推定方法に優先度を付け、その優先度をも考慮してセキュリティ属性値を選択してもよい。この場合、セキュリティ属性推定確度算出部１０３は、次のような推定方法優先度テーブルを参照してセキュリティ属性値を選択する。

図９は、推定方法優先度テーブルの構成例を示す図である。図９に示されるように推定方法優先度テーブル１１３では、推定方法ごとに優先度（優先順位）が設定されている。なお、優先度テーブル１１３において、同じ優先度を有する推定方法は複数存在してもよい。

優先度を考慮する場合、推定されたセキュリティ属性値の中で最も優先度の高い推定方法に係るものを選択すればよい。また、優先度が同じ推定方法によってセキュリティ属性値が得られた場合は、それぞれの推定方法の確信度を比較することによりセキュリティ属性値を選択すればよい。例えば、図９の推定方法優先度テーブル１１３に基づけば、優先度１の推定方法である、全面パターンによるＩＤ識別方法で文書ＩＤが取得できた場合はそのまま当該推定方法によって推定されたセキュリティ属性値を選択する。一方、優先度１の推定方法によってセキュリティ属性値が推定されなった場合で、優先度２のＯＣＲ＋文書分類、画像パターンマッチングによってセキュリティ属性値が推定された場合は、その確信度が大きい方のセキュリティ属性値を選択すればよい。更に、信頼度と優先度とを組み合わせることで、優先度が低いにもかかわらず確信度が高くなってしまう推定方法(セキュリティレベル表示など)の推定確度を現実的なものとすることができる。この場合、セキュリティ属性推定確度算出部１０３は、次のような推定方法信頼度・優先度テーブルを参照してセキュリティ属性値を選択する。

図１０は、推定方法信頼度・優先度テーブルの構成例を示す図である。図１０に示されるように、推定方法信頼度・優先度テーブル１１４では、推定方法ごとに信頼度及び優先度が設定されている。推定方法信頼度・優先度テーブル１１４に基づけば、例えば、優先度が４より上の推定方法の全てによってセキュリティ属性値の推定に失敗し、優先度４のセキュリティレベル表示だけにより９９％の信頼度でセキュリティ属性値が推定された場合は、９９％×２５％＝２４．７５％の推定確度でセキュリティ属性値を推定できたとすることができ、以降の処理の妥当性を高めることができる。

続いて、処理内容決定部１０４は、セキュリティ属性推定確度算出部１０３によって選択されたセキュリティ属性値とその推定確度をポリシーファイル１１２に定義されているセキュリティポリシーに適用することにより、画像データＡのセキュリティを確保するために実行すべき処理内容を決定する（Ｓ１０５）。

図１１は、ポリシーファイル内におけるセキュリティポリシーの定義例を示す図である。図１１のセキュリティポリシー１１２ａでは、セキュリティ属性値とその推定確度に応じて、文書の操作に対する制限情報（操作の許否及び責務等）が定義されている。例えば、定義１１２ａ−１は、極秘文書のスキャン操作に対する制限情報であり、定義１１２ａ−２は、社外秘文書のスキャン操作に対する制限情報である。定義１１２ａ−１によれば、当該文書が極秘文書である推定確度が５０％以上である場合は、スキャンの後の処理は禁止され、ジョブログの記録及び通報メールの送信が責務として課せられる（１１２ａ−１１）。また、当該文書が極秘文書である推定確度が２５％以上である場合は、スキャンは許可されるが、画像ログの記録（画像データを含むログの記録）及び通報メールの送信が責務として課せられる（１１２ａ−１２）。更に、当該文書が極秘文書である推定確度が２５％未満である場合は、スキャンは許可されるが、画像ログの記録が責務として課せられる（１１２ａ−１３）。定義１１２ａ−２においても同様に、操作の許否及び責務が推定確度ごとに定義されている。

図１１のセキュリティポリシー１１２ａによれば、例えば、ユーザによってスキャン（コピー時のスキャンも含む）操作が要求され、推定方法が全面パターンによるＩＤ識別、セキュリティ属性値が極秘、確信度が９５％であった場合は、
推定確度=９５％×９０％＝８５．５％
となる。したがって、定義１１２ａ−１１より、処理内容として、「処理禁止、ジョブログ記録、通報メール送信」が決定される。

続いて、動作制御部１０５は、動作制御部は処理決定部１０４によって決定された処理内容を実際に執行する。例えば、決定された処理内容に「画像の加工」(丸秘スタンプ印字、解像度低減、カラーデータのモノクロ化、データの消去等)が含まれていれば、画像データ加工部１０６を制御し、決定された加工処理を行う。また、決定された処理内容に「通報メール送信」や「類似データ保有者への通知」などが含まれていれば通報メール送信部１０９に通報メール等の送信を実行される。更に、決定された処理内容に「ジョブログ記録」や「画像ログ記録」等が含まれていれば、ログ記録部１１０に該当するログの記録を実行させる。

なお、紙文書Ａに対するコピーが許可された場合、画像データ印刷部１０７はスキャンされた画像データＡの印刷を実行する。また、ユーザが紙文書Ａの配信も指示しており、当該配信も許可された場合、画像データ配信部１０８は画像データＡの配信を実行する。

上述したように、本実施の形態における複合機１０によれば、セキュリティ属性値が付加されていない紙文書、又はバーコード、パターンや電子透かし等によってセキュリティ属性値が付加されてはいるが、認識誤差等によって当該セキュリティ属性値の識別が完全には保証されない紙文書を適切に保護することができる。すなわち、かかる紙文書について、セキュリティ属性を推定し、その推定確度に応じて操作制限を判断する。したがって、採用するセキュリティ属性値の推定方法に応じて、妥当性のある操作制限をかけることができる。また、複数の推定方法によってセキュリティ属性値を推定し、その推定確度に基づいて当該紙文書に適用すべきセキュリティ属性値が選択されるため、妥当性の高いセキュリティ属性値に基づいて、操作制限を判断することができる。

次に、第二の実施の形態について説明する。図１２は、第二の実施の形態における画像処理システムの機能構成例を示す図である。図１２中、図２と同一部分には同一符号を付し、その説明は適宜省略する。

図１２の画像処理システム２では、複合機１０と外部サーバ３０とがネットワーク（有線又は無線の別は問わない。）を介して接続されている。複合機１０は、画像データ形成部１０１、動作制御部１０５、画像データ加工部１０６、画像データ印刷部１０７、画像データ配信部１０８、ログ記録部１１０、画像データ送信部１１５、及び処理内容受信部１１６等より構成されている。画像データ送信部１１５は、ネットワークを介して接続する外部サーバ３０に、画像データ形成部１０１によって形成される画像データを送信する。処理内容受信部１１６は、外部サーバ３０において決定された処理内容を受信し、動作制御部１０５に対して出力する。

外部サーバ３０は、画像データ受信部３０１、セキュリティ属性推定部３０２、セキュリティ属性推定確度算出部３０３、処理内容決定部３０４、動作制御部３０５、通知メール送信部３０６、ログ記録部３０７、処理内容送信部３０８、推定方法信頼度テーブル３０９、及びポリシーファイル３１０等より構成される。画像データ受信部３０１は、複合機１０において形成された画像データを受信する。処理内容送信部３０８は、処理内容決定部３０４によって決定された処理内容を複合機１０に送信する。

セキュリティ属性推定部３０２、セキュリティ属性推定確度算出部３０３、処理内容決定部３０４、動作制御部３０５、通知メール送信部３０６、ログ記録部３０７、推定方法信頼度テーブル３０９、ポリシーファイル３１０は、それぞれ、第一の実施の形態において複合機１０に実装されていた、セキュリティ属性推定部１０２、セキュリティ属性推定確度算出部１０３、処理内容決定部１０４、動作制御部１０５、通知メール送信部１０９、ログ記録部１１０、推定方法信頼度テーブル１１１、ポリシーファイル１１２と同様の機能を実現する。

すなわち、第二の実施の形態は、セキュリティ属性値の推定機能及び処理内容の決定機能等が複合機１０から外部サーバ３０に移されている例を示す。外部サーバ３０にそれぞれの処理部を移動したことで各処理部の処理内容を変える必要はないが、外部サーバ３０でも画像データに関連付けてログを記録する場合は、画像データ受信部３０１が受信する画像データをログ記録部３０７に出力する必要がある。

セキュリティ属性値の推定機能及び処理内容の決定機能を複合機１０より分離し、当該機能をネットワークを介して利用可能な外部サーバ３０を設置することで、複合機１０だけでなく、他の装置又はシステム（例えば、文書管理装置やクライアントＰＣ等）からも当該機能を容易に利用可能となる。

図１３は、第二の実施の形態における外部サーバを文書管理装置が利用する場合の機能構成例を示す図である。図１３中、図１２と同一部分には同一符号を付し、その説明は適宜省略する。

図１３において、文書管理装置４０は、文書データ形成部４０１、動作制御部４０２、文書データ加工部４０３、ログ記録部４０４、文書データ保存部４０５、文書データ配信部４０６、文書データ送信部４０７、及び処理内容受信部４０８等より構成される。これら各部は、図１２の複合機１０において対応する各部と同様の機能を実現する。但し、処理対象とするデータが文書データである点が異なる。本実施の形態において、文書データとは、例えば、ワープロソフトや表計算ソフトによって作成されたデータ、又は単なるテキストデータ等を含む。したがって、文書データ形成部４０１は、ワープロソフト、表計算ソフト、又はテキストエディタ等が相当する。

また、 外部サーバ３０ａは、文書データ受信部３０１ａ、セキュリティ属性推定部３０２、セキュリティ属性推定確度算出部３０３、処理内容決定部３０４、動作制御部３０５、通知メール送信部３０６、ログ記録部３０７、処理内容送信部３０８、推定方法信頼度テーブル３０９、及びポリシーファイル３１０等より構成される。文書データ受信部３０１ａは、文書管理装置４０より文書データを受信する。

図１３の場合、セキュリティ属性推定部３０２は、文書データに対してセキュリティ属性値を推定することになるが、テキスト情報の類似や画像データの類似によってセキュリティ属性値を推定する場合は、文書管理装置４０より受信される文書データをテキスト情報又は画像データに変換すればよい。

次に、第三の実施の形態について説明する。図１４は、第三の実施の形態における画像処理システムの機能構成例を示す図である。図１４中、図２又は図１２と同一部分には同一符号を付し、その説明は適宜省略する。なお、第三の実施の形態では、便宜上、推定方法信頼度テーブル及びポリシーファイルについて、図中での表示は省略する。

図１４の画像処理システム３では、セキュリティ属性値の推定までを複合機１０において行う点が第二の実施の形態（図１２）と異なる。複合機１０のセキュリティ属性推定部１０２によって推定されるセキュリティ属性値、その確信度、及び推定方法を識別するための情報はセキュリティ属性送信部１１７によって処理内容決定サーバ５０に送信される。処理内容決定サーバ５０では、セキュリティ属性受信部５０１が複合機１０より送信される情報を受信する。受信された情報に基づいて、セキュリティ属性推定確度算出部５０２がセキュリティ属性値の選択及び推定確度の算出を行い、処理内容決定部５０３が処理内容を決定する。決定された処理内容は処理内容送信部５０７によって複合機１０に送信される。

第三の実施の形態における処理内容決定サーバ５０は、セキュリティ属性値の推定は行わない。したがって、セキュリティ属性値の推定が、複合機１０だけでなく他の装置又はシステムにおいて実行される場合も、当該他の装置又はシステムは処理内容決定サーバ５０を利用することができる。よって、図１５に示されるような構成も可能となる。

図１５は、第四の実施の形態における画像処理システムの機能構成例を示す図である。図１５中、図２、図１２、又は図１４と同一部分には同一符号を付し、その説明は適宜省略する。なお、第三の実施の形態と同様に第四の実施の形態でも、便宜上、推定方法信頼度テーブル及びポリシーファイルについて、図中での表示は省略する。図１５では、セキュリティ属性値の推定は、セキュリティ属性推定サーバ６０で行われ、処理内容の決定は処理内容決定サーバ５０で行われる。すなわち、複合機１０の画像データ形成部１０１によって形成される画像データは、画像データ送信部１１５によってセキュリティ属性推定サーバ６０に送信される。セキュリティ属性推定サーバ６０では、画像データ受信部６０１が画像データを受信する。受信された画像データに対してセキュリティ属性推定部６０２がセキュリティ属性値を推定し、その確信度を算出する。セキュリティ属性送信部３０３は、推定されたセキュリティ属性値、その確信度、及び推定方法を識別するための情報を処理内容決定サーバ５０に送信する。処理内容決定サーバ５０では、第三の実施の形態と同様の処理が実行され、決定された処理内容が複合機１０に送信される。

なお、第三又は第四の実施の形態における処理内容決定サーバ５０は、画像データに印字されたパターンや文字等からセキュリティ属性値が推定される場合だけでなく、ＲＦＩＤ（Radio Frequency Identification）リーダやバーコードリーダ等の専用の識別装置においてセキュリティ属性値が推定される場合にも利用することができる。

ＲＦＩＤリーダやバーコードリーダ等は、誤り訂正符号等で確信を持って出力を行うため、読み取られる情報に基づいて推定されるセキュリティ属性値の確信度を１００％とすればよい。そして、ＲＦＩＤの成りすましやバーコードの張り替え等による改竄の危険性を考慮した値を当該推定方法に対する信頼度として設定することで本発明を効果的に実施してもよい。この場合、推定方法信頼度テーブルは、以下のように構成される。

図１６は、推定方法信頼度テーブルの第二の構成例を示す図である。図１６において、推定方法信頼度テーブル１１１ａには、ＲＦＩＤに対するエントリ１１１ａ−１と、バーコードに対するエントリ１１１ａ−２とが追加されている。

以上、本発明の実施例について詳述したが、本発明は係る特定の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。

本発明の実施の形態における複合機のハードウェア構成例を示す図である。 第一の実施の形態における複合機の機能構成例を示す図である。 セキュリティ属性推定部の第一の構成例を示す図である。 セキュリティ属性ＤＢの構成例を示す図である。 セキュリティ属性推定部の第二の構成例を示す図である。 背景の全面に印字されたパターンの例を示す図である。 第一の実施の形態における複合機の画像処理の処理手順を説明するためのフローチャートである。 推定方法信頼度テーブルの構成例を示す図である。 推定方法優先度テーブルの構成例を示す図である。 推定方法信頼度・優先度テーブルの構成例を示す図である。 ポリシーファイル内におけるセキュリティポリシーの定義例を示す図である。 第二の実施の形態における画像処理システムの機能構成例を示す図である。 第二の実施の形態における外部サーバを文書管理装置が利用する場合の機能構成例を示す図である。 第三の実施の形態における画像処理システムの機能構成例を示す図である。 第四の実施の形態における画像処理システムの機能構成例を示す図である。 推定方法信頼度テーブルの第二の構成例を示す図である。

符号の説明

２、３、４ 画像処理システム
１０ 複合機
３０、３０ａ 外部サーバ
４０ 文書管理装置
５０ 処理内容決定サーバ
６０ セキュリティ属性推定サーバ
１０１ 画像データ形成部
１０２、１０２−１、１０２−２、３０２、６０２ セキュリティ属性推定部
１０２−１ａ ＯＣＲ部
１０２−１ｂ 類似文書検索部
１０２−１ｃ セキュリティ属性取得部
１０２−１ｄ 類似文書検索用ＤＢ
１０２−１ｅ セキュリティ属性ＤＢ
１０２−２ｂ 類似画像検索部
１０２−２ｃ セキュリティ属性取得部
１０２−２ｄ 類似画像検索用ＤＢ
１０２−２ｅ セキュリティ属性ＤＢ
１０３、３０３、５０２ セキュリティ属性推定確度算出部
１０４、３０４、５０３ 処理内容決定部
１０５、３０５、４０２、５０４ 動作制御部
１０６ 画像データ加工部
１０７ 画像データ印刷部
１０８ 画像データ配信部
１０９、３０６、５０５ 通信メール送信部
１１０、３０７、４０４、５０６ ログ記録部
１１１ 推定方法信頼度テーブル
１１２ ポリシーファイル
１１５ 画像データ送信部
１１６ 処理内容受信部
１１７、６０３ セキュリティ属性送信部
２０１ コントローラ
２０２ オペレーションパネル
２０３ ファクシミリコントロールユニット
２１１ ＣＰＵ
２１２ ＡＳＩＣ
２２１ ＮＢ
２２２ ＳＢ
２３１ ＭＥＭ−Ｐ
２３２ ＭＥＭ−Ｃ
２３３ ＨＤＤ
２３４ メモリカードスロット
２３５ メモリカード
２４１ ＮＩＣ
２４２ ＵＳＢデバイス
２４３ ＩＥＥＥ１３９４デバイス
２４４ セントロニクスデバイス
３０１、６０１ 画像データ受信部
３０１ａ 文書データ受信部
４０１ 文書データ形成部
４０３ 文書データ加工部
４０５ 文書データ保存部
４０６ 文書データ配信部
４０７ 文書データ送信部
５０１ セキュリティ属性受信部

Claims (15)

1. 操作対象とされた情報のセキュリティ属性値を推定するセキュリティ属性推定手段と、
   前記セキュリティ属性推定手段によって用いられる前記セキュリティ属性値の推定方法に対する信頼度に基づいて、推定された前記セキュリティ属性値の確度を算出する推定確度算出手段と、
   前記操作対象とされた情報に対する操作の実行について、前記セキュリティ属性値及び前記確度に応じて制限が定義されている制限情報と、
   前記セキュリティ属性推定手段によって推定された前記セキュリティ属性値と、前記推定確度算出手段によって算出された前記確度とを前記制限情報に適用することにより、前記制限に応じた処理を制御する制限制御手段とを有することを特徴とする情報処理装置。
2. 前記セキュリティ属性推定手段は、前記セキュリティ属性値の推定結果に対する確信度を算出し、
   前記推定確度算出手段は、前記確信度と前記信頼度とに基づいて推定された前記セキュリティ属性値に対する確度を算出することを特徴とする請求項１記載の情報処理装置。
3. 前記セキュリティ属性推定手段は、前記操作対象とされた情報に付加されている情報に基づいて前記セキュリティ属性値を推定することを特徴とする請求項１又は２記載の情報処理装置。
4. 前記セキュリティ属性推定手段は、前記操作対象とされた情報に類似する情報に設定されているセキュリティ属性値を当該操作対象とされた情報に対するセキュリティ属性値として推定することを特徴とする請求項１又は２記載の情報処理装置。
5. 前記セキュリティ属性推定手段は、前記操作対象とされた情報に類似する情報に設定されているセキュリティ属性値を当該操作対象とされた情報に対するセキュリティ属性値として推定し、当該操作対象とされた情報と前記類似する情報との類似度に基づいて前記確信度を算出することを特徴とする請求項２記載の情報処理装置。
6. 前記セキュリティ属性推定手段は、複数の方法を用いて複数の前記セキュリティ属性値を推定し、
   前記推定確度算出手段は、複数の前記セキュリティ属性値のそれぞれについて前記確度を算出し、該確度に基づいて複数の前記セキュリティ属性値の中から前記操作対象とされた情報に適用するセキュリティ属性値を選択することを特徴とする請求項１乃至５いずれか一項記載の情報処理装置。
7. 操作対象とされた情報のセキュリティ属性値を推定し、前記セキュリティ属性値の推定結果に対する確信度を算出するセキュリティ属性推定手段と、
   前記確信度に基づいて、推定された前記セキュリティ属性値の確度を算出する推定確度算出手段と、
   前記操作対象とされた情報に対する操作の実行について、前記セキュリティ属性値及び前記確度に応じて制限が定義されている制限情報と、
   前記セキュリティ属性推定手段によって推定された前記セキュリティ属性値と、前記推定確度算出手段によって算出された前記確度とを前記制限情報に適用することにより、前記制限に応じた処理を制御する制限制御手段とを有することを特徴とする情報処理装置。
8. コンピュータが実行する情報処理方法であって、
   操作対象とされた情報のセキュリティ属性値を推定するセキュリティ属性推定手順と、
   前記セキュリティ属性推定手順において用いられる前記セキュリティ属性値の推定方法に対する信頼度に基づいて、推定された前記セキュリティ属性値の確度を算出する推定確度算出手順と、
   前記セキュリティ属性推定手順において推定された前記セキュリティ属性値と、前記推定確度算出手順において算出された前記確度とを、前記セキュリティ属性値及び前記確度に応じて前記情報に対する操作の制限が定義されている前記制限情報に適用することにより、前記制限に応じた処理を制御する制限制御手順とを有することを特徴とする情報処理方法。
9. 前記セキュリティ属性推定手順は、前記セキュリティ属性値の推定結果に対する確信度を算出し、
   前記推定確度算出手順は、前記確信度と前記信頼度とに基づいて推定された前記セキュリティ属性値に対する確度を算出することを特徴とする請求項８記載の情報処理方法。
10. 前記セキュリティ属性推定手順は、前記操作対象とされた情報に付加されている情報に基づいて前記セキュリティ属性値を推定することを特徴とする請求項８又は９記載の情報処理方法。
11. 前記セキュリティ属性推定手順は、前記操作対象とされた情報に類似する情報に設定されているセキュリティ属性値を当該操作対象とされた情報に対するセキュリティ属性値として推定することを特徴とする請求項８又は９記載の情報処理方法。
12. 前記セキュリティ属性推定手順は、前記操作対象とされた情報に類似する情報に設定されているセキュリティ属性値を当該操作対象とされた情報に対するセキュリティ属性値として推定し、当該操作対象とされた情報と前記類似する情報との類似度に基づいて前記確信度を算出することを特徴とする請求項９記載の情報処理方法。
13. 前記セキュリティ属性推定手順は、複数の方法を用いて複数の前記セキュリティ属性値を推定し、
    前記推定確度算出手順は、複数の前記セキュリティ属性値のそれぞれについて前記確度を算出し、該確度に基づいて複数の前記セキュリティ属性値の中から前記操作対象とされた情報に適用するセキュリティ属性値を選択することを特徴とする請求項８乃至１２いずれか一項記載の情報処理方法。
14. コンピュータが実行する情報処理方法であって、
    操作対象とされた情報のセキュリティ属性値を推定し、前記セキュリティ属性値の推定結果に対する確信度を算出するセキュリティ属性推定手順と、
    前記確信度に基づいて、推定された前記セキュリティ属性値の確度を算出する推定確度算出手順と、
    前記操作対象とされた情報に対する操作の実行について、前記セキュリティ属性値及び前記確度に応じて制限が定義されている制限情報と、
    前記セキュリティ属性推定手順において推定された前記セキュリティ属性値と、前記推定確度算出手順において算出された前記確度とを、前記セキュリティ属性値及び前記確度に応じて前記情報に対する操作の制限が定義されている前記制限情報に適用することにより、前記制限に応じた処理を制御する制限制御手順とを有することを特徴とする情報処理方法。
15. 請求項８乃至１４いずれか一項記載の情報処理方法をコンピュータに実行させるための情報処理プログラム。

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