JP2012243146A - 電子メール分類装置、電子メール分類方法及び電子メール分類プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】スパムメールを排除するための処理負荷を軽減し、かつ、ユーザの操作負荷を軽減できる電子メール分類装置、電子メール分類方法及び電子メール分類プログラムを提供すること。
【解決手段】携帯端末１は、過去に受信したメールデータ２１に基づいて分類ルール２２を生成するルール生成部１１と、正常メールの送信者情報を含むホワイトリスト２３を生成するホワイトリスト生成部１３と、正常メールと誤判定されるスパムメールの送信者情報を含むブラックリスト２４を生成するブラックリスト生成部１４と、分類ルール２２に基づいて、メールが正常メールであるかスパムメールであるかを判定する判定部１２と、ブラックリスト２４と送信者情報が一致した場合にメールをスパムメールに分類するブラックリスト検証部１６と、ホワイトリスト２３と送信者情報が一致した場合にメールを正常メールに分類するホワイトリスト検証部１５と、を備える。
【選択図】図１

Description

本発明は、電子メールを正常メール又は迷惑メールに分類するメール分類装置、メール分類方法及びメール分類プログラムに関する。

近年、ネットワークの発展により、気軽に電子メール（以下、単にメールという。）を送受信できるようになったことに伴い、受信者が必要としていない迷惑メール（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。

このようなスパムメールは、添付ファイル等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等による個人情報や機密情報の漏洩等の点において、個人及び団体を問わずに脅威となり得るものである。

そこで、このようなスパムメールを排除するための様々な対策がとられている。例えば、ＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）のメールアカウントに届くメールに対するフィルタがある。このフィルタは、送信者の情報（メールアドレス、ホスト情報等）による仕分けや、メール本文の構文解析を行う（例えば、非特許文献１及び非特許文献２参照）。

ところで、このようなフィルタをＰＣに比べて非力な携帯電話機等の携帯端末に適用しようとした場合、処理負荷が大きいため、実用には適さない。また、携帯端末の場合には、特定のサイトから漏洩したメールアドレスを利用してスパムメールが送信される場合が多く、一個人に対するスパムメールの送信者は限られている。したがって、メールの送受信を管理するサーバ（例えば、携帯電話の通信サービスを提供している会社（キャリア）のサーバ）において、「携帯電話以外からのメールを拒否する」や「ＵＲＬを含むメールを拒否する」等のフィルタルールの設定を行う方式がとられている（例えば、非特許文献３参照）。この方式では、例えば、「なりすましメールを拒否する」設定の場合、ＤＮＳサーバに登録されているＳＰＦレコードを参照し、なりすましか否かを判断する（例えば、非特許文献４及び非特許文献５参照）。

ＳｐａｍＡｓｓａｓｓｉｎ、［平成２３年５月６日］、インターネット＜ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｓｖｎ．ａｐａｃｈｅ．ｏｒｇ／ｒｅｐｏｓ／ａｓｆ／ｓｐａｍａｓｓａｓｓｉｎ／ｂｒａｎｃｈｅｓ／３．３／ＲＥＡＤＭＥ＞ ＴｒａｎｓＷＡＲＥ、［平成２３年５月６日］、インターネット＜ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｔｒａｎｓｗａｒｅ．ｃｏ．ｊｐ／ｐｒｏｄｕｃｔ／ａｈ／ｆｉｌｔｅｒ．ｈｔｍｌ＞ 迷惑メールフィルター機能、［平成２３年５月６日］、インターネット＜ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ａｕ．ｋｄｄｉ．ｃｏｍ／ｓｅｒｖｉｃｅ／ｅｍａｉｌ／ｓｕｐｐｏｒｔ／ｍｅｉｗａｋｕ／ｅｍａｉｌ＿ｂｏｓｈｉ／ｆｉｌｔｅｒ／ｉｎｄｅｘ．ｈｔｍｌ＞ ＳＰＦ、［平成２３年５月６日］、インターネット＜ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｉｅｔｆ．ｏｒｇ／ｒｆｃ／ｒｆｃ４４０８．ｔｘｔ＞ ＳｅｎｄｅｒＩＤ、［平成２３年５月６日］、インターネット＜ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｉｅｔｆ．ｏｒｇ／ｒｆｃ／ｒｆｃ４４０７．ｔｘｔ＞

しかしながら、フィルタルールの設定では、ユーザが受信拒否したいメールアドレスのドメインを登録する必要があるため、操作が煩雑となる。また、送信元のメールアドレスを偽装されたり、多数のサーバを用いて送信されたりした場合には効果が少ない。さらに、サーバにて「携帯電話以外からのメールを拒否する」や「ＵＲＬを含むメールを拒否する」等の条件を設定した場合には、この拒否ルールに該当する正常メールを受信できなくなってしまう。したがって、メールの受信者は、このような誤検知が発生したことを知ることができず、また、メールの送信者は、メールが送られたか否かを知ることができなかった。

本発明は、スパムメールを排除するための処理負荷を軽減し、かつ、ユーザの操作負荷を軽減できる電子メール分類装置、電子メール分類方法及び電子メール分類プログラムを提供することを目的とする。

本発明では、以下のような解決手段を提供する。

（１）過去に受信した正常メール及び迷惑メールの情報に基づいて、新たなメールを正常メール又は迷惑メールに分類するための分類ルールを生成するルール生成部と、前記過去に受信した正常メールの送信者情報を含むホワイトリストを生成するホワイトリスト生成部と、前記過去に受信した迷惑メールのうち、前記分類ルールにより正常メールと誤判定される迷惑メールの送信者情報を含むブラックリストを生成するブラックリスト生成部と、前記ルール生成部により生成された前記分類ルールに基づいて、新たに受信したメールが正常メールであるか迷惑メールであるかを判定する判定部と、前記新たに受信したメールを前記ブラックリストと対比して、送信者情報が一致した場合に、当該新たに受信したメールを迷惑メールに分類するブラックリスト検証部と、前記新たに受信したメールを前記ホワイトリストと対比して、送信者情報が一致した場合に、当該新たに受信したメールを正常メールに分類するホワイトリスト検証部と、を備える電子メール分類装置。

このような構成によれば、電子メール分類装置は、分類ルールによる判定に加えて、ホワイトリスト及びブラックリストを自動生成し、これらのリスト用いた検証により、受信したメールを正常メール又は迷惑メールに分類する。したがって、電子メール分類装置は、迷惑メールを精度良く排除するために大量の処理を必要としていたフィルタの処理負荷を軽減し、かつ、ホワイトリスト及びブラックリストを自動生成してユーザの操作負荷を軽減できる。

（２）前記新たに受信したメールが前記ブラックリスト検証部又は前記ホワイトリスト検証部により分類されなかった場合、ユーザから分類指定の入力を受け付けるユーザ検証部を備える（１）に記載の電子メール分類装置。

このような構成によれば、電子メール分類装置は、送信者情報がホワイトリスト又はブラックリストに含まれず正確に分類されなかったメールについて、最終的にユーザからの指定入力により分類を決定する。したがって、電子メール分類装置は、誤判定された可能性のあるメールをユーザの判断により正確に分類することができる。

（３）前記判定部により正常メールと判定され、かつ、前記ユーザ検証部により迷惑メールに分類指定する入力を受け付けた場合、前記新たに受信したメールの送信者情報を前記ブラックリストに追加し、前記判定部の判定結果によらず前記ユーザ検証部により正常メールに分類指定する入力を受け付けた場合、前記新たに受信したメールの送信者情報を前記ホワイトリストに追加するリスト更新部を備える（２）に記載の電子メール分類装置。

このような構成によれば、電子メール分類装置は、分類ルールにより誤判定されたメールの送信者情報をホワイトリスト又はブラックリストに追加する。したがって、電子メール分類装置は、ホワイトリスト及びブラックリストを更新していくことにより、分類ルールの誤判定を補完し、分類精度を向上できる。

（４）前記ブラックリスト検証部は、前記新たに受信したメールが前記判定部により正常メールと判定された場合に機能し、前記ホワイトリスト検証部は、前記新たに受信したメールが前記判定部により迷惑メールと判定された場合に機能する（１）から（３）のいずれかに記載の電子メール分類装置。

このような構成によれば、電子メール分類装置は、分類ルールによる判定の後、判定結果に応じて、ホワイトリスト検証又はブラックリスト検証を行う。したがって、電子メール分類装置は、演算量を低減して効率的にメールを分類できる。

（５）前記新たに受信したメールの受信時刻が予め設定されている時間帯か否かに基づいて、当該新たに受信したメールが正常メールであるか迷惑メールであるかを判定する時間帯検証部を備える（１）から（４）のいずれかに記載の電子メール分類装置。

このような構成によれば、電子メール分類装置は、メールの受信時間帯に応じて、正常メールであるか迷惑メールであるかを判定する。したがって、電子メール分類装置は、分類ルールに加えて、新たな判定基準を設けることにより、分類精度を向上できる。

（６）前記時間帯検証部は、前記新たに受信したメールが前記判定部により正常メールと判定された場合に機能し、前記ブラックリスト検証部は、前記新たに受信したメールが前記時間帯検証部により正常メールと判定された場合に機能し、前記ホワイトリスト検証部は、前記新たに受信したメールが前記判定部又は前記時間帯検証部により迷惑メールと判定された場合に機能する（５）に記載の電子メール分類装置。

このような構成によれば、電子メール分類装置は、分類ルールによる判定、時間帯検証、ホワイトリスト検証及びブラックリスト検証の各判定結果に応じて処理を分岐させ、実行順序を階層的に規定している。したがって、電子メール装置は、演算量を低減して効率的にメールを分類できる。

（７）前記ルール生成部は、所定のタイミングで前記分類ルールを再生成する際に、前記ブラックリストを消去すると共に、前記ホワイトリストを維持する（１）から（６）のいずれかに記載の電子メール分類装置。

このような構成によれば、電子メール分類装置は、分類ルールを再生成するのに伴って、ブラックリストを消去してリセットする。したがって、電子メール分類装置は、迷惑メールの検知精度を一定以上に保った上で、ブラックリストの容量を増大させることなく迷惑メールの最新の傾向を反映させることができる。また、電子メール分類装置は、分類ルールを再生成するのに伴って、ホワイトリストは消去せずに維持するので、正常メールの誤判定を抑制できる。

（８）前記ルール生成部は、前記過去に受信した正常メール及び迷惑メールのヘッダ情報を統計処理したデータに基づいて、前記分類ルールを生成する（１）から（７）のいずれかに記載の電子メール分類装置。

このような構成によれば、電子メール分類装置は、メールの本文を検証することなく効率的に正常メールか迷惑メールかを判定できる。

（９）コンピュータが電子メールを正常メール又は迷惑メールに分類する電子メール分類方法であって、過去に受信した正常メール及び迷惑メールの情報に基づいて、新たなメールを正常メール又は迷惑メールに分類するための分類ルールを生成するルール生成ステップと、前記過去に受信した正常メールの送信者情報を含むホワイトリストを生成するホワイトリスト生成ステップと、前記過去に受信した迷惑メールのうち、前記分類ルールにより正常メールと誤判定される迷惑メールの送信者情報を含むブラックリストを生成するブラックリスト生成ステップと、前記ルール生成ステップにおいて生成された前記分類ルールに基づいて、新たに受信したメールが正常メールであるか迷惑メールであるかを判定する判定ステップと、前記新たに受信したメールを前記ブラックリストと対比して、送信者情報が一致した場合に、当該新たに受信したメールを迷惑メールに分類するブラックリスト検証ステップと、前記新たに受信したメールを前記ホワイトリストと対比して、送信者情報が一致した場合に、当該新たに受信したメールを正常メールに分類するホワイトリスト検証ステップと、を含む電子メール分類方法。

このような構成によれば、電子メール分類方法をコンピュータが実行することにより、（１）と同様の効果が期待できる。

（１０）電子メールを正常メール又は迷惑メールに分類するための電子メール分類プログラムであって、コンピュータに、過去に受信した正常メール及び迷惑メールの情報に基づいて、新たなメールを正常メール又は迷惑メールに分類するための分類ルールを生成するルール生成ステップと、前記過去に受信した正常メールの送信者情報を含むホワイトリストを生成するホワイトリスト生成ステップと、前記過去に受信した迷惑メールのうち、前記分類ルールにより正常メールと誤判定される迷惑メールの送信者情報を含むブラックリストを生成するブラックリスト生成ステップと、前記ルール生成ステップにおいて生成された前記分類ルールに基づいて、新たに受信したメールが正常メールであるか迷惑メールであるかを判定する判定ステップと、前記新たに受信したメールを前記ブラックリストと対比して、送信者情報が一致した場合に、当該新たに受信したメールを迷惑メールに分類するブラックリスト検証ステップと、前記新たに受信したメールを前記ホワイトリストと対比して、送信者情報が一致した場合に、当該新たに受信したメールを正常メールに分類するホワイトリスト検証ステップと、を実行させるための電子メール分類プログラム。

このような構成によれば、コンピュータに電子メール分類プログラムを実行させることにより、（１）と同様の効果が期待できる。

本発明によれば、電子メール分類装置において、スパムメールを排除するための処理負荷を軽減し、かつ、ユーザの操作負荷を軽減できる。

本発明の実施形態に係る携帯端末の機能構成を示す図である。 本発明の実施形態に係るメール分類方法の処理手順を示す図である。 本発明の実施形態に係る分類ルールの生成方法を示すフローチャートである。 本発明の実施形態に係るメールの分類方法を示すフローチャートである。

以下、本発明の実施形態の一例について説明する。本実施形態に係る携帯端末１（電子メール分類装置）は、メールの送受信を行う一連の処理において、ヘッダ情報を受信した状態、すなわち本文を受信する前の状態において、メールを正常メール又はスパムメールに分類する装置である。なお、携帯端末１は、例えば、携帯電話機やＰＨＳ等、所定のキャリアの無線通信サービスに対応した端末である。

図１は、本実施形態に係る携帯端末１の機能構成を示す図である。
携帯端末１は、制御部１０と、記憶部２０と、通信部３０と、入力部４０と、表示部５０とを備え、通信部３０を介して、携帯端末１のユーザのメールアドレスに宛てたメールを受信する。

制御部１０は、携帯端末１の全体を制御する部分であり、記憶部２０に記憶された各種プログラムを適宜読み出して実行することにより、前述のハードウェアと協働し、本実施形態における各種機能を実現している。制御部１０は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）であってよい。なお、制御部１０が備える各部の機能は後述する。

記憶部２０は、ハードウェア群を携帯端末１として機能させるための各種プログラム、本実施形態の各種機能を制御部１０に実行させるためのプログラム、及び各種データ等を記憶する。なお、記憶部２０が備える各種データは後述する。

通信部３０は、所定の周波数帯（例えば、２ＧＨｚ帯や８００ＭＨｚ帯等）で外部装置（例えば、基地局を介してメールの送受信を管理するサーバ）と通信を行う。そして、通信部３０は、アンテナより受信した信号を復調処理し、処理後の信号を制御部１０に供給し、また、制御部１０から供給された信号を変調処理し、アンテナから外部装置に送信する。

入力部４０は、携帯端末１に対するユーザからの指示入力を受け付けるインタフェース装置である。入力部４０は、例えばキー操作部やタッチパネルにより構成される。

表示部５０は、ユーザにデータの入力を受け付ける画面を表示したり、携帯端末１による処理結果の画面を表示したりするものである。ユーザは、表示部５０に表示された画面により、受信メールを確認する。表示部５０は、液晶ディスプレイや有機ＥＬディスプレイであってよい。

前述の制御部１０は、ルール生成部１１と、判定部１２と、ホワイトリスト生成部１３と、ブラックリスト生成部１４と、ホワイトリスト検証部１５と、ブラックリスト検証部１６と、時間帯検証部１７と、ユーザ検証部１８と、リスト更新部１９とを備える。また、記憶部２０は、メールデータ２１と、分類ルール２２と、ホワイトリスト２３と、ブラックリスト２４と、時間帯検証データ２５とを記憶する。

ルール生成部１１は、携帯端末１が過去に受信し蓄積しているメールデータ２１から、自動で又はユーザにより振り分けられた正常メール及び迷惑メールの情報を取得する。そして、ルール生成部１１は、この情報に基づいて、今後受信する新たなメールを正常メール又は迷惑メールに分類するための分類ルール２２を生成し、記憶部２０に記憶する。

ここで、分類ルール２２は、既知の方法により生成されることとしてよい。例えば、ルール生成部１１は、過去に受信した正常メール及び迷惑メールのヘッダ情報を統計処理したデータに基づいて、分類ルール２２を生成することができる（例えば、特願２０１０−９９５０６号明細書）。

判定部１２は、ルール生成部１１により生成された分類ルール２２に基づいて、新たに受信したメールが正常メールであるか迷惑メールであるかを判定する。

ホワイトリスト生成部１３は、過去に受信した正常メールの送信者情報を含むホワイトリスト２３を生成する。なお、この正常メールには、分類ルール２２により正しく正常メールと判定されるメールと、誤ってスパムメールと判定されるメールとが含まれる。これにより、ホワイトリスト２３は、現在までに知り得ている正常メールの送信者情報を全て含むことになる。なお、ホワイトリスト２３は、ホワイトリスト生成部１３により生成されるリスト、若しくは携帯端末１が有するアドレス帳（電話帳）、又はその両者を指す。

ブラックリスト生成部１４は、過去に受信した迷惑メールのうち、分類ルール２２により正常メールと誤判定される迷惑メールの送信者情報を含むブラックリスト２４を生成する。このブラックリスト２４は、分類ルール２２では正しく迷惑メールと判定できない迷惑メールを検出するために利用される。したがって、ブラックリスト２４は、分類ルール２２で検出可能な迷惑メールの送信者情報を必ずしも含まない。

なお、送信者情報は、例えば、メールアドレスやその一部、ドメイン名、ホスト名等であってよい。

ここで、ルール生成部１１は、所定のタイミングで、例えば定期的に、最新のメールデータ２１を用いて分類ルール２２を再生成する。この際に、ルール生成部１１は、ブラックリスト２４を消去すると共に、ホワイトリストを維持する。このことにより、分類ルール２２及びブラックリスト２４には、スパムメールの最新の傾向が反映される。したがって、スパムメールの検知精度が一定以上に保たれた状態で、不要な送信者情報によりブラックリスト２４の容量が増大するのが抑制される。また、ホワイトリストから送信者情報が削除されることはないので、正常メールの誤検知が低減される。

ホワイトリスト検証部１５は、新たに受信したメールをホワイトリスト２３と対比して、送信者情報が一致した場合に、この新たに受信したメールを正常メールに分類する。

ブラックリスト検証部１６は、新たに受信したメールをブラックリスト２４と対比して、送信者情報が一致した場合に、この新たに受信したメールを迷惑メールに分類する。

時間帯検証部１７は、新たに受信したメールの受信時刻が時間帯検証データ２５に予め設定されている時間帯か否かに基づいて、この新たに受信したメールが正常メールであるか迷惑メールであるかを判定する。時間帯検証データ２５は、例えば、平日の深夜帯等、スパムメールである可能性が高い曜日や時間帯が予め設定されている。

ユーザ検証部１８は、新たに受信したメールがブラックリスト検証部１６又はホワイトリスト検証部１５により分類されなかった場合、入力部４０を介してユーザから分類指定の入力を受け付けることにより、この受信したメールを正常メール又はスパムメールに分類する。

リスト更新部１９は、新たに受信したメールが判定部１２により正常メールと判定され、かつ、ユーザ検証部１８により迷惑メールに分類指定する入力を受け付けた場合、このメールの送信者情報をブラックリスト２４に追加する。
また、リスト更新部１９は、判定部１２の判定結果によらず、ユーザ検証部１８により正常メールに分類指定する入力を受け付けた場合、新たに受信したメールの送信者情報をホワイトリスト２３に追加する。

図２は、本実施形態に係るメール分類方法の処理手順を示す図である。
図中、ｍは個々のメールを示す。また、Ｎ（Ｎｅｇａｔｉｖｅ）は正常メールと判定されたメール、Ｐ（Ｐｏｓｉｔｉｖｅ）はスパムメールと判定されたメールを示すが、このうち網掛けのメールは分類が未確定のものである。

また、ＴＮ（Ｔｒｕｅ Ｎｅｇａｔｉｖｅ）は、正しく正常メールと判定された正常メール、ＦＰ（Ｆａｌｓｅ Ｐｏｓｉｔｉｖｅ）は、誤ってスパムメールと判定された正常メール、ＴＰ（Ｔｒｕｅ Ｐｏｓｉｔｉｖｅ）は、正しくスパムメールと判定されたスパムメール、ＦＮ（Ｆａｌｓｅ Ｎｅｇａｔｉｖｅ）は、誤って正常メールと判定されたスパムメールであり、それぞれ、過去に受信して分類が確定しているメールである。

まず、ルール生成部１１は、既に分類が確定しているメール（ｍ_１，ｍ_２，ｍ_３，・・・，ｍ_ｎ）に基づいて、分類ルール２２を生成する。この分類ルール２２によって、既知のメール（ｍ_１，ｍ_２，ｍ_３，・・・，ｍ_ｎ）の中には、正しく判定されるもの（ＴＮ、ＴＰ）と誤って判定されるもの（ＦＮ、ＦＰ）とが存在する。ブラックリスト生成部１４は、このうち、誤判定されたスパムメールの送信者情報をブラックリスト２４として記憶する。一方、ホワイトリスト生成部１３は、正しく判定された正常メールと誤判定された正常メールの双方、すなわち全ての正常メールの送信者情報をホワイトリスト２３として記憶する。

その後、分類が未確定の新たなメール（ｍ_１，ｍ_２，ｍ_３，・・・，ｍ_ｎ）を受信すると、判定部１２は、分類ルール２２により、受信したメールが正常メールであるかスパムメールであるかを判定する。この時点で分類は未確定であり、判定結果について以下の検証が行われる。

分類ルール２２による判定結果が正常メールである場合、時間帯検証部１７は、時間帯検証データ２５に基づいて、受信したメールが正常メールであるかスパムメールであるかを判定する。

続いて、時間帯検証により正常メールと判定されたメールは、ブラックリスト検証部１６によりブラックリスト２４と照合され、スパムメールが検出される。検出されたスパムメールは、分類が確定する。一方、スパムメールとして検出されず正常メールと判定されているメールは、ユーザ検証部１８によって、正常メールかスパムメールかに分類が確定される。

また、時間帯検証によりスパムメールと判定されたメールは、ホワイトリスト検証部１５によりホワイトリスト２３と照合され、正常メールが検出される。検出された正常メールは、分類が確定する。一方、正常メールとして検出されずスパムメールと判定されているメールは、ユーザ検証部１８によって、正常メールかスパムメールかに分類が確定される。

ここで、分類ルール２２により正常メールと判定されたが、ユーザ検証によりスパムメールと判定されたメールは、分類ルール２２による誤判定を検出するために、送信者情報がブラックリスト２４に追加される。

次に、分類ルール２２による判定結果がスパムメールである場合、このメールは、ホワイトリスト検証部１５によりホワイトリスト２３と照合され、正常メールが検出される。検出された正常メールは、分類が確定する。一方、正常メールとして検出されずスパムメールと判定されているメールは、ユーザ検証部１８によって、正常メールかスパムメールかに分類が確定される。

ここで、分類ルール２２によりスパムメールと判定されたが、ユーザ検証により正常メールと判定されたメールは、分類ルール２２による誤判定を検出するために、送信者情報がホワイトリスト２３に追加される。

このメール分類方法によれば、新たに受信したメールが判定部１２により正常メールと判定された場合に時間帯検証が行われ、さらに時間帯検証部により正常メールと判定された場合にブラックリスト検証が行われる。また、新たに受信したメールが判定部１２又は時間帯検証部１７により迷惑メールと判定された場合にホワイトリスト検証が行われる。このように、判定の順番が階層的に設定されたことにより、複数の判定処理で分類精度が向上しつつも、処理量が増大するのが抑制される。

また、分類ルール２２による判定に比べて、時間帯検証に十分な精度が期待できない場合、処理手順は、より単純化されてもよい。例えば、新たに受信したメールが判定部１２により正常メールと判定された場合にブラックリスト検証が行われ、新たに受信したメールが判定部１２によりスパムメールと判定された場合にホワイトリスト検証が行われてもよい。

図３は、本実施形態に係る分類ルール２２の生成方法を示すフローチャートである。
本処理は、所定のタイミング、例えば定期的に実行される。

ステップＳ１において、ルール生成部１１は、メールデータ２１から、所定期間における分類済みのメールデータを取得する。

ステップＳ２において、ルール生成部１１は、ブラックリスト２４のデータをリセット（消去）する。

ステップＳ３において、ルール生成部１１は、ステップＳ１で取得したメールデータを学習データとして、所定の手法を用いて分類ルール２２を生成する。

ステップＳ４において、ルール生成部１１は、ステップＳ１で取得したメールデータのうち、正常メールに分類されているメールの送信者情報を、ホワイトリスト２３に追加する。

ステップＳ５において、ルール生成部１１は、ステップＳ３で生成された分類ルール２２によって誤判定されるメールを抽出する。具体的には、誤って正常メールと判定されるスパムメールを抽出する。

ステップＳ６において、ルール生成部１１は、ステップＳ５で抽出されたスパムメールの送信者情報を、ブラックリスト２４に追加する。

図４は、本実施形態に係るメールの分類方法を示すフローチャートである。
本処理は、分類ルール２２が生成された後、携帯端末１が新たに未分類のメールを受信した際に実行される。

ステップＳ１１において、制御部１０（判定部１２）は、分類ルール２２により、受信したメールが正常メールであるかスパムメールであるかを判定する。

ステップＳ１２において、制御部１０は、ステップＳ１１の判定結果がスパムメールであるか否かを判定する。スパムメール（判定がＹＥＳ）の場合、処理はステップＳ１５に移り、正常メール（判定がＮＯ）の場合、処理はステップＳ１３に移る。

ステップＳ１３において、制御部１０（時間帯検証部１７）は、ステップＳ１１で正常メールと判定されたメールの受信時刻を時間帯検証データ２５と照合し、受信したメールが正常メールであるかスパムメールであるかを検証する。

ステップＳ１４において、制御部１０は、ステップＳ１３の検証結果がスパムメールであるか否かを判定する。スパムメール（判定がＹＥＳ）の場合、処理はステップＳ１５に移り、正常メール（判定がＮＯ）の場合、処理はステップＳ１８に移る。

ステップＳ１５において、制御部１０（ホワイトリスト検証部１５）は、ステップＳ１１又はステップＳ１３においてスパムメールと判定されたメールの送信者情報を、ホワイトリスト２３と照合し、受信したメールが正常メールであるかスパムメールであるかを検証する。

ステップＳ１６において、制御部１０は、ステップＳ１５の検証結果がスパムメールであるか否かを判定する。スパムメール（判定がＹＥＳ）の場合、処理はステップＳ２１に移り、正常メール（判定がＮＯ）の場合、処理はステップＳ１７に移る。

ステップＳ１７において、制御部１０は、受信したメールを正常メールに分類し、処理を終了する。

ステップＳ１８において、制御部１０（ブラックリスト検証部１６）は、ステップＳ１３において正常メールと判定されたメールの送信者情報を、ブラックリスト２４と照合し、受信したメールが正常メールであるかスパムメールであるかを検証する。

ステップＳ１９において、制御部１０は、ステップＳ１８の検証結果がスパムメールであるか否かを判定する。スパムメール（判定がＹＥＳ）の場合、処理はステップＳ２０に移り、正常メール（判定がＮＯ）の場合、処理はステップＳ２１に移る。

ステップＳ２０において、制御部１０は、受信したメールをスパムメールに分類し、処理を終了する。

ステップＳ２１において、制御部１０（ユーザ検証部１８）は、ホワイトリスト２３又はブラックリスト２４により分類が決定されなかったメールについて、ユーザから指示入力を受け付け、受信したメールが正常メールであるかスパムメールであるかを検証する。

ステップＳ２２において、制御部１０は、ステップＳ２１の検証結果がスパムメールであるか否かを判定する。スパムメール（判定がＹＥＳ）の場合、処理はステップＳ２３に移り、正常メール（判定がＮＯ）の場合、処理はステップＳ２６に移る。

ステップＳ２３において、制御部１０は、受信したメールをスパムメールに分類する。そして、スパムメールの自動検出に用いられるブラックリスト２４のメンテナンスのため、処理はステップＳ２４に移る。

ステップＳ２４において、制御部１０（リスト更新部１９）は、ステップＳ１１の分類ルール２２による判定結果がスパムメールであったか否かを判定する。スパムメール（判定がＹＥＳ）の場合、受信したメールがスパムメールであることを分類ルール２２で正しく検出可能であるため、ブラックリスト２４の更新は不要であり、処理は終了する。一方、正常メール（判定がＮＯ）の場合、処理はステップＳ２５に移る。

ステップＳ２５において、制御部１０（リスト更新部１９）は、受信したメールの送信者情報を、ブラックリスト２４に追加し、処理を終了する。

ステップＳ２６において、制御部１０は、受信したメールを正常メールに分類する。そして、正常メールの自動検出に用いられるホワイトリスト２３のメンテナンスのため、処理はステップＳ２７に移る。

ステップＳ２７において、制御部１０（リスト更新部１９）は、受信したメールの送信者情報を、ホワイトリスト２３に追加し、処理を終了する。

以上のように、本実施形態によれば、携帯端末１は、分類ルール２２による判定に加えて、ホワイトリスト２３及びブラックリスト２４を自動生成し、これらのリスト用いた検証により、受信したメールを正常メール又はスパムメールに分類する。したがって、電子メール分類装置は、スパムメールを精度良く排除するために大量の処理を必要としていたフィルタの処理負荷を軽減し、かつ、ホワイトリスト２３及びブラックリスト２４を自動生成してユーザの操作負荷を軽減できる。

また、携帯端末１は、送信者情報がホワイトリスト２３又はブラックリスト２４に含まれず正確に分類されなかったメールについて、最終的にユーザからの指定入力により分類を決定するので、誤判定された可能性のあるメールをユーザの判断により正確に分類することができる。

また、携帯端末１は、分類ルール２２により誤判定されたメールの送信者情報をホワイトリスト２３又はブラックリスト２４に追加するので、更新されたリストにより、分類ルール２２の誤判定を補完し、分類精度を向上できる。

また、携帯端末１は、メールの受信時間帯に応じて、正常メールであるか迷惑メールであるかを判定するので、分類ルール２２に加えて、新たな判定基準を設けることにより、分類精度を向上できる。

また、携帯端末１は、分類ルール２２による判定、時間帯検証、ホワイトリスト検証及びブラックリスト検証の各判定結果に応じて処理を分岐させ、実行順序を階層的に規定しているので、演算量を低減して効率的にメールを分類できる。

また、携帯端末１は、分類ルール２２を再生成するのに伴って、ブラックリスト２４を消去してリセットするので、スパムメールの検知精度を一定以上に保った上で、ブラックリスト２４の容量を増大させることなくスパムメールの最新の傾向を反映させることができる。さらに、携帯端末１は、分類ルール２２を再生成するのに伴って、ホワイトリスト２３は消去せずに維持するので、正常メールの誤判定を抑制できる。

また、携帯端末１の電子メール分類方法は、メールの本文を検証することのない分類ルール２２を生成することにより、効率的に正常メールか迷惑メールかを判定できるので、メールサーバやＰＣに比べて処理能力が低い携帯機器に好適である。

以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は前述した実施形態に限るものではない。また、本実施形態に記載された効果は、本発明から生じる最も好適な効果を列挙したに過ぎず、本発明による効果は、本実施形態に記載されたものに限定されるものではない。

１ 携帯端末（電子メール分類装置）
１０ 制御部
１１ ルール生成部
１２ 判定部
１３ ホワイトリスト生成部
１４ ブラックリスト生成部
１５ ホワイトリスト検証部
１６ ブラックリスト検証部
１７ 時間帯検証部
１８ ユーザ検証部
１９ リスト更新部
２０ 記憶部
２１ メールデータ
２２ 分類ルール
２３ ホワイトリスト
２４ ブラックリスト
２５ 時間帯検証データ

Claims (10)

1. 過去に受信した正常メール及び迷惑メールの情報に基づいて、新たなメールを正常メール又は迷惑メールに分類するための分類ルールを生成するルール生成部と、
   前記過去に受信した正常メールの送信者情報を含むホワイトリストを生成するホワイトリスト生成部と、
   前記過去に受信した迷惑メールのうち、前記分類ルールにより正常メールと誤判定される迷惑メールの送信者情報を含むブラックリストを生成するブラックリスト生成部と、
   前記ルール生成部により生成された前記分類ルールに基づいて、新たに受信したメールが正常メールであるか迷惑メールであるかを判定する判定部と、
   前記新たに受信したメールを前記ブラックリストと対比して、送信者情報が一致した場合に、当該新たに受信したメールを迷惑メールに分類するブラックリスト検証部と、
   前記新たに受信したメールを前記ホワイトリストと対比して、送信者情報が一致した場合に、当該新たに受信したメールを正常メールに分類するホワイトリスト検証部と、を備える電子メール分類装置。
2. 前記新たに受信したメールが前記ブラックリスト検証部又は前記ホワイトリスト検証部により分類されなかった場合、ユーザから分類指定の入力を受け付けるユーザ検証部を備える請求項１に記載の電子メール分類装置。
3. 前記判定部により正常メールと判定され、かつ、前記ユーザ検証部により迷惑メールに分類指定する入力を受け付けた場合、前記新たに受信したメールの送信者情報を前記ブラックリストに追加し、前記判定部の判定結果によらず前記ユーザ検証部により正常メールに分類指定する入力を受け付けた場合、前記新たに受信したメールの送信者情報を前記ホワイトリストに追加するリスト更新部を備える請求項２に記載の電子メール分類装置。
4. 前記ブラックリスト検証部は、前記新たに受信したメールが前記判定部により正常メールと判定された場合に機能し、
   前記ホワイトリスト検証部は、前記新たに受信したメールが前記判定部により迷惑メールと判定された場合に機能する請求項１から請求項３のいずれかに記載の電子メール分類装置。
5. 前記新たに受信したメールの受信時刻が予め設定されている時間帯か否かに基づいて、当該新たに受信したメールが正常メールであるか迷惑メールであるかを判定する時間帯検証部を備える請求項１から請求項４のいずれかに記載の電子メール分類装置。
6. 前記時間帯検証部は、前記新たに受信したメールが前記判定部により正常メールと判定された場合に機能し、
   前記ブラックリスト検証部は、前記新たに受信したメールが前記時間帯検証部により正常メールと判定された場合に機能し、
   前記ホワイトリスト検証部は、前記新たに受信したメールが前記判定部又は前記時間帯検証部により迷惑メールと判定された場合に機能する請求項５に記載の電子メール分類装置。
7. 前記ルール生成部は、所定のタイミングで前記分類ルールを再生成する際に、前記ブラックリストを消去すると共に、前記ホワイトリストを維持する請求項１から請求項６のいずれかに記載の電子メール分類装置。
8. 前記ルール生成部は、前記過去に受信した正常メール及び迷惑メールのヘッダ情報を統計処理したデータに基づいて、前記分類ルールを生成する請求項１から請求項７のいずれかに記載の電子メール分類装置。
9. コンピュータが電子メールを正常メール又は迷惑メールに分類する電子メール分類方法であって、
   過去に受信した正常メール及び迷惑メールの情報に基づいて、新たなメールを正常メール又は迷惑メールに分類するための分類ルールを生成するルール生成ステップと、
   前記過去に受信した正常メールの送信者情報を含むホワイトリストを生成するホワイトリスト生成ステップと、
   前記過去に受信した迷惑メールのうち、前記分類ルールにより正常メールと誤判定される迷惑メールの送信者情報を含むブラックリストを生成するブラックリスト生成ステップと、
   前記ルール生成ステップにおいて生成された前記分類ルールに基づいて、新たに受信したメールが正常メールであるか迷惑メールであるかを判定する判定ステップと、
   前記新たに受信したメールを前記ブラックリストと対比して、送信者情報が一致した場合に、当該新たに受信したメールを迷惑メールに分類するブラックリスト検証ステップと、
   前記新たに受信したメールを前記ホワイトリストと対比して、送信者情報が一致した場合に、当該新たに受信したメールを正常メールに分類するホワイトリスト検証ステップと、を含む電子メール分類方法。
10. 電子メールを正常メール又は迷惑メールに分類するための電子メール分類プログラムであって、コンピュータに、
    過去に受信した正常メール及び迷惑メールの情報に基づいて、新たなメールを正常メール又は迷惑メールに分類するための分類ルールを生成するルール生成ステップと、
    前記過去に受信した正常メールの送信者情報を含むホワイトリストを生成するホワイトリスト生成ステップと、
    前記過去に受信した迷惑メールのうち、前記分類ルールにより正常メールと誤判定される迷惑メールの送信者情報を含むブラックリストを生成するブラックリスト生成ステップと、
    前記ルール生成ステップにおいて生成された前記分類ルールに基づいて、新たに受信したメールが正常メールであるか迷惑メールであるかを判定する判定ステップと、
    前記新たに受信したメールを前記ブラックリストと対比して、送信者情報が一致した場合に、当該新たに受信したメールを迷惑メールに分類するブラックリスト検証ステップと、
    前記新たに受信したメールを前記ホワイトリストと対比して、送信者情報が一致した場合に、当該新たに受信したメールを正常メールに分類するホワイトリスト検証ステップと、を実行させるための電子メール分類プログラム。

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