JP2004206722A - コンピューターネットワーク及び関連するメッセージの分類方法 - Google Patents

Abstract

【課題】従来の技術による諸問題を解決するため、使用者ノレッジ交換に基づいたメッセージ分類及び自発修正機能を有するメッセージ伝送システムを提供する。
【解決手段】この発明による方法は、メッセージに対して分類信頼スコアを指定できる分類器を提供し、カテゴリーサブデータベースを具えて分類器が分類信頼スコアを指定するときに使うカテゴリーデータベースを提供し、メッセージをカテゴリーデータベースにおけるカテゴリーと使用者プロフィールと関連させる伝送モジュールをそれぞれ提供し、複数の第二コンピューターのいずれかを通して第一メッセージを受信し、第二コンピューターの伝送モジュールを通して、第二メッセージを生じさせ、第一コンピューターに伝送し、第一カテゴリーに対応する第一カテゴリーサブデータベースを変更するなどのステップを含む。
【選択図】図３

Description

この発明はコンピューターネットワークに関し、特にネットワークの使用者が受信したメッセージによってメッセージの分類及び濾過属性を更新できるようにさせるコンピューターネットワークに関する。

昨今のネットワークにおいて、メッセージを分類して濾過するソフトウェアとハードウェアが多数存在していて、そのうち電子メールの分類及び濾過は特に重要視されている。電子メールは悪意の命令が入っている場合があり、その悪意の命令はワームまたはウイルスと呼ばれる。これらのワーム、ウイルスなどの悪意の命令を検知するためのソフトウェアはウイルス対策ソフトウェアという。ウイルスとはファイルに潜伏するあらゆる悪意の命令のことであり、以下の説明にある「ウイルス」はこのような定義に基づくものである。

アメリカ合衆国特許第５，８３２，２０８号を参照する。当特許はネットワークに常用されるメッセージフィルターを掲示するものである。Ｃｈｅｎ氏等は当特許においてメッセージサーバーにおけるウイルス対策ソフトウェアを掲示している。該ウイルス対策ソフトウェアはメッセージを受信してすぐ走査を行ってからメッセージを処理するものである。電子メールの添付ファイルにウイルスが発見される場合、その添付ファイルを削除するか、またはファイルに警告ラベルをつけて受取人に予め告知する。

図１を参照する。図１はサーバー端メッセージフィルターを利用するローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）１０のブロック図である。ＬＡＮ１０はサーバー１２と複数のクライアントコンピューター１４を含み、クライアントコンピューター１４はサーバー１２を通して電子メールを送受信する。ＬＡＮ１０における電子メールはいずれもサーバー１２を経由するため、サーバー１２はウイルススキャナー１６をインストールするにふさわしい場所である。電子メールがインターネット２０からＬＡＮ１０に送信されるとき、まずサーバー１２を経由してウイルススキャナー１６によって走査される。電子メールにウイルスがない場合はＬＡＮ１０における宛先クライアントコンピューター１４に送信され、電子メールにウイルスがある場合は、サーバー１２にいくつかの濾過方法が選ばれる。まずはその電子メールを削除してから宛先クライアントコンピューター１４に削除を告知する。或いはウイルスのある添付ファイルだけを削除して残りの部分を宛先クライアントコンピューター１４に送信する。または電子メールに警告ラベルをつけてウイルス感染を告知する。クライアントコンピューター１４の電子メールプログラム１４ａはこのような警告ラベルを表示できるものに限る。

図１における配置方法はさまざまなバリエーションが有り得るが、ここでその説明を省略する。ただしその共通点は、ウイルススキャナー１６はいずれの場所にインストールしてあれ、ウイルスデータベース１６ａが必要である。ウイルスデータベース１６ａは複数のウイルスシグネチャーを含み、ウイルスシグネチャーごとに一つの流通しているウイルスを識別することよってウイルススキャナー１６は電子メールの添付ファイルにウイルスの存在を確認できる。エラーを減少するため、各ウイルスシグネチャーはそれに対応するウイルスを正確に識別しなければならない。ウイルスデータベース１６ａはウイルススキャナー１６のメーカーによって提供され、ウイルススキャナー１６と密接な関係をもつ。言い換えれば、サーバー１２のシステムオペレーターであれクライアントコンピューター１４の使用者であれ、ウイルスデータベース１６ａを編集することはない。周知の通り、新種ウイルスが途切れなく現れる限り、ウイルスデータベース１６ａを定期的に更新しなければならない。更新は、サーバー１２がインターネット２０を通してウイルススキャナーのメーカー側と接続して最新版のウイルスデータベース２２ａをダウンロードすることによって行われる。最新版のウイルスデータベース２２ａは既存のウイルスデータベース１６ａを更新または補足するものであって、ウイルススキャナー１６のメーカーによって提供される。ウイルススキャナー１６のメーカーは流通しているウイルスの情報を収集して分析することによって、新種ウイルスを識別できるシグネチャーを開発して最新版のウイルスデータベース２２ａに添付する。

上述の方法は欠点がないわけではない。例えば、仮にいわゆるハッカー２４が新種ウイルスを引き続き開発して、所持しているすべてのメールアドレスにその新種ウイルス２４ａを大量送信するとした場合、新種ウイルス２４ａが新しく作られたときに、サーバー１２におけるデータベース１６ａかウイルススキャナー１６のメーカーによって提供されるウイルスデータベース２２ａのいずれにおいても、新種ウイルス２４ａを識別できるシグネチャーはあるはずがない。数日か数週間後にこそ、ウイルススキャナー１６のメーカーは新種ウイルス２４ａの情報を入手してウイルスデータベース２２ａを更新できる。それからまた一定時間がたってから、サーバー１２のシステムオペレーターは最新版のウイルスデータベース２２ａをダウンロードして既存のウイルスデータベース１６ａを更新する。従って、新種ウイルス２４ａはサーバー１２のクライアントコンピューター１４に侵入するに十分な余裕がある。更に、侵入されたクライアントコンピューター１４はウイルススキャナー１６に新種ウイルス発見を告知できないため、たとえ使用者が新種ウイルス２４ａの存在を知っていても、感染した電子メールは依然としてウイルススキャナー１６に検出されずにその他のクライアントコンピューター１４に送信される。

濾過しなければならないその他の電子メールメッセージはいわゆるスパムメールである。スパムメールとは無差別に大量配信される望まれない電子メールのことである。統計によるとスパムメールは電子メールメッセージの６割まで占めている結果が出ている。スパムメールは迷惑のみならず、電子メールアカウントの容量をもれなく占拠して受信させないような破壊性が潜在している。スパムメール発信元の追跡は論理的に可能であるが、相当に困難性があるため、ウイルススキャナー１６のメーカーは一般にウイルスデータベース２２ａとウイルスデータベース１６ａにスパムメールの識別手段を付加しない。従って、ウイルススキャナー１６があったとしても、スパムメールは自由にインターネット２０からクライアントコンピューター１４に送信される。

アメリカ合衆国特許第６，４２４，９９７号を参照する。Ｂｕｓｋｉｒｋ氏等は当特許において機械学習の機能を有する電子メールシステムを掲示している。該システムは、分類器を利用して受信したメッセージを分類し、また分類されたカテゴリーによってメッセージに対してさまざまな操作を実行する。図２を参照する。図２は分類器のブロック図である。分類器３０はｎ種類のカテゴリーに応じてそれぞれ信頼スコア３２を生じさせることによって、メッセージデータ３１をｎ種類のカテゴリーの中の一種類に分類する。即ち、信頼スコアの最も高いカテゴリーはそのメッセージが属するカテゴリーである。分類器３０の動作は当業者に周知されており、ここでその説明を省略する。

アメリカ合衆国特許第６，４２４，９９７号は機械学習による分類の概念を一部掲示している。なお、アメリカ合衆国特許第６，００３，０２７号において、Ｐｒａｇｅｒ氏は分類システムにおいて信頼スコアを指定する方法を掲示し、アメリカ合衆国特許第６，０２７，９０４号においてＤｅｎｓａｉ氏は、イメージ分類法に類似したイメージ検索法を掲示し、アメリカ合衆国特許第５，９４３，６７０号においてＰｒａｇｅｒ氏は、最良のカテゴリーは既存のカテゴリーの組み合わせであることを掲示している。以上は、数多くの従来の技術の中のいくつかに過ぎない。総じて、ほとんどすべての技術はカテゴリーを定義するサンプルエントリーを利用して分類する。よって、分類器３０はカテゴリーデータベース３３を含み、カテゴリーデータベース３３はｎ個のサブデータベース３４ａ−３４ｎに分けられることによってｎ個のカテゴリーを定義する。第一サブデータベース３４ａは複数のサンプルエントリー３５ａを含み、よって第一カテゴリーの主要特徴は定義される。同じく、第ｎサブデータベース３４ｎは複数のサンプルエントリー３５ｎを含み、よって第ｎカテゴリーの主要特徴は定義される。最良のサンプルエントリー３５ａ−３５ｎを選んでカテゴリーを定義し、サンプルエントリー３５ａ−３５ｎによって分類規則を決めることによって、サンプルエントリーを増加して機械学習を実行する。一般に、サンプルエントリー３５ａ−３５ｎが多ければ多いほど、適当な分類規則が現れ、よって分類器３０はより正確に分類できる。そのため、サンプルエントリー３５ａ−３５ｎは分類器によって異なることを予め理解しておきたい。

従来の技術による分類器３０には問題がないわけではない。実際に、カテゴリーデータベース３３は権限がないと一般に増加または変更することができず、権限を有して訓練済みの使用者しかカテゴリーデータベース３３を変更できない。一般の使用者がカテゴリーデータベース３３のサンプルエントリー３５ａ−３５ｎとしてデータを提供できるようにさせる手段は存在していない。よって、メッセージ分類に役立つ多数のノレッジは未だに利用されていない。

この発明は前述の問題を解決するために、使用者ノレッジ交換に基づいたメッセージ分類及び自発修正機能を有するメッセージ伝送システムを提供することを課題とする。

この発明は使用者ノレッジによってコンピューターネットワークにおけるメッセージを分類する方法を提供する。該コンピューターネットワークは、第一コンピューターと、ネットワークによって第一コンピューターと情報交換する複数の第二コンピューターとを含む。該方法は、第一コンピューターに対して、少なくとも一つのカテゴリーに対応するメッセージに対して分類信頼スコアを指定できる分類器を提供し、第一コンピューターに対して、それぞれのカテゴリーに対応するカテゴリーサブデータベースを具えて分類器が分類信頼スコアを指定するときに使うカテゴリーデータベースを提供し、各第二コンピューターに対して、第二コンピューターから第一コンピューターにメッセージを伝送してメッセージをカテゴリーデータベースにおける少なくとも一つのカテゴリーと使用者プロフィールと関連させる伝送モジュールをそれぞれ提供し、複数の第二コンピューターのいずれかを通して第一メッセージを受信し、第一メッセージを受信した第二コンピューターの伝送モジュールを通して、第一メッセージの内容に応じて決められて第一カテゴリー及び第一使用者プロフィールと関連する第二メッセージを生じさせ、第一コンピューターに伝送し、第二メッセージの内容及び第一使用者プロフィールによってカテゴリーデータベースにおける第一カテゴリーに対応する第一カテゴリーサブデータベースを変更するなどのステップを含む。

この発明はＬＡＮにおける使用者によって更新できる分類システムを提供する。メッセージ分類器の機能はＬＡＮにおける使用者のノレッジによって向上される。この発明は、メッセージを他のコンピューターに伝送して特定のカテゴリーに関連させる伝送モジュールを提供する。更新メッセージを受信したコンピューターは相応するカテゴリーサブデータベースを更新することによって後続のメッセージのカテゴリーを識別する。なお、この発明も使用者の悪意による更新メッセージを防止するため、投票プロセスと使用者信頼スコア区別プロセスなどの手段を提供する。

かかる装置及び方法の特徴を詳述するために、具体的な実施例を挙げ、図示を参照にして以下に説明する。

図３を参照する。図３はこの発明の実施例１によるＬＡＮ４０のブロック図である。ＬＡＮ４０は第一コンピューター５０と、ネットワークコネクション４２を通して第一コンピューター５０と互換する複数の第二コンピューター６０ａ−６０ｎとを含む。説明の簡素化をはかるため、第二コンピューター６０ａの内部構造しか表示されておらず、実際にすべての第二コンピューター６０ａ−６０ｎは同じ構造を有する。コンピューター間のネットワークコネクション４２は当業者に周知されており、ここでその説明を省略する。注意すべき点は、ネットワークコネクション４２は無線または有線であることにある。第一コンピューター５０は中央処理装置（ＣＰＵ）５１とプログラムコード５２を含み、プログラムコード５２はこの発明による方法を実行するための複数のモジュールを含む。同じく、第二コンピューター６０ａ−６０ｎはそれぞれＣＰＵ６１とプログラムコード６２を含み、プログラムコード６２はこの発明による方法を実行するための複数のモジュールを含む。以下はプログラムコード５２とプログラムコード６２における複数のモジュールの発生及び利用する方法を説明する。

簡単に言えば、実施例１の目的は第二コンピューター６０ａ−６０ｎが第一コンピューターにウイルス侵入を告知できるようにさせることにある。仮に第一コンピューター５０はメッセージサーバーであって、第二コンピューター６０ａ−６０ｎはメッセージサーバー５０のクライアントコンピューターであることにする。第一コンピューター５０は分類器５３を利用して着信メッセージ７４（例えば電子メールメッセージ）を分析して分類信頼スコアを指定する。分類信頼スコアは着信メッセージ７４がウイルスを帯びる可能性を示すものであって、メッセージはインターネット７０からかＬＡＮ４０におけるその他のコンピューターからである。分類器５３はカテゴリーデータベース５４を利用して着信メッセージ７４に対して分類分析を実行する。第二コンピューター６０ａは第一コンピューター５０にウイルス侵入を告知する場合、ウイルスを含むメッセージを第一コンピューター５０に送信する。第一コンピューター５０はウイルスのあるメッセージをカテゴリーデータベース５４に入れ、よってウイルスを含むすべての着信メッセージはウイルス包含に分類され、言い換えればウイルスを含むメッセージとして高い分類信頼スコアと指定される。第一コンピューター５０が第二コンピューター６０ａからのウイルスを含むメッセージをカテゴリーデータベース５４に入れるかどうかは、第二コンピューター６０ａと関連する使用者プロフィールによって決められる。

実施例１において、カテゴリーデータベース５４は、既知のウイルスを定義して識別する複数のウイルスサンプルエントリー２００を具えるウイルスサブデータベース５４ａを含む。ウイルスサブデータベース５４ａの形式は分類器５３によって決められ、この発明の範囲に属しない。分類器５３は作動方式がどうであれ、ウイルスサンプルエントリー２００を利用して分類信頼スコアを生じさせる。カテゴリーデータベース５４におけるウイルスサンプルエントリー２００の数量を増加させることによって、第一コンピューター５０のウイルス検出能力を向上させ、機械学習を可能させる。

着信メッセージ７４を分析する場合、そのメッセージの全部を分析することが可能である。しかし、電子メールの場合は、電子メールメッセージ７４の各添付ファイルを分析して、添付ファイルの最高信頼スコアによって電子メールメッセージ７４に分類信頼スコアを指定する。例えば、電子メールである着信メッセージ７４は本文７４ａと、二つの添付画像７４ｂ、７４ｃと、実行可能の添付ファイル７４ｄとを含む。分類器５４は本文７４ａを分析してウイルスサブデータベース５４ａによってスコア０．０１と指定し、添付画像７４ｂ、７４ｃを分析してウイルスサブデータベース５４ａによってそれぞれスコア０．０６、０．０８と指定し、実行可能の添付ファイル７４ｄを分析してウイルスサブデータベース５４ａによってスコア０．８８と指定する。メッセージの全体信頼スコアは最高のスコアと決められるため、メッセージ７４の信頼スコアは０．８８と指定される。以上は着信メッセージ７４に信頼スコアを指定する一例に過ぎず、分類器５３の設定と分類信頼スコアの指定は、メッセージの内容とサブデータベースによって、実際需要を勘案して決められる。分類器５３が着信メッセージ７４における添付ファイルの形式によってそれぞれの処理方法をとることも可能である。例えば、分類器５３は実行可能の添付ファイルと、添付画像と、添付テキストにそれぞれのスコア指定を提供し、分類の柔軟性を向上させる。もっともこのような場合において、それぞれの添付ファイルの形式を識別するためのプログラムコードは必要である。なお、分類器５３が着信メッセージ７４全体の代わりに着信メッセージ７４のすべての添付ファイルに個々の信頼スコアを指定することも可能である。こうして着信メッセージ７４の処理及び濾過の柔軟性は向上される。

第一コンピューター５０は着信メッセージ７４を最初に受信するメッセージサーバー５５を具える。簡易メール伝送プロトコル（ＳＭＴＰ）デーモンはメッセージサーバー５５の一例である。メッセージサーバー５５は着信メッセージ７４を受信して、分類器５３を利用して着信メッセージ７４を分類分析して信頼スコア５６を生じさせる。前述の通りに、分類器５３はウイルスサブデータベースにおけるウイルスサンプルエントリー２００によって信頼スコア５６を生じさせる。メッセージサーバー５５が分類器５３に分類するように指示するか、或いはその他の制御プログラムが指示することが可能である。実施例１によれば、仮に信頼スコア５６は、添付ファイル７４ｂ、７４ｃ、７４ｄにそれぞれ対応する信頼スコア５６ｂ、信頼スコア５６ｃ、信頼スコア５６ｄと、本文７４ａに対応する信頼スコア５６ａを含めば、前述の例をもとにして、５６ａ、５６ｂ、５６ｃ、５６ｄはそれぞれ０．０１、０．０６、０．０８、０．８８であり、そのうち０．８８は最大値である。よって全体信頼スコア５６は最大値０．８８とする。もっとも、添付ファイルの信頼スコア５６ｂ、５６ｃなどの数量は着信メッセージ７４の添付ファイル数によって決められ、０または正整数であることが可能である。

着信メッセージ７４の信頼スコア５６を指定した後、メッセージフィルター５７は着信メッセージ７４の処理方法を決める。メッセージフィルター５７は信頼スコア５６によって数種類の濾過方法から一種類を選び、これらの濾過方法はこの発明の範囲に属しない。濾過方法の例を挙げると、例えば信頼スコア５６が閾値５７ａを上回る場合、関連の着信メッセージ７４を削除するのはその一例である。第一コンピューター５０の使用者は閾値５７ａを決められる。例えば閾値５７ａを０．８０にすると、着信メッセージ７４の全体信頼スコア５６は０．８８であるため、この場合着信メッセージ７４を削除して着信メッセージ７４の受取人にメッセージ削除と告知する。言い換えれば、着信メッセージ７４の代わりに告知メッセージ５７ｂは受取人に送られる。なお、信頼スコアが閾値５７ａを上回るメッセージの添付ファイルだけを削除するのも可能である。前述した例にすると、本文７４ａ及び添付画像７４ｂ、７４ｃは削除されず、実行可能の添付ファイル７４ｄは信頼スコアが０．８８であって０閾値５７ａの．８０を上回るから削除される。メッセージフィルター５７は選択的に添付ファイル７４ｄが削除されたとのラベルを着信メッセージ７４につけて受取人に送信する。また、メッセージフィルター５７がウイルス感染可能との着信メッセージに警告ラベルをつけてから受取人に送信するのも可能である。

第二コンピューター６０ａ−６０ｎはそれぞれ伝送モジュール６３を具える。伝送モジュール６３は分類器５３とネットワークによって繋がっている。詳しく説明すると、伝送モジュール６３は分類器５３に更新メッセージ６３ａを送信して、更新メッセージ６３ａをカテゴリーデータベースにおける一つのカテゴリーと関連させる。なお、更新メッセージ６３ａも更新メッセージ６３ａを生じさせた使用者と関連する。実施例１によれば、カテゴリーデータベース５４にはウイルスサブデータベース５４ａという一種類のカテゴリーしかないため、別途の指示を要らずに更新メッセージ６３ａはウイルスサブデータベース５４ａと関連する。第二コンピューター６０の使用者は着信メッセージにウイルスを発見して更新メッセージ６３ａを送り、更新メッセージ６３ａは使用者プロフィールのいずれに関連するかは別途の指示を要らない。これは、第二コンピューター６０ａ−６０ｎがサーバー５０のクライアントコンピューターであって、ログインだけすれば更新メッセージ６３ａを正確に使用者プロフィールと関連するためである。例えば、サーバー５０のクライアントになろうとする場合、第二コンピューター６０ａの使用者は従来の通りに第一コンピューター５０にログインする。それから、サーバー５０は第二コンピューター６０ａからすべてのメッセージ６３ａを第二コンピューター６０ａを経由してサーバー５０にログインする使用者から送られたと認定する。なお、メッセージ６３ａが明確にメッセージ６３ａを送った使用者のプロフィール６３ｂを含むのも可能である。使用者プロフィール６３ｂは一般に使用者識別コード（ＩＤ）のことである。使用者は伝送モジュール６３で感染メッセージ６３ａを分類器５３に送信し、更新メッセージ６３ａは感染メッセージ全体または感染された添付ファイルのみによって構成される。更新メッセージ６３ａのカテゴリーデータベース５４におけるサブデータベース５４ａへの関連は特段の指示を要らないため、更新メッセージ６３ａはそれに関する情報を含まない。次にネットワークコネクション４２を通して更新メッセージ６３ａを分類器５３に伝送する。更新メッセージ６３ａを受信したら、それに関するウイルスサンプルエントリー２００ａがなくて使用者プロフィール６３ｂによって使用者は信頼できる使用者であると判明した場合、分類器５３は更新メッセージ６３ａをウイルスサブデータベース５４ａに新しいウイルスサンプルエントリー２００ａとして入れる。注意すべき点は、新しいウイルスサンプルエントリー２００ａを入れることは分類器５３によって異なることである。更新メッセージ全体または更新メッセージの一部をサンプルエントリーに入れるのはいずれも可能である。新しいサンプルエントリーを入れたら、その後同じウイルスを有するメッセージは高い信頼スコアと指定される。

着信メッセージ７４及び関連の添付ファイル７４ｂ、７４ｃ、７４ｄがメッセージサーバー５５を通して第二コンピューター６０ａに受信され、ウイルス検知及び削除の閾値５７ａが０．８０であり、添付ファイル７４ｄの信頼スコア５６ｄが０．６２であり、その他の添付ファイル７４ｂ、７４ｃのスコアが前述の通りである場合、添付ファイル７４ｄの０．６２である信頼スコア５６ｄはメッセージフィルター５７を駆動するに足りないため、添付ファイル７４ｄは削除されない。メッセージフィルター５７は信頼スコア５６ｄのみに応じてメッセージ７４に警告ラベルを差し込んで、メッセージサーバー５５を通して第二コンピューター６０に送信する。第二コンピューター６０におけるメッセージサーバー６５が警告ラベル付きのメッセージ７４を受信してから、使用者はメッセージ読み取りプログラム６４で着信メッセージ７４を読み取れる。着信メッセージ７４を開く場合、メッセージ読み取りプログラム６４で「注意：添付ファイルがウイルスに感染された可能性は６２％です」などの警告ラベルを見つければ、使用者は添付ファイル７４ｄを開くか削除するか選択できる。使用者が添付ファイル７４ｄを開いて添付ファイル７４ｄにウイルスを発見した場合、使用上の便利性のため、メッセージ読み取りプログラム６４と伝送モジュール６３（両者は同じプログラムとみなされる）は、使用者がウイルスのある添付ファイル７４ｄを第一コンピューター５０に送信できる手段を提供するインターフェイスを有する。或いはウイルスの存在を知っていながらも感染先を知得できない場合、使用者は着信メッセージ７４全体を第一コンピューター５０に送信するのも可能である。この動作を実行するに、伝送モジュール６３は更新メッセージ６３ａ（ウイルスのある添付ファイル７４ｄまたは着信メッセージ７４全体を含む）を生じさせてネットワークコネクション４２を通して分類器５３に送信する。分類器５３は、更新メッセージ６３ａをウイルスサブデータベース５４ａに関連させ（関連できるカテゴリーはウイルスカテゴリーしかない）、使用者プロフィール６３ｂによって当使用者は信頼できるソースであると確認したら、更新メッセージ６３ａによってサンプルエントリーを生じさせる。当サンプルエントリーはウイルスサブデータベース５４ａに存在しない場合（例えば、ウイルスＸのサンプルエントリー２００ａ）、ウイルスサブデータベース５４ａに新しいサンプルエントリーを作成する。

一定期間後、その他の着信メッセージ７５がインターネット７０を通して第二コンピューター６０ｎに送られ、当着信メッセージ７５は本文７５ａと実行可能添付ファイル７５ｂからなる電子メールであって、着信メッセージ７４の添付ファイル７４ｄにあるウイルスを含むと仮定する。着信メッセージ７５ｂは分類器５３に送信されて信頼スコア５８をつけられ、そのうち本文７５ａのスコア５８ａは０．１０である。添付ファイル７５ｂは添付ファイル７４ｄ（既にウイルスサブデータベース５４ａにおけるウイルスサンプルエントリー２００になっている）に酷似しているため、相応する０．９５である信頼スコア５８ｂをつけられる。この信頼スコア５８は閾値５７ａを超えるため、メッセージフィルター５７は駆動されて添付ファイル７５ｂを削除し、着信メッセージ７５に添付ファイルが削除されたという旨の警告ラベルを差し込んで第二コンピューター６０ｎに送信する。第二コンピューター６０ｎのメッセージサーバー６５が添付ファイルの削除された着信メッセージ７５を受信してから、使用者は着信メッセージ７５を読もうとする場合、メッセージ読み取りプログラム６４は添付ファイル７５ｂが削除されたと使用者に告知して第二コンピューター６０ａをウイルス感染から守る。注意すべき点は、第一コンピューター５０がＬＡＮ４０におけるいずれかの第二コンピューターにウイルス感染を告知されたら、ＬＡＮ４０におけるすべての第二コンピューターは同じウイルスの感染を免れる。そのため、ＬＡＮ４０における個別使用者が新しいウイルスに関するノレッジはＬＡＮ４０のすべての使用者に適用できる。

各第二コンピューター６０ａ―６０ｎは伝送モジュール６３でサブデータベース５４ａを更新する。よって前述のノレッジの利用は従来のウイルス検知モジュールの代わりに分類器５３によって行われる。従来のウイルス検知モジュールはファイルにウイルスがあるかどうかしか判別できず、分類器は感染確率を示す信頼スコアをつけるため、従来の技術より弾力性がある。更新メッセージ６３ａにあるウイルスデータによって分類器５３でウイルスサブデータベース５４ａで新しいウイルスサンプルエントリー２００ａを生じさせることは機械学習とつながり、ウイルス検知の効率を向上させる。周知の通り、ウイルスはさまざまな変種が可能であるが、その変種はいずれも同じ特性を具えるため、分類器５３は簡単に変種を判別できる。なお、データベースの更新は、ウイルス対策プログラムのメーカーによる更新を待たずに即時に行われるため、ウイルス退治をより一層向上させる。

分類器の更なる特長は、メッセージをさまざまなカテゴリーに分けられることにある。言い換えれば、分類器はウイルスのみならず、スパムメールかポルノメールなどサブデータベースのサンプルエントリーによって定義されるさまざまなカテゴリーにメッセージを分類できる。よって使用者ノレッジはウイルス、スパムなど好まれないメッセージの検知に応用される。

図４を参照する。図４はこの発明の実施例２によるＬＡＮ８０のブロック図である。ＬＡＮ８０はウイルスとスパムメールを検知できると設計され、もっとも、その検知カテゴリーは更に拡張できる。実施例２のＬＡＮ８０は実施例１のＬＡＮ４０とほぼ同じであるが、第一コンピューター９０におけるカテゴリーデータベース９４は実施例１と異なってウイルスサブデータベース９４ａとスパムサブデータベース９４ｂとの二つのサブデータベース９４を有する。分類器９３は着信メッセージ１１１を、それぞれウイルスサブデータベース９４ａとスパムサブデータベース９４ｂとの定義によって分類する。着信メッセージ１１１に対して分類器９３は、ウイルス感染の確率を示すウイルス信頼スコア９６とスパムメールである確率を示すスパム信頼スコア９８とそれぞれつける。分類器９３の分類プロセスは分類のカテゴリーに応じる。例えば、ウイルス分類信頼スコア９６を決めるに本文でなく添付ファイルのみ考慮すればよい。

実施例１との更なる相違点は第二コンピューター１００ａ、１００ｂの伝送モジュール１０３にある。図４においては第二コンピューター１００ａしか説明されず、その他の第二コンピューターは第二コンピューター１００ａと同じように作動する。ネットワークコネクション８２を通して更新メッセージ１０５が第一コンピューター９０に送信されると、伝送モジュール１０３は更新メッセージ１０５をウイルスサブデータベース９４ａとスパムサブデータベース９４ｂのいずれかに関連させる。よって分類器９３はウイルスサブデータベース９４ａとスパムサブデータベース９４ｂのいずれかにおいて新しいサンプルエントリー２０１ａまたは２０２ａを作成する。なお、更新メッセージ１０５がヘッダーで特定カテゴリーへの関連を示すのも可能である。

メッセージサーバー９５が着信メッセージ１１１を受信し、当着信メッセージ１１１は本文１１１ａと、ＨＴＭＬ添付ファイル１１１ｂと、実行可能添付ファイル１１１ｃからなる電子メールであるとすれば、分類器９３はウイルス信頼スコア９６とスパム信頼スコア９８を生じさせる。ウイルス信頼スコア９６は本文１１１ａへの信頼スコア９６ａと、ＨＴＭＬ添付ファイル１１１ｂへの信頼スコア９６ｂと、実行可能添付ファイル１１１ｃへの信頼スコア９６ｃとを含む。信頼スコア９６ａ、９６ｂ、９６ｃは実施例１と同じように、ウイルスサブデータベース９４ａにおけるサンプルエントリー２０１を基準として決められる。スパム信頼スコア９８は単一の数字で着信メッセージ１１１全体がスパムメールであるかどうかを示すものである。スパム信頼スコア９８を生じさせるに、分類器９３はスパムサブデータベース９４ｂにおけるサンプルエントリー２０２を基準とする。例えば、分類器９３は本文１１１ａまたはＨＴＭＬ添付ファイル１１１ｂだけに対してスパムの検知を行うことが可能である。

メッセージフィルター９７の動作は信頼スコア９６、９８によって決められる。例えば、メッセージ１１１ｓの添付ファイル１１１ｂ、１１１ｃにあるウイルスの濾過は、信頼スコア９６における相応する信頼スコア９６ｂ、９６ｃによるもので、信頼スコア９６ｂ、９６ｃが閾値９７ａを超えると、メッセージフィルター９７は添付ファイル１１１ｂ、１１１ｃを削除する。この動作はＬＡＮ８０をウイルスから守る。なぜならウイルスによる損失は普通、添付ファイルを削除する損失より軽微である。しかしメッセージ１１１のスパム信頼スコア９８が閾値９７を超える場合、メッセージフィルター９７はラベルをメッセージ１１１に差し込んで誤削除を防止する。

着信メッセージ１１１の全体は第二コンピューター１００ａに送信されるとすれば、第二コンピューター１００ａにおいて、使用者がメッセージ読み取りプログラム１０４で着信メッセージ１１１を読み取って着信メッセージ１１１はスパムメールでありながらその実行可能添付ファイル１１１ｃにもウイルスが存在すると発見したら、メッセージ読み取りプログラム１０４の使用者インターフェイスとつながる伝送モジュール１０３の使用者インターフェイス１０３ｂを実行し、伝送モジュール１０３はそれによって更新メッセージ１０５を生じさせてネットワークコネクション８２を通して分類器９３に送信する。更新メッセージ１０５は実行可能添付ファイル１１１ｃを含み、その添付ファイルは実行可能ファイル１０５ｃであってヘッダー１０５ｘによってウイルスサブデータベース９４ａに関連される。更新メッセージ１０５は更に本文１０５ａを内容とする本文１１１ａと、ＨＴＭＬファイル１０５ｂを内容とするＨＴＭＬ添付ファイル１１１ｂを含み、両者はそれぞれヘッダー１０５ｚ、１０５ｙによってスパムサブデータベース９４ｂに関連される。更新メッセージ１０５を受信すると、分類器９３はカテゴリーデータベース９４を更新する。実行可能ファイル１０５ｃはウイルスサブデータベース９４ａに新しいウイルスサンプルエントリー２０１ａを作成し、本文１０５ａはスパムサブデータベース９４ｂに新しいスパムサンプルエントリー２０２ａを作成する。同じく、ＨＴＭＬファイル１０５ｂはスパムサブデータベース９４ｂに新しいスパムサンプルエントリー２０２ｂを作成する。これら新しいサンプルエントリー２０１ａ、２０２ａ、２０２ｂはその後の類似したスパムメールとウイルスを検知するために利用される。

前述のメッセージと同じ着信メッセージ１１１がインターネット１１０からＬＡＮ８０を通して第二コンピューター１００ｂに送信され、新しいサンプルエントリー２０１ａ、２０２ａ、２０２ｂは分類器９３に使用されるとしたら、第二コンピューター１００ａの使用者ノレッジはその他の第二コンピューター１００を守れる。サブデータベース９４ａ、９４ｂで着信メッセージ１１１に信頼スコア９６、９８をつけると、実行可能添付ファイルの信頼スコア９６ｃが高くなり、スパム信頼スコア９８も高くなり、実行可能添付ファイル１１１ｃはメッセージフィルター９７に削除され、着信メッセージ１１１にスパムメールである確率を示すラベルが差し込まれる。よって第二コンピューター１００ｂの使用者が着信メッセージ１１１を読もうとする場合、（１）メッセージ１１１はスパムメールであろう、（２）実行可能添付ファイル１１１ｃは削除されたと告知される。

カテゴリーデータベース９４に新しいサンプルエントリーを作成した後、メッセージサーバー９５に既にある一時メッセージ９５ａは更新されたカテゴリーデータベース９４によって再び分類濾過される。注意すべき点は、着信メッセージ１１１に関するカテゴリーの数は分類器９３によって決められることである。カテゴリーごとに相応するサブデータベースを具え、各サブデータベースはカテゴリーの範囲を定義するためのサンプルエントリーを含む。

ＬＡＮにおける使用者はメッセージを分類する基準に対して必ずしも意見が一致するわけではない。例えば、スパムメールであるかどうかの判断は使用者によって異なることがありうる。一歩進んで、使用者の恣意によってほかの使用者にとって有用なメッセージをスパムメールとして削除する恐れがあるため、以下のような解決策が必要となる。

第一に、サブデータベースにあるサンプルエントリーは一定人数の使用者の同意を前提にして成立するという方法である。言い換えれば投票を通して、例えば７名の使用者に４名が同意するこそスパムサンプルエントリーが成立するという方法は可能である。

図５を参照する。図５はこの発明の実施例３によるＬＡＮ１２０のブロック図である。ＬＡＮ１２０はＬＡＮ８０とほぼ同じであるが、ＬＡＮ１２０は投票プロセスがあって、「スパムメール」と「テクノロジー」というカテゴリーがある。ＬＡＮ１２０はクライアントコンピューター１４０ａ―１４０ｊと接続されるメッセージサーバー１３０を具え、各クライアントコンピューター１４０ａ―１４０ｊはそれぞれ伝送モジュール１４２を有する。更新メッセージ１４２ａを生じさせるたび、伝送モジュール１４２は使用者のＩＤ１４２ｂ及び更新メッセージ１４２ａをサーバー１３０に送信する。使用者が知得できればＩＤをつけなくても可能である。

カテゴリーデータベース１３４において、各サブデータベース１３４ａ、１３４ｂはそれぞれ相応する投票閾値３００ａ、３００ｂを具える。テクノロジーサブデータベース１３４ａには、各テクノロジーサンプルエントリー２０３は相応する投票数２０３ａと使用者リスト２０３ｂを含む。分類器１３３は、テクノロジーサブデータベース１３４において投票数エントリー２０３ａが閾値３００ａを超えるか閾値３００ａに等しいサンプルエントリー２０３のみ使用する。同じく、スパムサブデータベース１３４ｂには、各スパムサンプルエントリー２０４は相応する投票数２０４ａと使用者リスト２０４ｂを含む。分類器１３３は、スパムサブデータベース１３４ｂにおいて投票数エントリー２０４ａが閾値３００ｂを超えるか閾値３００ｂに等しいサンプルエントリー２０４のみ使用する。

伝送モジュール１４２が更新メッセージ１４２ａを分類器１３３に送信すると、分類器１３３は更新メッセージ１４２ａの内容部分ごとににテストエントリー１３３ａを作成する。各テストエントリー１３３ａに対して、分類器１３３はテストエントリー１３３ａが既にサブデータベース１３４ａ、１３４ｂのサンプルエントリー２０３、２０４に存在しているかを検査する。存在していない場合、テストエントリー１３３ａはサブデータベース１３４ａまたは１３４ｂに新しいサンプルエントリー２０３または２０４をつくり、新しいサンプルエントリー２０３または２０４には投票数が１と指定され、使用者リスト２０３ｂまたは２０４ｂは更新メッセージ１４２ａから得たＩＤ１４２ｂとされる。或いは、存在している場合、分類器１３３はサンプルエントリー２０３または２０４の使用者リスト２０３ｂまたは２０４ｂにＩＤ１４２ｂの存否を確認し、ＩＤ１４２ｂがなければそれを使用者リスト２０３ｂまたは２０４ｂに加入し、投票数２０３ａまたは２０４ａに１を足す。ＩＤ１４２ｂがあれば、投票数２０３ａまたは２０４ａは元のままを維持する。よって単一の使用者による複数投票は防止される。注意すべき点は、投票数２０３ａ、２０４ａは必ずしも存在せず、使用者リスト２０３ｂ、２０４ｂにおけるＩＤの数を数えても可能である。投票の方法は更にいくつか可能性がある。例えば前述の閾値は上限値じゃなくて下限値であっても可能である。更に、メッセージサーバー１３０は投票の方法を決められる。例えばスパムメールの投票閾値３００ｂを５にする。一方、テクノロジーカテゴリーはテクノロジー情報をメッセージに差し込んで無害であると認定されれば、その投票閾値３００ａは１にされてもよく、よって１名の使用者だけがメッセージがテクノロジー部類であると認定すれば関連メッセージはすべてテクノロジーと分類される。

インターネット１５０におけるスパムメールを乱発するサーバーからの着信メッセージ１５１が低い信頼スコアを持つためクライアントコンピューター１４０ａに送信されたとすれば、クライアント１４０ａはスパムメールであると確認したら、伝送モジュール１４２で更新メッセージ１４２ａを生じさせる。更新メッセージ１４２ａは着信メッセージ１５１を内容とする本文１５１ａと、クライアントコンピューター１４０ａの使用者ＩＤ１４２ｂとを含み、スパムサブデータベース１３４ｂに関連される。よって更新メッセージ１４２ａは分類器１３３に送信される。更新メッセージ１４２ａの本文１５１ａによって、分類器１３３はテストエントリー１３３ａを生じさせ、それと同じサンプルエントリー２０４がスパムサブデータベース１３４ｂにあるかどうかを確認する。存在していないと確認したら、分類器は新しいサンプルエントリー２０５を生じさせ、当サンプルエントリー２０５は本文１５１ａを定義するサンプルエントリー１３３ａと、１とされた投票数２０５ａと、更新メッセージ１４２ａに相応する使用者ＩＤ１４２ｂを含む使用者リスト２０５ｂとを含む。スパム投票閾値３００ｂを４にすれば、その後同じスパムメッセージ１５１が第二クライアントコンピューター１４０ｂに着信しても、投票数２０５ｂが投票閾値３００ｂを超えない限り、分類器１３３は新しいサンプルエントリー２０５を無視する。よってスパムメッセージ１５１は削除されずに第二クライアントコンピューター１４０ｂに送信される。仮にその使用者も伝送モジュール１４２を通して着信メッセージ１５１がスパムメールであると投票したら、投票数２０５ａは２となり、使用者リスト２０５ｂに第一クライアント１４０ａと第二クライアント１４０ｂのＩＤ１４２ｂが加入される。最後に投票数２０５ａが投票閾値３００ｂに達すれば、新しいサンプルエントリー２０５は成立して、その後同じ着信メッセージ１５１はそれによって削除される。

前述の解決策にはその他の可能性がある。それは使用者ごとに信頼クラスをつけて投票の効力を決めることである。これは一種の加重投票とみなされる。

図６を参照する。図６はこの発明の実施例４によるＬＡＮ１６０のブロック図である。ＬＡＮ１６０は前述の実施例とほぼ同じであるが、ここでスパムサブデータベース１７４ｂだけを表す。前述と同じ、メッセージサーバー１７０はＬＡＮによって複数のクライアントコンピューター１８０ａ―１８０ｊと接続される。分類器１７３とカテゴリーデータベース１７４以外、メッセージサーバー１７０は更に複数の信頼クラス４０１ａ―４０１ｃを有する使用者信頼データベース４００を具える。信頼クラス４０１ａ―４０１ｃの数量と相応する特性は自由に決められる。例えば、メッセージサーバー１７０の管理者によって信頼クラスは４０１ａ―４０１ｃと三つに分けられ、各信頼クラス４０１ａ―４０１ｃは相応する信頼値４０２ａ―４０２ｃと、相応する使用者リスト４０３ａ―４０３ｃとを含む。各使用者リスト４０３ａ―４０３ｃは複数の使用者ＩＤ４０４を含む。信頼値４０２ａ―４０２ｃはそれぞれの使用者の信頼程度を表すものである。使用者が更新メッセージを送信すると、分類器１７３は相応する使用者リスト４０３ａ―４０３ｃから相応する信頼値４０２ａ―４０２ｃを取得する。スパムサブデータベース１７４ｂのサンプルエントリー２０６ごとに信頼スコア２０６ａがあって、その値は当該サンプルエントリー２０６が成立するかに関わっている。一般に、信頼スコア２０６ａはベクトルとされ、以下の形を持っている。

＜（第一クラス人数、第一クラス信頼値、第一クラス人数比例）、（第二クラス人数、第二クラス信頼値、第二クラス人数比例）…（第Ｎクラス人数、第Ｎクラス信頼値、第Ｎクラス人数比例）＞
そのうち第Ｎクラス人数は第Ｎクラスにおいてサンプルエントリーを送信する使用者の数を表す。例えば、サンプルエントリー２０６にとって、第一クラス人数とはクラス４０１ａにおいてサンプルエントリー２０６をスパムサンプルエントリーとして送信する使用者数である。次に、第Ｎクラス信頼値は当該クラスに対応する使用者の信頼値を表す。例えば、第一クラス信頼値とはクラス４０１ａの信頼値４０２ａである。更に第Ｎクラス人数比例はサンプルエントリー２０６を送信する使用者において当該クラスの使用者が占める比例を表す。例えば、第一クラス人数比例とはクラス４０１ａにおいてサンプルエントリー２０６を送信する使用者がサンプルエントリー２０６を送信する使用者全体で占める比例である。仮にクライアント信頼データベース４００にｉ種類の使用者クラスがあるとしたら、全体信頼スコアは以下の方程式で導出される。

全体信頼スコアが閾値３０１を超えるか閾値３０１に等しいならば、サンプルエントリー２０６は成立する。

図６とともに図７を参照する。図７はカテゴリーサブデータベースを変更することを表すフローチャートであり、以下のステップからなる。

４１０：クライアント１８０ａ―１８０ｊが伝送モジュール１８２で更新メッセージ１８２ａを生じさせてメッセージサーバー１７０に送信する。更新メッセージ１８２ａは使用者のＩＤ１８２ｂと、関連されるサブデータベースを含む。ここで関連されるサブデータベースはスパムサブデータベース１７４ｂである。

４１１：メッセージサーバー１７０は更新メッセージ１８２ａにおけるＩＤ１８２ｂを検査して使用者リスト４０３ａ―４０３ｃに相応するＩＤ４０４の存否を確認する。ＩＤ４０４にＩＤ１８２ｂに相応する信頼クラス４０１ａ―４０１ｃがあり、それによって相応する信頼値４０１ａ―４０１ｃは得られる。更新メッセージ１８２ａの内容によって、分類器１７３は相応するテストエントリー１７３ａを生じさせ、スパムサブデータベース１７４ｂに同じエントリーの存否を確認する。この実施例において、サブデータベース１７４ｂを使用されているサンプルエントリーを含む部分と、使用されていないサンプルエントリーを含む部分と両分し、そのうち使用されていないサンプルエントリー２０６を探すだけですむ。図６におけるサンプルエントリー２０６ごとに信頼スコア２０６ａがあるとしても、使用されているサンプルエントリー２０６には信頼スコア２０６ａが要らないため、カテゴリーデータベース１７４のメモリー使用量を確実に減少できる。テストエントリー１７３ａと同じサンプルエントリー２０６を発見しない場合、テストエントリー１７３ａに新しいサンプルエントリー２０７をつくり、その新しいサンプルエントリー２０７の信頼スコア２０７ａは以下の通りの予定値とされる。

＜（０、第一クラス信頼値、０）、（０、第二クラス信頼値、０）…（０、第Ｎクラス信頼値、０）＞
４１２：ステップ４１１による使用者クラス４０１ａ―４０１ｃ及び関連の信頼値４０２ａ―４０２ｃによって、信頼スコア２０６ａ／２０７ａを計算する。

４１３：前述の方程式でステップ４１２で得られた信頼ベクトルの全体信頼スコアを計算する。

４１４：ステップ４１３による全体信頼スコアとサブデータベースの閾値（即ち、スパムサブデータベース１７４ｂの閾値３０１）を比較する。全体信頼スコアが閾値３０１を超える場合はステップ４１４ｙを実行し、そうでない場合はステップ４１４ｎを実行する。

４１４ｎ：ステップ４１１によるサンプルエントリー２０６／２０７は使用されていないサンプルエントリー２０６／２０７であるため、サブデータベース１７４ｂに関する分類方法は維持される。ステップ４１２による値はサンプルエントリー２０６／２０７の信頼ベクトル２０６ａ／２０７ａを更新する。分類器１７３はステップ４１０による更新メッセージ１８２ａに影響されずに働く。

４１４ｙ：ステップ４１１によるサンプルエントリー２０６／２０７は使用されているサンプルエントリー２０６／２０７であってサブデータベース１７４を更新する。例えば、サンプルエントリー２０６／２０７はサブデータベース１７４ｂの使用されている部分に転用され、その信頼ベクトル２０６ａ／２０７ａは消去される。この場合サブデータベース１７４ｂに関する分類方法は変更される。ステップ４１０による更新メッセージ１８２ａはサブデータベース１７４ｂにおけるサンプルエントリー２０６／２０７を使用されているサンプルエントリーにさせ、メッセージサーバー１７０にあるすべての一時メッセージは更新された新しい分類方法によって再び分類される。

前述のステップ４１２をより詳しく説明するため、仮に１０名の使用者が４種類のクラスに分けられ、そのクラス値はそれぞれ（０．９、０．７，０．４、０．１）であるとする。メッセージが着信したら以下の通りに分類される。ここで閾値３０１を０．７とする。

ステップ０：新しいメッセージの初期信頼スコア２０６ａ／２０７ａは＜（０、０．９、０）、（０、０．７、０）、（０、０．４、０）、（０、０．１、０）＞である。

ステップ１：第一クラスの使用者１名がメッセージが特定カテゴリーに属すると投票し、よってメッセージの信頼スコア２０６ａ／２０７ａは＜（１、０．９、１）、（０、０．７、０）、（０、０．４、０）、（０、０．１、０）＞となる。

ステップ２：第二クラスの使用者１名がメッセージが特定カテゴリーに属すると投票し、よってメッセージの信頼スコア２０６ａ／２０７ａは＜（１、０．９、１／２）、（１、０．７、１／２）、（０、０．４、０）、（０、０．１、０）＞となる。

ステップ３：第二クラスの使用者１名がメッセージが特定カテゴリーに属すると投票し、よってメッセージの信頼スコア２０６ａ／２０７ａは＜（１、０．９、１／３）、（２、０．７、２／３）、（０、０．４、０）、（０、０．１、０）＞となる。

ステップ４：第四クラスの使用者１名がメッセージが特定カテゴリーに属すると投票し、よってメッセージの信頼スコア２０６ａ／２０７ａは＜（１、０．９、１／４）、（２、０．７、２／４）、（０、０．４、０）、（１、０．１、１／４）＞となる。

ステップ５：第一クラスの使用者１名がメッセージが特定カテゴリーに属すると投票し、よってメッセージの信頼スコア２０６ａ／２０７ａは＜（２、０．９、２／５）、（２、０．７、２／５）、（０、０．４、０）、（１、０．１、１／５）＞となる。

ステップ６：第二クラスの使用者１名がメッセージが特定カテゴリーに属すると投票し、よってメッセージの信頼スコア２０６ａ／２０７ａは＜（２、０．９、２／６）、（３、０．７、３／６）、（０、０．４、０）、（１、０．１、１／６）＞となる。

ステップ７：第一クラスの使用者１名がメッセージが特定カテゴリーに属すると投票し、よってメッセージの信頼スコア２０６ａ／２０７ａは＜（３、０．９、３／７）、（３、０．７、３／７）、（０、０．４、０）、（１、０．１、１／７）＞となる。

ステップ８：第四クラスの使用者１名がメッセージが特定カテゴリーに属すると投票し、よってメッセージの信頼スコア２０６ａ／２０７ａは＜（３、０．９、３／８）、（３、０．７、３／８）、（０、０．４、０）、（２、０．１、２／８）＞となる。

ステップ９：第一クラスの使用者１名がメッセージが特定カテゴリーに属すると投票し、よってメッセージの信頼スコア２０６ａ／２０７ａは＜（４、０．９、４／９）、（３、０．７、２／９）、（０、０．４、０）、（２、０．１、２／９）＞となる。

ステップ１０：第三クラスの使用者１名がメッセージが特定カテゴリーに属すると投票し、よってメッセージの信頼スコア２０６ａ／２０７ａは＜（４、０．９、４／１０）、（３、０．７、３／１０）、（１、０．４、１／１０）、（２、０．１、２／１０）＞となる。ステップ１０における全体信頼スコア２０６ａ／２０７ａの値は、（０．９×０．４）＋（０．７×０．３）＋（０．４×０．１）＋（０．１×０．２）＝０．７３である。

ステップ１１：全体信頼スコア０．７３と閾値３１０（０．７）と比較し、システムは新しいメッセージが当該特定カテゴリーに属すると確認して、新しいメッセージに関連するサンプルエントリーを使用されているサンプルエントリーとする。

実施例４による信頼クラスと実施例３による普通投票はサブデータベースに選択的に、または総合的に適用される。同じく、メッセージフィルターもサブデータベースごとに複数の閾値を使用しても可能である。例えば、閾値は第一値０．５を含んで０．０―０．５０の信頼値に厳格でない濾過を行うことを表し、第二値０．９を含んで０．５０―０．９０の信頼値に厳格な濾過を行うことを表し、その他の０．９０を超えるメッセージはすべて削除される。

以上のブロック図はすべて簡単な図示であって、各デバイスの構成方式を限らない。例えば、カテゴリーデータベースは複数のファイルにあり、もしくはシステムとネットワークでつながるその他のコンピューターにあるのも可能である。

以上はこの発明に好ましい実施例であって、この発明の実施の範囲を限定するものではない。よって、当業者のなし得る修正、もしくは変更であって、この発明の精神の下においてなされ、この発明に対して均等の効果を有するものは、いずれもこの発明の特許請求の範囲に属するものとする。

この発明はＬＡＮにおける使用者によって更新できる分類システムを提供する。メッセージ分類器の機能はＬＡＮにおける使用者のノレッジによって向上される。この発明は、メッセージを他のコンピューターに伝送して特定のカテゴリーに関連させる伝送モジュールを提供する。更新メッセージを受信したコンピューターは相応するカテゴリーサブデータベースを更新することによって後続のメッセージのカテゴリーを識別する。なお、この発明も使用者の悪意による更新メッセージを防止するため、投票プロセスと使用者信頼スコア区別プロセスなどの手段を提供する。

サーバー端メッセージフィルターを利用する従来のＬＡＮを表すブロック図である。 従来の分類器のブロック図である。 この発明の実施例１によるＬＡＮのブロック図である。 この発明の実施例２によるＬＡＮのブロック図である。 この発明の実施例３によるＬＡＮのブロック図である。 この発明の実施例４によるＬＡＮのブロック図である。 カテゴリーサブデータベースを変更することを表すフローチャートである。

符号の説明

１０、４０、８０、１２０、１６０ ＬＡＮ
１２ サーバー
１４、１４０ａ―１４０ｊ、１８０ａ―１８０ｊ クライアントコンピューター
１４ａ 電子メールプログラム
１６ ウイルススキャナー
１６ａ ウイルスデータベース
２０、７０、１１０、１５０、１９０ インターネット
２２ ウイルススキャナーのメーカー
２２ａ 最新版ウイルスデータベース
２４ ハッカー
２４ａ 新ウイルス
３０、５３、９３、１３３、１７３ 分類器
３１ メッセージデータ
３２、５６、５６ａ―５６ｄ、５８、 信頼スコア
５８ａ―５８ｂ、９６ａ―９６ｃ
３３、５４、９４、１３４、１７４ カテゴリーデータベース
３４ａ―３４ｎ サブデータベース
３５ａ―３５ｎ サンプルエントリー
４２、８２ ネットワークコネクション
５０、９０ 第一コンピューター
５１、６１ ＣＰＵ
５２、６２ プログラムコード
５４ａ、９４ａ ウイルスサブデータベース
５５、６５、９５、１３０、１７０ メッセージサーバー
５７、９７ メッセージフィルター
５７ａ、９７ａ、３０１ 閾値
５７ｂ 告知メッセージ
６０ａ―６０ｎ、１００ａ、１００ｂ 第二コンピューター
６３、１０３、１４２、１８２ 伝送モジュール
６３ａ、１０５、１４２ａ、１８２ａ 更新メッセージ
６３ｂ 使用者プロフィール
６４、１０４ メッセージ読み取りプログラム
７４、７５、１１１、１５１、１９１ 着信メッセージ
７４ａ、７５ａ、１０５ａ、１１１ａ、１１５ａ 本文
７４ｂ、７４ｃ 映像添付ファイル
７４ｄ、７５ｂ、１０５ｃ、１１１ｃ 実行可能添付ファイル
９４ｂ、１３４ｂ、１７４ｂ スパムサブデータベース
９５ａ 一時メッセージ
９６ ウイルス信頼スコア
９８、２０６ａ、２０７ａ スパム信頼スコア
１０３ｂ 使用者インターフェイス
１０５ｂ、１１１ｂ ＨＴＭＬ添付ファイル
１０５ｘ、１０５ｙ、１０５ｚ ヘッダー
１３３ａ、１７３ａ テストエントリー
１３４ａ テクノロジーサブデータベース
１４２ｂ、１８２ｂ、４０４ 使用者ＩＤ
２００、２０１、２００ａ、２０１ａ ウイルスサンプルエントリー
２０２、２０２ａ、２０２ｂ、２０４、
２０５、２０６、２０７ スパムサンプルエントリー
２０３ テクノロジーサンプルエントリー
２０３ａ、２０４ａ、２０５ａ 投票数
２０３ｂ、２０４ｂ、２０５ｂ 使用者リスト
４０３ａ―４０３ｃ
３００ａ、３００ｂ 投票閾値
４００ 使用者信頼データベール
４０１ａ―４０１ｃ 信頼クラス
４０２ａ―４０２ｃ 信頼値

Claims (21)

1. 使用者ノレッジによってコンピューターネットワークにおけるメッセージを分類する方法であって、該コンピューターネットワークは、
   第一コンピューターと、
   ネットワークによって第一コンピューターと情報交換する複数の第二コンピューターとを含み、該方法は、
   第一コンピューターに対して、少なくとも一つのカテゴリーに対応するメッセージに対して分類信頼スコアを指定できる分類器を提供し、
   第一コンピューターに対して、それぞれのカテゴリーに対応するカテゴリーサブデータベースを具えて分類器が分類信頼スコアを指定するときに使うカテゴリーデータベースを提供し、
   各第二コンピューターに対して、第二コンピューターから第一コンピューターにメッセージを伝送してメッセージをカテゴリーデータベースにおける少なくとも一つのカテゴリーと使用者プロフィールと関連させる伝送モジュールをそれぞれ提供し、
   複数の第二コンピューターのいずれかを通して第一メッセージを受信し、
   第一メッセージを受信した第二コンピューターの伝送モジュールを通して、第一メッセージの内容に応じて決められて第一カテゴリー及び第一使用者プロフィールと関連する第二メッセージを生じさせ、第一コンピューターに伝送し、
   第二メッセージの内容及び第一使用者プロフィールによってカテゴリーデータベースにおける第一カテゴリーに対応する第一カテゴリーサブデータベースを変更するなどのステップを含むことを特徴とする方法。
2. 前記第一カテゴリーサブデータベースを変更するステップには更に、第二メッセージの内容に応じて第一カテゴリーサブデータベースにおいてメッセージサンプルエントリーを生じさせることを特徴とする請求項１記載の方法。
3. 前記第一カテゴリーサブデータベースを変更するステップには更に、第一使用者プロフィールによってメッセージサンプルエントリーにおける、第二メッセージの内容に応じた内容を提出する使用者の数を示す計数エントリーを変更することを特徴とする請求項１記載の方法。
4. 前記方法は更に、
   第一コンピューターを通して第三メッセージを受信し、
   分類器を利用して第三メッセージの分類信頼スコアを取得するなどのステップを含み、そのうち分類器は、対応する関連計数値が予定閾値に達するメッセージサンプルエントリーを利用して分類分析を行うことを特徴とする請求項３記載の方法。
5. 前記方法は更に、分類信頼スコアによって第三メッセージに対して濾過を行うステップを含むことを特徴とする請求項４記載の方法。
6. 前記方法は更に、
   第二メッセージの内容に応じたメッセージサンプルエントリーの信頼スコアを取得し、
   第一使用者プロフィールによって信頼スコアを変更し、
   変更された信頼スコア及び閾値によってメッセージサンプルエントリーをアクティブサンプルエントリーに変更するなどのステップを含むことを特徴とする請求項１記載の方法。
7. 前記方法は更に、
   第一コンピューターを通して第三メッセージを受信し、
   分類器を利用して第三メッセージの分類信頼スコアを取得するなどのステップを含み、そのうち分類器は、アクティブサンプルエントリーだけを利用することを特徴とする請求項６記載の方法。
8. 前記方法は更に、分類信頼スコアによって第三メッセージに対して濾過を行うステップを含むことを特徴とする請求項７記載の方法。
9. 前記方法は更に、
   カテゴリーデータベースにおける第一カテゴリーサブデータベースを変更した後、分類器を利用して第一コンピューターにおけるすべての未送信メッセージごとに対して新たに分類信頼スコアを指定し、
   新たな各分類信頼スコアによってすべての未送信メッセージに対して濾過を行うなどのステップを含むことを特徴とする請求項１記載の方法。
10. 前記第一コンピューターはメッセージサーバーであって、前記第二コンピューターはメッセージサーバーのクライアントコンピューターであることを特徴とする請求項１記載の方法。
11. 請求項１記載の方法を実行するためのプログラムコードを具えるコンピューター読み取り可能なメディア。
12. コンピューターネットワークであって、該コンピューターネットワークは、
    第一コンピューターと、
    ネットワークによって第一コンピューターと接続する複数の第二コンピューターとを含み、該第一コンピューターは、
    各カテゴリーに対応するカテゴリーサブデータベースを具えるカテゴリーデータベースによって定義される、少なくとも一つのカテゴリーに対応するメッセージに対して、カテゴリーデータベースを利用して分類信頼スコアを指定できる分類器と、
    複数の第二コンピューターのいずれかから第一カテゴリーと関連する更新メッセージを受信する手段と、
    更新メッセージ及び更新メッセージと関連する使用者プロフィールによって、カテゴリーデータベースにおける第一カテゴリーに対応する第一カテゴリーサブデータベースを変更する手段とを含み、各第二コンピューターは、
    第一メッセージを受信する手段と、
    第一メッセージの内容に応じて決められる第二メッセージをコンピューターに送信してカテゴリーデータベースにおける少なくとも一つのカテゴリーと使用者プロフィールと関連させる手段とを含むことを特徴とするコンピューターネットワーク。
13. 前記第一カテゴリーサブデータベースを変更する手段は、受信した更新メッセージによって第一カテゴリーサブデータベースにメッセージサンプルエントリーを生じさせることを特徴とする請求項１２記載のコンピューターネットワーク。
14. 前記第一カテゴリーサブデータベースを変更する手段は、受信した更新メッセージと関連する使用者プロフィールによって、受信した更新メッセージに対応する計数エントリーを変更し、そのうち計数エントリーは受信した更新メッセージの内容に応じた内容を提出する使用者の数を示すことを特徴とする請求項１２記載のコンピューターネットワーク。
15. 前記第一コンピューターは更に、
    ネットワークから第三メッセージを受信する手段と、
    分類器を利用して第三メッセージに対して分類信頼スコアを指定する手段とを含み、そのうち分類器は、計数値が予定閾値に達するサンプルエントリーだけを利用して分類分析を行うことを特徴とする請求項１４記載のコンピューターネットワーク。
16. 前記第一コンピューターは更に、分類信頼スコアによって第三メッセージに対して濾過を行う手段を含むことを特徴とする請求項１５記載のコンピューターネットワーク。
17. 前記第一コンピューターは更に、
    受信した更新メッセージに対応するメッセージサンプルエントリーの信頼スコアを取得する手段と、
    受信した更新メッセージと関連する使用者プロフィールによって信頼スコアを変更する手段と、
    変更された信頼スコア及び閾値によってメッセージサンプルエントリーをアクティブサンプルエントリーに変更する手段とを含むことを特徴とする請求項１２記載のコンピューターネットワーク。
18. 前記第一コンピューターは更に、
    ネットワークから第三メッセージを受信する手段と、
    アクティブサンプルエントリーだけを利用する分類器を利用して第三メッセージの信頼スコアを取得する手段とを含むことを特徴とする請求項１７記載のコンピューターネットワーク。
19. 前記第一コンピューターは更に、分類信頼スコアによって第三メッセージに対して濾過を行う手段を含むことを特徴とする請求項１８記載のコンピューターネットワーク。
20. 前記第一コンピューターは更に、
    受信した更新メッセージによってカテゴリーデータベースにおける第一カテゴリーサブデータベースを変更した後、分類器を利用して第一コンピューターにおけるすべての未送信メッセージごとに新たに分類信頼スコアを指定する手段と、
    新たな分類信頼スコアによってすべての未送信メッセージに対して濾過を行う手段とを含むことを特徴とする請求項１２記載のコンピューターネットワーク。
21. 前記第一コンピューターはメッセージサーバーであって、前記第二コンピューターはメッセージサーバーのクライアントコンピューターであることを特徴とする請求項１２記載のコンピューターネットワーク。

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