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2006/2007 SC MAGAZINE アワード ファイナリスト |
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▼スパムメール


インターネットを活用している企業にとって、激増するメールは大きな問題となっています。調査会社のデータでは、1日に全世界で流通するeメールの総数が、2003年の310億通から、2006年には600億通に倍増するとされており、その7割がスパムメール(迷惑メール)になると予測されています。
企業は受信メールからスパムメールなどの迷惑/不要メールを選り分けるという面倒な作業に、今以上の時間を費やさなければならず、ただでさえ悪影響がおよんでいる生産性が、ますます低下していくこととなります。
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また、企業がスパム対策の措置を取らない場合、スパムを管理・処理するために新たに展開しなければならないサーバのコストから見ると企業の損失額が、2003年の20億5,000万ドルから2007年には1,980億ドルに達すると試算されています。一万人のユーザーを擁する企業は年間1メールボック当たり49ドルをスパムメッセージの処理のために費やすことになり、企業のスパム対策は必要不可欠なものといえます。
▼イメージスパム


イメージスパム(Image Based Spam)とは、GIF、JPEG、あるいはPNG等の画像ファイルに宣伝用の文字列が書かれているスパム(迷惑)メールのことです。テキストに宣伝文句が書かれている従来のスパムメールとは異なり、
イメージ内に文字列が含まれているため、テキストに書かれた文字を解析するフィルタリングソフトの場合はイメージスパムをスパムとして検知することができません。
米国ではこのイメージ・スパムがSPAMの中でも30%を越えており、近年日本でも増加傾向にあります。
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既存のイメージスパム対策技術として、IPアドレスの信頼性からSPAMの判別を行うレピュテーション・フィルタ(Reputation Filters)や画像ファイル内の文字を解析する光学文字認識(OCR)等があります。
これらの技術は信頼性のあるIPアドレスからスパムメールを送信する場合や、画像ファイルに光学文字認識でも解析できない文字を使用することで、
故意にフィルタを通過することが可能となっており、これらの技術ではイメージスパムの対策として効果的ではありません。
▼MMPのスパム識別・排除機能


MMPのスパム識別・排除機能は、高度な技術を用いた複数の技術から構成されます。これらの技術を使用することで、安全にかつ容易にスパムメールの識別及び排除が可能となります。

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MMPのアンチスパム技術

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DAS |
(Dynamic Anti-spam Service) |
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RPD |
(Recurrent Pattern Detection) |
| ・ |
IBF |
(Intent-Based Filtering) |
| ・ |
AIF |
(Adaptive Image Filtering) |
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▼DAS(ダイナミック・アンチスパム・サービス)


タンブルウィード社のメッセージ・プロテクション・ラボでは、世界中から集められたスパムメールを解析し、スパムパターン認識ファイルを各ユーザへ一日に数回配信しています。eメールの管理者は特別なスパム対策のポリシー設定をしなくても、スパムパターンがサーバに自動更新され、MMPが自動的にスパムメールを検知します。

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▼IBF(インテント・ベースド・フィルタリング)


IBFエンジンは遭遇したスパムから学習することで、時間が経つに連れて検知率を改良する、AI(人工知能)を使用した技術です。
メール内で使用されている個々の単語の意味を理解すると共に、文脈や構成からも趣旨を理解し、正確にメッセージの意図を解釈することで、スパムメッセージであるかをチェックします。
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▼RPD(リカレント・パターン・ディテクション)


RPDは個別のメールの中身を解析するというよりも、スパムやウィルスの攻撃から同じパターンを発見することに注力します。
大規模発生した最新スパムに関する情報をHTTPベースで検索/収集することにより、最新のスパムメッセージであるかをチェックします。
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▼AIF(アダプティブ・イメージ・フィルタリング) −イメージスパムに対応した新技術−


Adaptive Image Filtering(AIF)と呼ばれる新技術では、ウェーブレット変換と呼ばれる高等数学理論を使用した柔軟性のある解析技術により、画像ファイルの解析を行います。
画像にノイズが入れられたものや波打った文字等を使用して光学文字認識では解析できない画像が添付されたスパムメールも、柔軟性のある解析技術によって、
これらをイメージスパムとして検知することが可能です。 画像ファイルに含まれている類似点を認識するAIFの能力は、人間の目にも匹敵するとも言われております。
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