野村総合研究所(NRI)は7月31日、メールの送受信履歴を機械学習により自動分析し、誤送信を事前に検出・防止する技術を開発したと発表した。

同技術により、間違った文章や添付ファイルの誤送信による情報漏洩を未然に防止できるとしている。

新技術は、過去に送受信したメールの履歴を自動分析して宛先ごとのメールの特徴を自動的に認識し、宛先が誤っていると判断した場合は検知して誤送信の可能性を事前に通知するもの。

誤送信防止の基本的な仕組み

機械学習のため人手によるキーワード登録の必要は無く、既存技術と比べて誤送信防止の負荷を大幅に軽減できるという。

宛先間違いを検知した場合の流れ

誤送信防止エンジンが誤送信メールと判断した場合、そのメールは相手先に送らず保留し、送信者に宛先確認依頼メールを自動的に送付する。送信者はその内容を確認し、宛先が間違っていたなら修正して再送信する。この場合は、保留メールはエンジンが破棄する。間違いではない場合は依頼メール内のリンクから保留メール一覧画面にアクセスし、保留解除処理することで送信が可能になる。

誤送信防止エンジンが誤判定した場合の流れ

機械学習のエンジンをメールサーバ上で稼働させれば、大量の電子メールをベースに学習を重ねることができ、誤送信防止の精度を向上できるとしている。

また、メール本文の冒頭にある送信先の名称と添付ファイル内の相手先名称との自動比較による誤送信の防止も可能であり、見積書や請求書など定型の添付ファイルを頻繁に送信する業務でのセキュリティ向上に効果があるという。

新技術では、添付ファイルの宛先チェックも可能(対応ファイル形式などの条件あり)

同社は既存技術について、キーワード登録など作業自体は比較的容易で設定内容を直ちに反映できるとのメリットは認めながらも、キーワードの複雑な組み合わせ設定が困難、キーワードの定期的な見直しが必要、一定期間メールを保留する方式では最終的にユーザの判断に依存するといったデメリットを指摘する。

一方で新技術には、十分な学習効果を得るためにはメールの蓄積・分析のための学習期間が必要な点が課題としている。

新技術は送信時のチェックに加えて、受信時のスパムメール自動検出にも応用でき、既存のメール環境に合わせた汎用的な導入も可能という。

同社では新技術を企業の情報システムや既存メールソフトと連携させ、実用的なサービスとして今後、提供していく予定だ。