| 講演名 | 2018-11-21 機械学習を用いた偽サイト検知 栗原 直樹(情報セキュリティ大), 辻 秀典(情報セキュリティ大), 橋本 正樹(情報セキュリティ大), |
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| 抄録(和) | 近年、偽サイトによる被害が急増している。偽サイトは、あたかも本物であるかの様に儀網しているため、偽サイトを単純に検知することは難しく、現状では、数多く存在するサイトを人間が一つずつ目視で調査しているため、偽サイトの検知までに相当の時間がかかる事が課題となっている。本研究では、この課題を解決するために、機械学習を用いた偽サイトの検知手法を開発することで、現在人手に頼っている検知プロセスをある程度自動化し、偽サイト検知にかかる時間の短縮を目指す。本稿では、この目的のために、偽サイト検知の現状と課題を整理し、新規手法開発に向けた２回の実験を行った結果を報告する。 |
| 抄録(英) | In recent years, the damage by fake site has been rapidly increasing. Because fake sites are ceremonious as if they are genuine, it is difficult to simply detect a fake site, and in the present situation, because humans are conducting surveys one by one for many sites that exist , It takes a considerable amount of time to detect fake sites. In this research, in order to solve this problem, by developing a fake site detection method using machine learning, it is possible to automate the detection process reliant on human hands to some extent and shorten the time taken for fake site detection aim. In this paper, for this purpose, we present the current status and problems of fake site detection and report the result of two experiments for developing new method. |
| キーワード(和) | HTML / 機械学習 / サポートベクターマシン / 多層パーセプトロン / 偽サイト / 自然言語処理 / doc2vec |
| キーワード(英) | HTML / Machine Learning / Support Vector Machine / Multilayer Perceptron / Spoofed Website / Natural language processing / doc2vec |
| 資料番号 | ICSS2018-56 |
| 発行日 | 2018-11-14 (ICSS) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | ICSS |
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| 開催期間 | 2018/11/21(から2日開催) |
| 開催地（和） | 宝山ホール(鹿児島) |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 情報システム・セキュリティ、一般 |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 白石 善明(神戸大) |
| 委員長氏名（英） | Yoshiaki Shiraishi(Kobe Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 高倉 弘喜(NII) / 吉岡 克成(横浜国大) |
| 副委員長氏名（英） | Hiroki Takakura(NII) / Katsunari Yoshioka(Yokohama National Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 神谷 和憲(NTT) / 笠間 貴弘(NICT) |
| 幹事氏名（英） | Kazunori Kamiya(NTT) / Takahiro Kasama(NICT) |
| 幹事補佐氏名（和） | 山田 明(KDDI labs.) / 木藤 圭亮(三菱電機) |
| 幹事補佐氏名（英） | Akira Yamada(KDDI labs.) / Keisuke Kito(Mitsubishi Electric) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Information and Communication System Security |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 機械学習を用いた偽サイト検知 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Spoofed Website Detection using Machine Learning |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | HTML / HTML |
| キーワード(2)（和/英） | 機械学習 / Machine Learning |
| キーワード(3)（和/英） | サポートベクターマシン / Support Vector Machine |
| キーワード(4)（和/英） | 多層パーセプトロン / Multilayer Perceptron |
| キーワード(5)（和/英） | 偽サイト / Spoofed Website |
| キーワード(6)（和/英） | 自然言語処理 / Natural language processing |
| キーワード(7)（和/英） | doc2vec / doc2vec |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 栗原 直樹 / Naoki Kurihara |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 情報セキュリティ大学院大学(略称：情報セキュリティ大) Institute of Information Security(略称：Institute of Information Security) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 辻 秀典 / Hidenori Tsuji |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 情報セキュリティ大学院大学(略称：情報セキュリティ大) Institute of Information Security(略称：Institute of Information Security) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 橋本 正樹 / Masaki Hashimoto |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 情報セキュリティ大学院大学(略称：情報セキュリティ大) Institute of Information Security(略称：Institute of Information Security) |
| 発表年月日 | 2018-11-21 |
| 資料番号 | ICSS2018-56 |
| 巻番号（vol） | vol.118 |
| 号番号（no） | ICSS-315 |
| ページ範囲 | pp.19-24(ICSS), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2018-11-14 (ICSS) |