2026-05-19T21:40:13Z https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/oai

oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:02007396 2026-02-16T07:50:16Z 1164:4088:1771221559804:1771221642894

レプリケータダイナミクスによるDMARC普及動態のモデル化―実測データに基づく業界別分析― Modeling the Evolutionary Dynamics of Email Security DMARC Adoption 小林,淳史 熊谷,兼太郎 石橋,圭介 Atsushi Kobayashi Kentaro Kumagai Keisuke Ishibashi IOT 本研究では，2023年1月から2026年1月にかけて日本の主要業界に属する組織ドメイン約6,000件を継続的に計測し，DMARCの普及動態をレプリケータダイナミクスに基づいてモデル化した．具体的には，DMARCの設定状態を，(1)DMARCレコード未設定（noDMARC），(2)監視状態（p=none），(3)なりすましメールの隔離または拒否を行う状態（p=quarantineまたはreject，以下p=q/r）の3状態に分類し，各状態に対応する利得関数を定義することで，状態シェアの時間推移をシュミレーションした．モデル推定の結果，業界ごとにコスト，被害感応度，および外圧に対する応答速度に有意な差が存在することが確認された．これらの結果は，DMARC普及が技術要因のみならず，業界構造や意思決定特性に強く依存していることを示しており，今後の普及施策や他のセキュリティ機能の導入動態を検討する上でも有用な知見を提供する． In this study, we continuously measured approximately 6,000 organizational domains belonging to major industries in Japan between January 2023 and January 2026 and modeled the dynamics of DMARC adoption using replicator dynamics. Specifically, DMARC configuration states were classified into three categories: (1) no DMARC record configured (noDMARC), (2) monitoring mode (p=none), and (3) enforcement mode that quarantines or rejects spoofed emails (p=quarantine or p=reject, hereafter p=q/r). By defining payoff functions for each state, we simulated the temporal evolution of state shares over time. The estimation results reveal significant industry-level differences in transition costs, damage sensitivity, and response speed to external pressures. These findings indicate that DMARC adoption is driven not only by technical factors but also strongly influenced by industry structures and organizational decision-making characteristics. 情報処理学会 2026-02-24 jpn technical report https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/2007396 2188-8787 AA12326962 研究報告インターネットと運用技術（IOT） 2026-IOT-72 19 1 8 https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/record/2007396/files/IPSJ-IOT26072019.pdf application/pdf 1.5 MB 2028-02-24