ダークウェブ上のハイパーリンクを用いた隠語分析の検討

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2024-07-15
• タイトル: ダークウェブ上のハイパーリンクを用いた隠語分析の検討
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Toward Dark Jargon Analysis using Hyperlinks on the Dark Web
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: IPSJ-CSEC
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 同志社大学大学院理工学研究科
• 著者所属: 同志社大学理工学部
• 著者所属: 立命館大学情報理工学部
• 著者所属: 同志社大学理工学部
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Science and Engineering, Doshisha University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Faculty of Science and Engineering, Doshisha University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): College of Information Science and Engineering, Ritsumeikan University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Faculty of Science and Engineering, Doshisha University
• 著者名: 林, 容央; 塩沢, 健; 穐山, 空道; 桂井, 麻里衣
• 著者名(英): Hiroo, Hayashi; Ken, Shiozawa; Soramichi, Akiyama; Marie, Katsurai
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 匿名化ネットワークを実現するダークウェブでは，麻薬や銃器の不正取引，サイバー攻撃の委託，個人の機密情報の販売など，違法な活動やサービスの取引が問題となっている．世界中の法執行機関やセキュリティ会社，学術機関がこの問題に取り組んでいるが，効果的な調査手法がまだ確立されておらず，調査には時間がかかるという課題がある．その原因の一つに，監視の目をかいくぐるための隠語の存在が挙げられる．そこで本稿では，ダークウェブのリンク情報に着目した隠語の検出手法を提案する．具体的には，ダークウェブ上の HTML ファイルからアンカータグを収集し，それに囲まれたテキストとリンク先を参照することで，任意の犯罪関連用語と関係の強い単語集合を抽出する．ダークウェブ内の約 25 万件の HTML ファイルを用いた実験では，提案手法がベースライン手法に比べて効果的に隠語を発見できることを確認した．
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AA12628305
• 書誌情報: 研究報告セキュリティ心理学とトラスト（SPT）; 巻 2024-SPT-56, 号 37, p. 1-7, 発行日 2024-07-15
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8671
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会