@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00237158, author = {林, 容央 and 塩沢, 健 and 穐山, 空道 and 桂井, 麻里衣 and Hiroo, Hayashi and Ken, Shiozawa and Soramichi, Akiyama and Marie, Katsurai}, issue = {37}, month = {Jul}, note = {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.}, title = {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}, year = {2024} }