@inproceedings{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00240891,
 author = {長谷川, 深都穂 and 関戸, 恒介 and 高田, 一樹 and 藤田, 彬 and 田辺, 瑠偉 and 吉岡, 克成 and Mizuho, Hasegawa and Kousuke, Sekido and Kazuki, Takada and Akira, Fujita and Rui, Tanabe and Katsunari, Yoshioka},
 book = {コンピュータセキュリティシンポジウム2024論文集},
 month = {Oct},
 note = {近年，正規ショッピングサイトの商品情報を転載した偽ショッピングサイトによる被害が増加しており対策が求められている．我々は先行研究において，専用のセキュリティエージェントを導入したユーザのWebアクセスログから検索エンジンに表示されたURL群を抽出し，Webクローラを用いて実際にアクセスすることで偽ショッピングサイトを収集する手法を提案した．本研究では，メルカリやYahoo!ショッピングなどの日本国内で有名なショッピングサイトに掲載されている商品を検索クエリとして偽ショッピングサイトを収集する手法を提案する．検証実験の結果，2024年2月10日から8月13日までの間に25,643個の偽ショッピングサイトのドメインを収集することができた．また，2024年5月14日から6月10日の期間で先行研究で提案した手法と提案手法の検知数を比較した結果，最大で1日あたり9.6倍の偽ショッピングサイトを検知し，平均では3.7倍の偽ショッピングサイトを検知できた．, In recent years, damage caused by fake shopping sites that reproduce product information from legitimate shopping sites has increased, and countermeasures are required. In our previous study, we proposed a method to collect fake shopping sites by extracting URLs displayed in search engines from the web access logs of users with a dedicated security agent and accessing them using a web crawler.  We proposed a method to collect fake shopping sites by accessing them using a web crawler. In this study, we propose a method for collecting fake shopping sites by using products listed on famous shopping sites in Japan, such as Mercari and Yahoo!Shopping. As a result of validation experiments, we collected 25,643 fake shopping site domains between 10 February and 13 August 2024. The proposed method's detection rate compared to the method in the previous study for the period from 14 May to 10 June 2024 showed that the proposed method detected a maximum of 9.6 times per day and an average of 3.7 times per day.},
 pages = {1080--1087},
 publisher = {情報処理学会},
 title = {正規サイトの商品情報を転載する偽ショッピングサイトの収集手法の提案},
 year = {2024}
}