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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2025-01-24 11:45 LLMを用いたHTMLコード分析によるフィッシングサイト検知手法 ○岡田海里・依田みなみ・松野 裕（日大）  KBSE2024-51 |
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| 抄録 | （和） | 近年，フィッシング詐欺による被害が急増しており，日本では2019年から2023年にかけて約20倍に増加している．様々なフィッシング検知手法が提案されているものの，依然として被害は減少していない．既存研究の一つとして，大規模言語モデル（LLM）を用いたフィッシング検知システムが提案されている．その研究では，画像，ドメイン情報，およびHTMLの一部を検知に利用しているが，誤判定の原因はドメインとソーシャルエンジニアリング（SE）技術に関連していると分析されていた．しかしながら，HTMLの簡略化による影響は分析されていなかった．このことから，簡略化したHTMLがフィッシング検知において影響が小さく，入力データとして十分でない可能性がある．そこで本研究では，HTMLを簡略化せずにフィッシング検知を行い，フィッシング要素を含んだHTMLによって精度向上を試みる．既存研究において誤判定されたデータの一部に対して実験を行った結果，HTMLソースをLLMがフィッシング検知の判断材料として利用可能であることを確認した． |
| （英） | In recent years, the damages caused by phishing scams have sharply increased in Japan, surging approximately twentyfold between 2019 and 2023. Although various phishing detection methods have been proposed, the number of victims has not declined. Among existing research, one study proposed a phishing detection system utilizing large language models (LLM) by leveraging images, domain information, and partially extracted HTML. Their analysis indicated that misclassifications were primarily due to domain-related factors and social engineering (SE) techniques, while the impact of HTML simplification was not examined. Consequently, there is a possibility that the simplified HTML had only a minimal impact on phishing detection and might be insufficient as input data. To address this, our study attempts phishing detection without simplifying the HTML, aiming to improve accuracy by including phishing elements embedded within the original HTML source. Through experiments on a subset of data previously misclassified in existing research, we confirmed that LLMs can indeed utilize the full HTML source as a judgment basis for phishing detection. | |
| キーワード | （和） | フィッシングサイト / ソーシャルエンジニアリング / 大規模言語モデル / HTML / / / / |
| （英） | Phishing Sites / Social Engineering / Large Language Models / HTML / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 124, no. 358, KBSE2024-51, pp. 75-80, 2025年1月. | |
| 資料番号 | KBSE2024-51 | |
| 発行日 | 2025-01-16 (KBSE) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | KBSE2024-51 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | KBSE |
| 開催期間 | 2025-01-23 - 2025-01-24 |
| 開催地（和） | 大阪教育大学（天王寺） |
| 開催地（英） | Osaka Kyoiku University（Tennoji） |
| テーマ（和） | 一般 |
| テーマ（英） | General |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | KBSE |
| 会議コード | 2025-01-KBSE |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | LLMを用いたHTMLコード分析によるフィッシングサイト検知手法 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Phishing Site Detection Method through Analysis of HTML Code Using Large Language Models |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | フィッシングサイト / Phishing Sites |
| キーワード(2)（和/英） | ソーシャルエンジニアリング / Social Engineering |
| キーワード(3)（和/英） | 大規模言語モデル / Large Language Models |
| キーワード(4)（和/英） | HTML / HTML |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 岡田 海里 / Kairi Okada / オカダ カイリ |
| 第1著者 所属（和/英） | 日本大学 (略称： 日大) Nihon University (略称： Nihon Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 依田 みなみ / Minami Yoda / ヨダ ミナミ |
| 第2著者 所属（和/英） | 日本大学 (略称： 日大) Nihon University (略称： Nihon Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 松野 裕 / Yutaka Matsuno / マツノ ユタカ |
| 第3著者 所属（和/英） | 日本大学 (略称： 日大) Nihon University (略称： Nihon Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2025-01-24 11:45:00 |
| 発表時間 | 30分 |
| 申込先研究会 | KBSE |
| 資料番号 | KBSE2024-51 |
| 巻番号（vol） | vol.124 |
| 号番号（no） | no.358 |
| ページ範囲 | pp.75-80 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2025-01-16 (KBSE) |
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