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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2025-03-07 17:05 類似チャンネル提示機能を活用したTelegramにおけるサイバー犯罪関連チャンネルの発見と分析 ○青砥 陸・インミン パパ・吉岡克成（横浜国大）  ICSS2024-120 |
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| 抄録 | （和） | Telegramは近年，サイバー犯罪者にとって主要な活動の場となっている．本研究では，膨大な数のチャンネルから，サイバー犯罪関連チャンネルを効率的に発見・分類するシステムを提案する．本システムは，Explore，Filter，Categorizeの3つのモジュールで構成される．Exploreモジュールでは，Telegramの「Similar Channels」機能を用いて既知のサイバー犯罪関連チャンネルに類似するチャンネルを特定する．しかし，この機能はチャンネルの購読者の重複に基づいて類似性を判定するため，無関係なチャンネルも多く含まれる．そこでFilterモジュールでは，大規模言語モデル（LLM）を用いて各チャンネルの内容を分析し，無関係なチャンネルを除外する．Categorizeモジュールでは，LLMを用いてやり取りされているサイバー犯罪のトピックに基づいてチャンネルを分類する．本研究では272個の既知チャンネルから「Similar Channels」機能を用いて2,273個のチャンネルを発見し，フィルタリングで791個のサイバー犯罪関連チャンネルを抽出した．分類の結果，悪意のあるツールや窃取したとされるデータの取引に関するチャンネル，DDoS攻撃などを通じてシステムの正常な機能を妨害する活動に関するチャンネルが多く観測された． |
| （英） | Telegram has become a major hub for cybercriminals in recent years. This paper proposes a system to efficiently discover and categorize cybercrime-related channels among the vast number of channels on Telegram. The system comprises three modules: Explore, Filter, and Categorize. The Explore module utilizes Telegram's "Similar Channels" feature to identify channels similar to known cybercrime-related channels. However, because this feature determines similarity based on how many subscribers are common between channels, it often includes many irrelevant channels. Therefore, the Filter module employs a large language model (LLM) to analyze each channel's content and filter out irrelevant channels. The Categorize module uses an LLM to classify channels based on their cybercrime-related discussion topics. Through this approach, we identified 2,273 channels using the "Similar Channels" feature starting from 272 known channels, and extracted 791 cybercrime-related channels through filtering. The categorization revealed a prevalence of channels related to trading malicious tools and allegedly stolen data, as well as channels focused on activities aimed at disrupting system functionality through DDoS attacks and other means. | |
| キーワード | （和） | Telegram / サイバー犯罪 / 大規模言語モデル / チャンネル分類 / / / / |
| （英） | Telegram / Cybercrime / Large Language Models / Channel Classification / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 124, no. 422, ICSS2024-120, pp. 399-406, 2025年3月. | |
| 資料番号 | ICSS2024-120 | |
| 発行日 | 2025-02-27 (ICSS) | |
| 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 | ICSS2024-120 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | ICSS IPSJ-SPT |
| 開催期間 | 2025-03-06 - 2025-03-07 |
| 開催地（和） | 沖縄県立美術館・博物館 |
| 開催地（英） | Okinawa Prefectural Museum & Art Museum |
| テーマ（和） | セキュリティ，トラスト，一般 |
| テーマ（英） | Security, Trust, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | ICSS |
| 会議コード | 2025-03-ICSS-SPT |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 類似チャンネル提示機能を活用したTelegramにおけるサイバー犯罪関連チャンネルの発見と分析 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Discovery and Analysis of Cybercrime-Related Telegram Channels using the Similar Channel Recommendation Feature |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | Telegram / Telegram |
| キーワード(2)（和/英） | サイバー犯罪 / Cybercrime |
| 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） | チャンネル分類 / Channel Classification |
| 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） | 青砥 陸 / Riku Aoto / アオト リク |
| 第1著者 所属（和/英） | 横浜国立大学 (略称： 横浜国大) Yokohama National University (略称： YNU) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | インミン パパ / Yin Minn Pa Pa / インミン パパ |
| 第2著者 所属（和/英） | 横浜国立大学 (略称： 横浜国大) Yokohama National University (略称： YNU) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 吉岡 克成 / Katsunari Yoshioka / ヨシオカ カツナリ |
| 第3著者 所属（和/英） | 横浜国立大学 (略称： 横浜国大) Yokohama National University (略称： YNU) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2025-03-07 17:05:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | ICSS |
| 資料番号 | ICSS2024-120 |
| 巻番号（vol） | vol.124 |
| 号番号（no） | no.422 |
| ページ範囲 | pp.399-406 |
| ページ数 | 8 |
| 発行日 | 2025-02-27 (ICSS) |
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