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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2026-03-03 14:25 大規模言語モデルを用いたフィッシングメール検出 ○小出 駿・中野弘樹・千葉大紀（NTTセキュリティホールディングス/NTT）  ICSS2025-98 |
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| 抄録 | （和） | フィッシングメールの急増は，既存のサイバーセキュリティ対策にとって深刻な課題となっている．スパムフィルタやセキュリティプロトコルの進歩にもかかわらず，検知漏れや過検知の問題は依然として解決されていない．ユーザは，メールがスパム判定された理由を把握することが困難であり，重要な連絡を見逃したり，フィッシングメールを誤って信頼するリスクがある． 本研究では，大規模言語モデル（LLM）を用いたフィッシングメール検出システムChatSpamDetectorを提案する．メールデータをLLM分析に適したプロンプトに変換することで，本システムは対象メールがフィッシングであるか否かを高精度に判定する．重要な点として，本システムはフィッシング判定の詳細な根拠を提示し，ユーザが十分な情報に基づいて不審なメールへの対処を判断できるよう支援する． 包括的なフィッシングメールデータセットを用いた評価において，本システムを複数のLLMおよびベースラインシステムと比較した．その結果，GPT-4を使用した本システムは99.70%の検知精度を達成した．LLMによる高度な文脈理解は，多様な欺瞞手法やなりすましを特定し，メール経由のフィッシング攻撃に対する有効な分析手段となることを実証した． |
| （英） | Phishing emails continue to pose a critical threat to cybersecurity. Despite advances in spam filters and security protocols, false negatives and false positives remain unresolved. Users often struggle to understand why emails are flagged as spam, risking missed communications or mistakenly trusting phishing emails. We propose ChatSpamDetector, a phishing email detection system utilizing Large Language Models (LLMs). By converting email data into LLM-suitable prompts, our system accurately determines whether an email is phishing and provides a detailed rationale for its judgments, enabling users to make informed decisions. We evaluated our system against multiple LLMs and baseline systems using a comprehensive phishing email dataset. Our GPT-4-based system achieved 99.70% detection accuracy. The advanced contextual understanding of LLMs enables the identification of diverse deception techniques and spoofing attempts, demonstrating its effectiveness against email-based phishing threats. |
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| キーワード | （和） | フィッシング / LLM / / / / / / |
| （英） | Phishing / LLM / / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 125, no. 381, ICSS2025-98, pp. 91-98, 2026年3月. | |
| 資料番号 | ICSS2025-98 | |
| 発行日 | 2026-02-24 (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 | ICSS2025-98 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | ICSS IPSJ-SPT |
| 開催期間 | 2026-03-03 - 2026-03-04 |
| 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 | 2026-03-ICSS-SPT |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 大規模言語モデルを用いたフィッシングメール検出 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Phishing Email Detection 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 / Phishing |
| キーワード(2)（和/英） | LLM / LLM |
| キーワード(3)（和/英） | / |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| 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） | 小出 駿 / Takashi Koide / |
| 第1著者 所属（和/英） | NTTセキュリティホールディングス/NTT (略称： NTTセキュリティホールディングス/NTT) NTT Security Holdings/NTT (略称： NTT Security Holdings/NTT) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 中野 弘樹 / Hiroki Nakano / |
| 第2著者 所属（和/英） | NTTセキュリティホールディングス/NTT (略称： NTTセキュリティホールディングス/NTT) NTT Security Holdings/NTT (略称： NTT Security Holdings/NTT) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 千葉 大紀 / Daiki Chiba / |
| 第3著者 所属（和/英） | NTTセキュリティホールディングス/NTT (略称： NTTセキュリティホールディングス/NTT) NTT Security Holdings/NTT (略称： NTT Security Holdings/NTT) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2026-03-03 14:25:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | ICSS |
| 資料番号 | ICSS2025-98 |
| 巻番号（vol） | vol.125 |
| 号番号（no） | no.381 |
| ページ範囲 | pp.91-98 |
| ページ数 | 8 |
| 発行日 | 2026-02-24 (ICSS) |
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