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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2026-03-03 14:05 1件のURLからのフィッシングキャンペーンの発見と検知ルール生成法 ○千葉大紀・中野弘樹・小出 駿（NTTセキュリティホールディングス/NTT）  ICSS2025-97 |
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| 抄録 | （和） | フィッシング対策では，URLからページ内容を取得・解析する方式が主流である．しかしクローキングにより，本文や画面が得られないURLが増え，URL単位の判定が難しくなっている．本稿では，この「コンテンツ取得困難」を失敗ではなく探索の手がかりとして扱い，単一URLからフィッシングキャンペーンを特定し，検知ルールを導く手法PhishLumosを提案する．PhishLumosは，ページ内容が得られない場合にドメイン名，IPアドレス，TLS証明書，過去スキャンのメタデータへ探索を切り替え，証拠を型付きプロパティグラフの知識ベースに決定的・冪等に，追跡可能な形で統合する．LLMが探索と統合を統括し，実測検証を通過した高精度ルールを生成する．103件（6,020件のURL）の既知キャンペーンで網羅率中央値100%，先行時間中央値192.8時間を達成した．さらに公開Webスキャン由来の600件のURLを6か月間追跡し，322件でルールを生成して192,407件の悪性URLを追加発見した．以上より，コンテンツが得られないURLからでも，キャンペーン単位の緩和策を導けることを示す． |
| （英） | PhishLumos mitigates phishing at the campaign level starting from a single URL. When page content is missing or cloaked, it pivots to infrastructure evidence (domains, IPs, TLS certificates, and historical scan metadata) and merges it into a typed property-graph knowledge base with deterministic, idempotent integration and provenance. An LLM orchestrates agents to profile campaigns and generate empirically validated detection rules. On 103 known campaigns (6,020 URLs), it achieved 100% median coverage and a 192.8-hour median detection lead time. On 600 public-scan URLs, it generated rules for 322 and surfaced 192,407 additional malicious URLs. | |
| キーワード | （和） | フィッシングキャンペーン / クローキング / インフラ情報 / 大規模言語モデル / 検知ルール生成 / / / |
| （英） | Phishing Campaign / Cloaking / Infrastructure Evidence / Large Language Model / Detection Rule Generation / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 125, no. 381, ICSS2025-97, pp. 83-90, 2026年3月. | |
| 資料番号 | ICSS2025-97 | |
| 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 | ICSS2025-97 |
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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） | 1件のURLからのフィッシングキャンペーンの発見と検知ルール生成法 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Generating Detection Rules for Phishing Campaigns from a Single URL |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | フィッシングキャンペーン / Phishing Campaign |
| キーワード(2)（和/英） | クローキング / Cloaking |
| キーワード(3)（和/英） | インフラ情報 / Infrastructure Evidence |
| キーワード(4)（和/英） | 大規模言語モデル / Large Language Model |
| キーワード(5)（和/英） | 検知ルール生成 / Detection Rule Generation |
| 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） | 千葉 大紀 / Daiki Chiba / |
| 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 Corporation/NTT, Inc. (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 Corporation/NTT, Inc. (略称： NTT Security Holdings/NTT) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 小出 駿 / Takashi Koide / |
| 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 Corporation/NTT, Inc. (略称： NTT Security Holdings/NTT) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2026-03-03 14:05:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | ICSS |
| 資料番号 | ICSS2025-97 |
| 巻番号（vol） | vol.125 |
| 号番号（no） | no.381 |
| ページ範囲 | pp.83-90 |
| ページ数 | 8 |
| 発行日 | 2026-02-24 (ICSS) |
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