| 講演抄録/キーワード |
| 講演名 |
2026-03-03 13:45
ローカルLLMとRAGを用いた偽ショッピングサイトURLの悪性判定手法 ○吉井優輝・川村慎太郎・中村 渚・田中秀一・安田真悟・井上大介(NICT) ICSS2025-96 |
| 抄録 |
(和) |
フィッシングサイトや偽ショッピングサイトなどの悪性サイトは増加しており,被害も拡大している.本研究では,特に増加傾向が顕著な偽ショッピングサイトに着目し,ローカル LLM を用いた検知手法を提案する.既存手法ではスクリーンショットやソースコードを用いるためストレージコストが課題となる.本手法では,URL,文字数,エントロピー,TLD 種別およびその統計情報を RAG により知識として付与し,URL のみで悪性判定を行う.gpt-oss-20b を用いた評価では,良性 URL 1,000 件,偽ショッピングサイト URL 356 件に対して Accuracy 0.96 を達成した. |
| (英) |
Malicious websites such as fake shopping sites have been increasing in recent years.This study proposes a fake shopping site detection method using a local large language model (LLM).Unlike existing approaches that rely on website screenshots or source code,the proposed method uses only URL-based features,including character length,entropy,and top-level domain (TLD) statistics,which are provided to the LLM via retrieval-augmented generation (RAG).Evaluation using gpt-oss-20b on 1,000 benign URLs and 356 fake shopping site URLs achieved an accuracy of 0.96 |
| キーワード |
(和) |
Webセキュリティ / 偽ショッピングサイト / ローカルLLM / RAG / / / / |
| (英) |
Web security / Fake-shopping website / Local LLM / RAG / / / / |
| 文献情報 |
信学技報, vol. 125, no. 381, ICSS2025-96, pp. 77-82, 2026年3月. |
| 資料番号 |
ICSS2025-96 |
| 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) |
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