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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2026-03-04 13:55 Telegram上のサイバー犯罪関連チャンネルの大規模な収集と分析 ○青砥 陸・インミン パパ・吉岡克成（横浜国大）  ICSS2025-128 |
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| 抄録 | （和） | Telegramは多様なサイバー犯罪活動の主要な基盤となっている．しかし，既存研究の多くは，標本数が限定的であること，観測期間が短期的であること，およびアクセスが制限された商用データベースに依存していることから，網羅性と再現性に課題を抱えている．我々の先行研究では，類似チャンネル推薦機能と大規模言語モデル（LLM）を用いたサイバー犯罪関連チャンネルの収集・分類システムを提案した．本稿では，類似チャンネル推薦機能による探索の深度を先行研究の2ホップから154ホップまで拡大するとともに，最新のLLMの導入と分類体系の刷新により，悪性判定で加重平均F1スコア0.90，カテゴリ分類で0.94を達成した．2025年5月から12月にかけて本システムを適用し，41,788チャンネルと約7.4億件のメッセージからなる大規模データセットを構築した．さらに，サイバー犯罪エコシステムの構造分析により，異なる犯罪カテゴリ間の接続性，英語・ペルシャ語を中心とした言語分布とカテゴリごとの言語的特徴，および類似関係ネットワークにおいて多数のチャンネルと隣接するハブチャンネルの存在を明らかにした．また，チャンネル数が最多のカテゴリである「機密性・完全性・可用性（CIA）への侵害」（全体の52.9%）の時系列分析により，2022年以降の活動の急増と，窃取された認証情報の取引の活発化を確認した． |
| （英） | Telegram has become a major platform for diverse cybercrime activities. However, existing studies often rely on limited sample sizes, short observation periods, or restricted commercial databases, which poses challenges in coverage and reproducibility. Our prior work proposed a system for collecting and classifying cybercrime-related channels using the Similar Channels recommendation feature and large language models (LLMs). This paper extends the exploration depth from 2 hops to 154 hops and adopts an advanced LLM along with a refined taxonomy, achieving weighted F1 scores of 0.90 for maliciousness detection and 0.94 for category classification. Applying this system from May to December 2025, we constructed a large-scale dataset of 41,788 channels and approximately 740 million messages. Through structural analysis of the cybercrime ecosystem, we revealed the connectivity across different crime categories, the language distribution centered on English and Persian along with linguistic characteristics by category, and the presence of hub channels with numerous adjacent channels in the similarity network. Additionally, temporal analysis of offenses against confidentiality, integrity, and availability, the largest category accounting for 52.9% of channels, revealed a surge in activity since 2022 and active trading of stolen credentials. | |
| 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. 125, no. 381, ICSS2025-128, pp. 317-324, 2026年3月. | |
| 資料番号 | ICSS2025-128 | |
| 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 | ICSS2025-128 |
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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） | Telegram上のサイバー犯罪関連チャンネルの大規模な収集と分析 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Collecting and Categorizing Cybercrime-Related Channels on Telegram at Scale |
| 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 | 2026-03-04 13:55:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | ICSS |
| 資料番号 | ICSS2025-128 |
| 巻番号（vol） | vol.125 |
| 号番号（no） | no.381 |
| ページ範囲 | pp.317-324 |
| ページ数 | 8 |
| 発行日 | 2026-02-24 (ICSS) |
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