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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2026-07-15 14:15 Discord上のサイバー犯罪関連メッセージに対するLLMを用いた情報収集・分析システム ○宮本直樹・川口大翔・インミン パパ・吉岡克成（横浜国大）  ISEC2026-67 SITE2026-63 BioX2026-90 HWS2026-63 ICSS2026-82 EMM2026-74 |
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| 抄録 | （和） | 近年，DiscordやTelegramといった匿名性の高いメッセージングアプリがサイバー犯罪の温床となっている．特にDiscordは，高い匿名性と不特定多数との接続の容易さから，多様な犯罪活動に悪用されている．この問題に対し，OpenAI APIを利用してDiscord上のサイバー犯罪情報を収集するシステムが提案されているが，従来手法には2つの課題が存在する．第一に，ユーザが指定した特定のサイバー犯罪カテゴリからキーワードを生成し，それに合致するメッセージのみを分析対象とするため，指定されなかったカテゴリの犯罪活動や，キーワードに含まれない未知の表現が検知から漏れ，サイバー犯罪活動の全体像を把握することが困難である．第二に，クラウド型の大規模言語モデル（LLM）に依存しているため，個人情報を含むメッセージの処理が困難である．本研究では，検知の網羅性向上とプライバシー保護の両立を目的とし，キーワードマッチングに依存せず，ローカルLLMを用いて収集した全メッセージを直接カテゴリ分類する新たな情報収集・分析システムを提案する．本システムは，ローカルLLMを用いて犯罪の疑いがあるサーバを判定した上で参加し，取得できた内部の全メッセージをカテゴリ分類する．実証実験では，1,090件のサーバから532,988件のユニークなメッセージを収集し，19,806件のサイバー犯罪関連メッセージを抽出した．ローカルLLMを用いた分類精度は，サーバ識別のF1スコアが0.89，メッセージ識別のF1スコアが0.84であった．分析の結果，コンピュータデータおよびシステムの機密性・完全性・可用性に対する犯罪，ならびに著作権に関する犯罪に関連するメッセージが多く観測され，他のDiscordサーバや外部プラットフォームへのリンクも多数投稿されていることが確認された． |
| （英） | Anonymous platforms like Discord are increasingly exploited for cybercrime. Existing intelligence collection systems using cloud-based LLMs face two challenges: privacy risks when processing personal data, and unscalable keyword matching that misses slang and novel threats. To address this, we propose a keyword-independent system utilizing a local LLM to preserve privacy and enhance detection coverage. Our system automatically identifies suspected cybercrime servers using a local LLM, after which analysts manually join them and the system categorizes all collected messages.In our evaluation, the system analyzed 532,988 messages from 1,090 servers, extracting 19,806 cybercrime-related messages. The local LLM achieved F1-scores of 0.89 for server identification and 0.84 for message classification. Analysis revealed a prevalence of copyright infringements and offenses against the confidentiality, integrity, and availability of computer data and systems, frequently accompanied by links to external platforms and other Discord servers. | |
| キーワード | （和） | Discord / サイバー犯罪 / LLM / gpt-oss-safeguard-20b / / / / |
| （英） | Discord / Cybercrime / LLM / gpt-oss-safeguard-20b / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 126, no. 111, ICSS2026-82, pp. 384-391, 2026年7月. | |
| 資料番号 | ICSS2026-82 | |
| 発行日 | 2026-07-06 (ISEC, SITE, BioX, HWS, ICSS, EMM) | |
| 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 | ISEC2026-67 SITE2026-63 BioX2026-90 HWS2026-63 ICSS2026-82 EMM2026-74 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | BioX HWS ISEC SITE ICSS EMM IPSJ-CSEC IPSJ-SPT |
| 開催期間 | 2026-07-13 - 2026-07-15 |
| 開催地（和） | 札幌コンベンションセンター |
| 開催地（英） | Sapporo Convention Center |
| テーマ（和） | セキュリティ、一般 （セキュリティサマーサミット2026） |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | ICSS |
| 会議コード | 2026-07-BioX-HWS-ISEC-SITE-ICSS-EMM-CSEC-SPT-SEC |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | Discord上のサイバー犯罪関連メッセージに対するLLMを用いた情報収集・分析システム |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | LLM-Based Information Gathering and Analysis System for Cybercrime-Related Messages on Discord |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | Discord / Discord |
| キーワード(2)（和/英） | サイバー犯罪 / Cybercrime |
| キーワード(3)（和/英） | LLM / LLM |
| キーワード(4)（和/英） | gpt-oss-safeguard-20b / gpt-oss-safeguard-20b |
| 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） | 宮本 直樹 / Naoki Miyamoto / ミヤモト ナオキ |
| 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） | 川口 大翔 / Yamato Kawaguchi / カワグチ ヤマト |
| 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） | インミン パパ / Yin Minn Pa Pa / インミン パパ |
| 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) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 吉岡 克成 / Katsunari Yoshioka / ヨシオカ カツナリ |
| 第4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 | 2026-07-15 14:15:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | ICSS |
| 資料番号 | ISEC2026-67, SITE2026-63, BioX2026-90, HWS2026-63, ICSS2026-82, EMM2026-74 |
| 巻番号（vol） | vol.126 |
| 号番号（no） | no.107(ISEC), no.108(SITE), no.109(BioX), no.110(HWS), no.111(ICSS), no.112(EMM) |
| ページ範囲 | pp.384-391 |
| ページ数 | 8 |
| 発行日 | 2026-07-06 (ISEC, SITE, BioX, HWS, ICSS, EMM) |
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