ユーザ生成コンテンツ収集解析技術2021「CrowdCanary」NTT社会情報研究所

SNS等のソーシャルプラットフォーム(PF)上に投稿される悪性なユーザ生成コンテンツ (User Generated Content：UGC）の特徴を学習し、攻撃者の特徴（複数のソーシャルプラットフォームに拡散、イベントに同期）を考慮して⼤規模に悪性UGCを収集・解析する技術です。本成果により、ソーシャルPFを起点とするフィッシング詐欺等の被害を未然に防ぐことが可能です。

SNS等のソーシャルPFの利用者の増加とともに、ソーシャルPFを起点として人を騙す攻撃件数が急増しています。攻撃者は人の注目を集めるイベントに乗じて、複数PFで悪性UGCをばらまくといった特徴があります。この攻撃を未然に防ぐ方法として、複数のソーシャルPFを監視することが考えられますが、限られた調査時間/リソースで対応することは困難でした。

• 偽の料金未払い連絡や偽のパスワード変更依頼メッセージなど定常的に発生する悪性UGCに加えて、大規模イベントなどに便乗した悪性UGCを収集可能
• 悪性UGCのリンクを遷移して収集するブラウザイベント等、複数の特徴情報を活用した高精度な悪性判定

• フィッシングサイトのブラックリスト生成による被害の未然防止
• 攻撃者の用いるSNSアカウントやコンテンツリスクの可視化

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