Building a Practical Cyber Crime Prevention Support System Using AI through Government-Academia Collaboration

2022 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 19K14160
• Research Category: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Basic Section 09030:Childhood and nursery/pre-school education-related
• Research Institution: Jin-ai University
• Principal Investigator: Abiko Satoshi 仁愛大学, 人間学部, 准教授 (90560475)
• Project Period (FY): 2019-04-01 – 2023-03-31
• Keywords: 子ども学 / マイクロブログ / テキストマイニング / 機械学習 / 警察 / IHC / 防犯 / 隠語

Outline of Final Research Achievements

In this study, we attempted to use machine learning (AI) to automatically classify different types of crimes using the corresponding classification data as training data. Our aim was to contribute to the normalization of cyberspace, ensuring its safety and security for young people. We constructed a cyber crime prevention patrol system.

Among the three methods compared, namely Ramdom Forests, SVM, and Naive Bayes Classifier, we adopted Ramdom Forests as it demonstrated the highest accuracy. The constructed cyber crime prevention patrol system is currently operational through the activities of Cyber Crime Prevention Volunteers commissioned by the Fukui Prefectural Police Headquarters. They report harmful information to the Internet Hotline Center.

Free Research Field

子ども学

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

本研究では、平成30年に明らかにした犯罪ごとの分類データを学習データとし、機械学習(AI)による自動判定を試みた。そして、青少年が安心安全に利用することができるサイバー空間正常化への寄与を目指し、サイバー防犯パトロールシステムを構築した。
サイバー防犯パトロールシステムについては、福井県警察本部より委嘱を受けたサイバー防犯ボランティアの活動として実運用を行い、IHCへの通報を行った。本研究分野の特色として、研究システムを開発し、検証・考察すれば終わるわけでは無く、その後の社会実装がもっとも重要な課題となる。本研究では、サイバー防犯に携わる各種関連機関と協議しながら、進めることができたと考える。