| 研究課題/領域番号 |
16K01025
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
科学教育
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| 研究機関 | 岩手県立大学 |
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研究代表者 |
小倉 加奈代 岩手県立大学, ソフトウェア情報学部, 講師 (10432139)
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| 研究分担者 |
高田 豊雄 岩手県立大学, ソフトウェア情報学部, 教授 (50216652)
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2020-03-31
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| キーワード | フィッシング / ソーシャルエンジニアリング / 表層的特徴量 / URL評価サービス / 警告ダイアログ / 標的型攻撃学習教材 |
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| 研究成果の概要 |
本研究の目標は，ユーザの心理・行動特性を考慮し，技術とユーザ自身の能力向上の両面からフィッシング犯罪を防止することであった．
技術的アプローチとしてWebサイトの表層的特徴量とURL評価サービスに機械学習アルゴリズムを適用した検知手法を提案し，その有効性を確認した．また，検知支援技術として，スマートフォンの一般ユーザが見落としやすい暗号化情報等の注意喚起を促す警告ダイアログを設計し，その有効性を確認した．さらに，ユーザの能力面のアプローチとして，動画コンテンツによる擬似的訓練に基づいた標的型学習教材と第三者視点での防御能力を高める学習教材を作成し，学習効果を確認した．
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| 自由記述の分野 |
ヒューマンコンピュータインタラクション
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究では，悪性サイト検知時でも，アクセスを自動遮断せずに，ユーザ自身が検知結果を熟慮した上で最終的な行動を選択することを想定している．現在，高精度でフィッシングサイトの自動検知が可能であるが，攻撃者は新たな手口を見つけ出し，検知困難なサイトを次々と生み出すため，技術が新たな悪性サイトに対応できない場合，ユーザ自身の検知・回避が必要である．この点で本研究成果の検知支援技術によりユーザ自身の悪性サイトに対する検知感度であるセキュリティ意識を高めることができる点が特色であり，学術的意義として主張できる点である．また，これによりフィッシング犯罪減少に貢献できる点で社会的意義を主張できる点である．
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