• 研究課題をさがす
  • 研究者をさがす
  • KAKENの使い方
  1. 課題ページに戻る

2022 年度 研究成果報告書

サイバー犯罪のリスク発見・判別支援の為の統計的プロファイル分析モデルに関する研究

研究課題

  • PDF
研究課題/領域番号 18K11593
研究種目

基盤研究(C)

配分区分基金
応募区分一般
審査区分 小区分62030:学習支援システム関連
研究機関摂南大学

研究代表者

針尾 大嗣  摂南大学, 経営学部, 教授 (80386672)

研究期間 (年度) 2018-04-01 – 2023-03-31
キーワードサイバー犯罪 / プロファイル分析 / 防犯教育
研究成果の概要

本研究は、サイバー関連犯罪の犯行特徴をまとめたデータベース構築と犯行テーマ(犯行プロファイルセット)分類のための統計的プロファイリング・アプローチ、及びその活用方法を検討することを目的として、(1)サイバー関連犯罪に関わる犯行特徴(実行犯の特徴、犯行ツール、犯行手口、被害内容等)のデータベース化、(2)データベースから犯行テーマを分類・抽出するための統計的分析アプローチの検討、(3)当該成果に基づいた防犯用教材の制作に取り組む。

自由記述の分野

情報学

研究成果の学術的意義や社会的意義

一般犯罪の犯行行動と犯行者の属性推定を主な目的とした従来の統計的プロファイリング研究に対し、本研究は、情報通信ネットワークを介して実行される新たな犯罪であるサイバー犯罪を対象として、その多様な犯行形態を可視化分析するための統計的プロファイリングアプローチを検討した。世界的に遅れている我が国のサイバー関連犯罪を対象とした統計的プロファイリング研究の学術的発展に大きく貢献すると同時に、当該犯罪に向けた警察活動の課題解決に寄与するとともに、その成果を市民社会に実践的に還元するという点で意義のあるものである。

URL: 

公開日: 2024-01-30  

サービス概要 検索マニュアル よくある質問 お知らせ 利用規程 科研費による研究の帰属

Powered by NII kakenhi