著者

津田 侑 遠峰 隆史 井上 大介

雑誌

研究報告セキュリティ心理学とトラスト(SPT)

巻号頁・発行日

vol.2014, no.14, pp.1-6, 2014-03-20

---

個人情報やプライバシーに係る情報がユーザ自身により書き込まれる SNS では,攻撃者にそれらの情報を窃取される恐れがある.実際に,情報窃取用の不正なアカウントを作成しユーザと友達関係を構築することで,公開されたプロフィール情報以外に友達のみに限定公開されたものまでも窃取する方法が存在する.本研究では SNS の特性を活かし,SNS 上のユーザらが協力して不正アカウントを報告し合うシステムを提案する.本システムでは,友達申請を受けた時点でそのアカウントが不正なものかどうかの判定基準をユーザに示し,不正アカウントの報告を促す.報告された不正アカウントは他のユーザにも共有され,ユーザ同士で注意喚起することを可能とする.本研究の最後では,実際に 7 人の Facebook ユーザが本システムを用いて収集した不正アカウントを分析し,それらのプロフィール情報の特徴やそれらが行う友達申請行為に着目した考察を述べる.On online social networks (OSNs) which store huge personal data and privacy information by OSNs users, those information can be stolen by attackers. Actually, attackers create their accounts called "fake profiles" for collecting information. Then, the accounts connect to targeted users on OSNs in order that they aim at limited-access information only for targeted users' friends. In this paper, we propose a system for sharing and alerting to fake profiles among OSNs users, in which users can collaborate with their friends. This system shows a sence of fake profiles to users and encourages users to report the profiles to their friends as attackers. In addition, 7 existing Facebook users collect fake profiles using this system. The authors analyze these fake profiles. At last, we discuss features of their profile information and their friend-request actions.

著者

井上 大介 中尾 康二

雑誌

情報処理

巻号頁・発行日

vol.51, no.3, pp.237-243, 2010-03-15

著者

西田 雅太 星澤 裕二 笠間 貴弘 衛藤 将史 井上 大介 中尾 康二

出版者

一般社団法人情報処理学会

雑誌

研究報告マルチメディア通信と分散処理(DPS) (ISSN:09196072)

巻号頁・発行日

vol.2014, no.21, pp.1-7, 2014-02-27

---

近年増加しているドライブバイダウンロード攻撃では,JavaScript を介して攻撃を行うものがあり,悪意のある JavaScript を検出する手法が希求されている.本稿では,難読化が施された JavaScript の文字出現頻度が一般の JavaScript とは異なる傾向があることに着目し,スクリプトの文字出現頻度を機械学習のパラメータとすることで,悪意のある難読化スクリプトを検出する手法を提案する.また提案手法の検証として,一般サイトの JavaScript と MWS データセット内の D3M 攻撃通信データの JavaScript を入力として学習した結果を示す.Today the number of Drive-by-Download attacks using JavaScript has increased. Therefore we need an efficient method to detect malicious JavaScript. In this paper, we focus our attention on a bias of character frequency of obfuscated malicious JavaScript. We will propose the use of machine learning with character frequency to detect obfuscated malicious JavaScript. This paper will also evaluate the proposed method by using various JavaScript in benign web sites and D3M pcap of MWS dataset.

著者

井上 大介 山崎 祐二 筒井 裕文 清 和成 惣田 訓 藤田 正憲 池 道彦

出版者

公益社団法人日本生物工学会

雑誌

日本生物工学会大会講演要旨集

巻号頁・発行日

vol.21, 2009-08-25

著者

井上 大介

出版者

創価大学

雑誌

若手研究(B)

巻号頁・発行日

2010

---

メキシコ民衆文化としてのサンタ・ムエルテ信仰の特徴は、負のイメージが付与されたテピート地区という社会空間を含む従来の文化資源を流用しつつ、従属階級の信者に対し、特定のアイデンティティを提供し、既存の文化的カテゴリーを揺り動かすような動向を現出させていた。またその表象に関しては、グローバル、ナショナル、ローカルといった諸次元での語りが存在し、非常に流動的な言説によってカテゴライズされているといった特徴が抽出できた。同時にマイノリティ宗教の中にも正統・異端の区別が認識されており、組織化された動向はより社会的制裁と結びついているといった傾向が看取できた。