AI を使用してフィッシング Web サイトをフィルタリングします。

ベトナムのスウィンバーン大学の学生4人からなるグループは、わずか数秒で悪意のある偽のウェブサイトを識別し、フィルタリングできる人工知能（AI）ツールの研究とテストを無事に完了した。

アイデアから行動へ

学生グループのリーダーであるレー・グエン・ベト・クオン氏は、グループのメンバーは最近、ますます巧妙化する手口を駆使した詐欺サイトが多数出現していることに気付いているが、人間の介入に頼る現在の解決策ではそれらを防ぐのに不十分だと述べた。

そこで、4人の学生グループは、ユーザーが閲覧しているウェブサイトを直接分析し、その安全性を評価できるウェブサイト https://ai.chongluadao.vn/ を作成しました。「AIと分析を応用することで、詐欺の手口を特定し、ユーザーに情報を提供して意識を高めることができます」とクオン氏は説明しました。

チームメンバーのTruong Duc Sang氏によると、同グループはChatGPT、Gemini、Claude、Grok、Deepseekなど、市場で容易に入手できる人気のAIモデルを使用したとのこと。モデルの結果、運用コスト、精度評価を分析・比較した後、同グループはプロジェクトに最適なアプリケーションを選択しました。

AI を使用して詐欺サイトをフィルタリング - 画像 1。

ベトナムのスウィンバーン大学の4人の学生グループは、わずか数秒で悪意のあるウェブサイトを識別し、フィルタリングできる人工知能アプリケーションの研究を行っています。（写真：DUY PHÚ）

もう一人の会員である学生のグエン・ヴァン・フイ・クアン氏は、現在市販されている悪質なウェブサイトや詐欺的なウェブサイトをフィルタリングするアプリケーションは、ユーザーが閲覧しているウェブサイトのコンテンツを直接利用するのではなく、プロバイダーがデータベースに既に収集している情報を使用していると指摘した。「AI分析を活用することで、ユーザーは悪質なウェブサイトを特定し、その危険性をリアルタイムで理解できるようになります」とクアン氏は説明した。

このアプリケーションを宣伝するチームのメンバーは、インターネット接続さえあれば、ウェブサイトから簡単にアクセスできます。ユーザーは、詐欺の疑いのあるウェブサイトのURLを入力するだけで、AIが即座に分析・検証を行います。

コミュニティプロジェクト

AIとソフトウェアを学んでいる若い学生たちは、プロジェクトを成功させるには学校で学んだ知識だけでは不十分であり、最も重要なのは決意、自己学習、そして知識への渇望だと考えています。

グループメンバーの学生、グエン・ヴィン・カン氏は、これはコミュニティ志向のプロジェクトであり、偽ウェブサイトへの遭遇、マルウェア感染、データや資産の詐取といったリスクについて、コミュニティ内で広く情報を発信し、意識向上に貢献したいと述べました。同時に、詐欺ウェブサイトの拡散を迅速に防止するために、関係当局からの支援も期待しています。

実装プロセスについて詳しく説明したドゥック・サン氏は、最大の課題は、このプロジェクトで使用されたAIモデル、つまり登場からわずか1～2年しか経っていない大規模言語モデルだったことだと述べた。「以前のプロジェクトやそれ以前のプロジェクトでは、資料が非常に限られていたことが障害でした。チームは苦労して調査、実験、そして何度も試行錯誤を重ねる必要がありましたが、すべての試行が期待通りの結果を生むとは限らず、非常に時間がかかりました」とドゥック・サン氏は振り返った。

チームリーダーのレ・グエン・ヴィエット・クオン氏によると、最も困難だったのはデータ収集だった。AIをトレーニングするには大量のデータが必要だが、インターネット上の情報やデータは比較的正確だったからだ。

「完璧なデータソースは存在しないと分かっていたため、チームメンバーはデータを手作業で入力・編集する必要がありました。データ入力後、AIが結果を返すのを待つのは、緊張と興奮が入り混じる時間でした。大規模なデータセットの処理には丸一日かかることもあり、結果が返ってきた後もテストを続けました。成功したと思ったら、結果の精度が低いということもありました。落胆しながらも、チーム全員が解決策を見つけようと決意しました」とクオン氏は振り返ります。

最大98%の精度

Chongluadao.vnプロジェクトのディレクターを務めるサイバーセキュリティ専門家のゴ・ミン・ヒュー氏は、2024年後半、ベトナムのスウィンバーン大学でサイバーセキュリティを教えていた際に、AIの適用に非常に熱心で、かつ迅速に取り組む学生グループを発見したと述べています。ヒュー氏は彼らを集め、長年温めてきたアイデアについて議論しました。そして、Chongluadao.vnプロジェクトメンバーの知識と経験を活かし、学生グループが開発した悪質ウェブサイトフィルタリングツールが完成し、98%以上の精度を達成しました。

プロジェクトの「パトロン」は、このツールはデータベースが構築される前であっても、フィッシングサイトを非常に早期に検出するのに役立つとコメントしています。さらに、このツールはユーザーフレンドリーなインターフェースを備えており、様々な組織のインターフェースに統合できます。

「この製品が一般の方、企業、そして大企業に利用していただけることを願っています。また、研究グループの学生がChongluadao.vnプロジェクトのF2世代となることを期待しています」とヒュー氏は述べた。

出典: https://nld.com.vn/ung-dung-ai-de-loc-website-lua-dao-196250422215400349.htm