Webサイトの色や形などの外形的特徴のみを用いて有害サイトを高速かつ高精度に検出する技術を開発

近年、インターネットの普及により、一般ユーザ向けのWebサイトは増加する一方で、出会い系サイトや犯罪予告サイトなど有害なWebサイトも増加する傾向にあり、有害なWebサイトを自動的に検出するためのフィルタリングシステムに注目が集まっています。

現在主流のフィルタリングシステムのBlack / Whiteリスト方式では、URLリストのデータベースを管理するためのコストが大きくなる点や有害Webサイトと無害Webサイトの双方が同じURLドメインに存在する場合があるため判定精度が低下する点が課題であり、また、Webサイトに記載された単語から有害Webサイトを検出する文書解析方式や画像の特徴を解析することで有害な画像を検出する画像解析方式も開発されていますが、高精度な検出にするために多くの処理時間を要するという課題があります。 

この度、こうした課題を解決するために、外形的特徴から有害サイトを検出する技術を開発しました。

この技術は、背景色、リンク先やブラウザに特定の動作をさせるスクリプトなどのWebサイトのHTMLを解析することで、有害サイトに特有な外形的特徴を自動的に学習し、検出することが可能となります。

本技術の特長は、従来の文書解析方式では10,000個の特徴が必要だったのに対し、今回開発した外形的特徴に基づく方式ではわずか26個の特徴を用いるだけで90.3%※という高い精度で有害サイトを検出することが可能となりました。また、処理速度も従来の文書解析方式と比較して、3倍以上の高速処理を実現しています。

これにより、従来の方式と比べて誤検出が少なく、短時間で有害Web検出フィルタリングが可能となるため、フィルタリングシステムが導入されたブラウザなどを快適に利用することができるようになります。
（※ 1万の有害サイトと1万の無害サイトの合計2万サイトという環境下で、本技術を使用して有害サイトを検出した結果、90.3%という精度で検出）

今後は本技術を活用したフィルタリングシステムをPCなどのブラウザや、ISP（インターネット接続事業者）のフィルタリングサービス、監視事業者におけるWebサイトの監視業務などへ導入するため、技術開発を進めて行くとともに早期の実用化を目指します。