プロジェクトの概要:
本研究プロジェクトでは、既存のURLブラックリストを手がかりに新たな悪性URLを体系的に特定するフレームワーク、自動ブラックリスト生成器（AutoBLG）の開発を目指しています。AutoBLGの鍵となるアイデアは、Webページの探索空間を拡大しつつ、複数の事前フィルタを適用して解析対象のURL数を削減することで、ブラックリスト生成の処理を高速化することです。AutoBLGは、URL拡張、URLフィルタリング、URL検証という3つの主要な要素から構成されます。高性能なWebクライアント型ハニーポットを用いた大規模な分析により、AutoBLGが新たな未知のドライブバイダウンロードURLを抽出できることを実証しました。

発表文献:

• B. Sun, M. Akiyama, T. Yagi, M. Hatada, and T. Mori, “AutoBLG: Automatic URL Blacklist Generator Using Search Space Expansion and Filters,” Proceedings of the Twentieth IEEE Symposium on Computers and Communication (ISCC 2015), pp. 205–211, Jul. 2015. [PDF][スライド][bibtex][Xplore] （注：論文PDFは採録版であり、最終出版版ではありません。IEEEのWebページを参照してください）