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  1. コミュニケーション学科論集
  2. 第1号

サイバー防犯パトロールシステム構築における重要犯罪密接関連情報抽出アルゴリズムの検討

https://doi.org/10.57426/0002000147
https://doi.org/10.57426/0002000147
0147871d-62ce-467a-aff4-e88895582a5b
名前 / ファイル ライセンス アクション
CMv1-p1-11.pdf CMv1-p1-11.pdf (4.4 MB)
Item type 紀要論文 / Departmental Bulletin Paper(1)
公開日 2025-05-15
タイトル
タイトル サイバー防犯パトロールシステム構築における重要犯罪密接関連情報抽出アルゴリズムの検討
言語 ja
言語
言語 jpn
キーワード
言語 ja
主題Scheme Other
主題 AI
キーワード
言語 ja
主題Scheme Other
主題 SNS
キーワード
言語 ja
主題Scheme Other
主題 重要犯罪密接関連情報
キーワード
言語 ja
主題Scheme Other
主題 違法・有害情報
キーワード
言語 ja
主題Scheme Other
主題 子ども学
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
資源タイプ departmental bulletin paper
ID登録
ID登録 10.57426/0002000147
ID登録タイプ JaLC
著者 安彦, 智史

× 安彦, 智史

ja 安彦, 智史

ja-Kana アビコ, サトシ

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池辺, 正典

× 池辺, 正典

ja 池辺, 正典

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櫻井, 淳

× 櫻井, 淳

ja 櫻井, 淳

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藤本, 雄紀

× 藤本, 雄紀

ja 藤本, 雄紀

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抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 近年,SNSを介した重要犯罪の被害児童数が増加傾向にある.本研究ではこれらの社会的背景をふまえ,SNS上の重要犯罪密接関連情報を抽出するアルゴリズムを開発し,サイバー防犯パトロールシステムの構築に向けた検討を行った.XおよびInstagramを対象とし,AI-OCRを活用した画像内文字情報の抽出と,Random Forestを用いたテキスト分類手法を組み合わせることで,高精度な有害情報検出を可能にした.実証実験の結果,重要犯罪密接関連情報の分類精度は99%と高く,SNS上の隠語や暗号的表現を考慮した情報抽出が可能であることが確認された.今後の課題として,新たな犯罪手口への対応,TikTokやDiscordなど他のプラットフォームへの適用,法規制との整合性を考慮した社会実装が挙げられる.本研究の成果は,SNSを悪用した犯罪の早期発見・抑止に寄与し,安全なインターネット環境の実現に貢献することが期待される.
言語 ja
bibliographic_information ja : コミュニケーション学科論集

号 1, p. 1-11, 発行日 2025-03-20
出版者
出版者 仁愛大学人間学部コミュニケーション学科
言語 ja
item_10002_source_id_9
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2759887X
item_10002_source_id_11
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AB00068368
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Ver.1 2025-05-15 05:50:43.705056
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