スウィンバーン大学ベトナム校の学生4名からなるグループが、悪意のあるウェブサイトや偽のウェブサイトをわずか数秒で識別・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成功裏に完了した。
アイデアから行動へ
学生グループのリーダーであるレ・グエン・ベト・クオン氏は、グループのメンバーは最近、ますます巧妙な手口を使った詐欺サイトが多数出現していることに気づいており、人間の介入に頼る現在の対策ではそれらを防ぐには不十分だと述べた。
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て安全性を評価できるウェブサイト https://ai.chongluadao.vn/ を作成した。「AIと分析を応用することで、グループは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る」とクオン氏は説明した。
チームメンバーのチュオン・ドゥック・サン氏によると、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。モデルの結果、運用コスト、精度評価を分析・比較した後、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た。
スウィンバーン大学ベトナム校の学生4人組が、悪意のあるウェブサイトをわずか数秒で識別・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る。（写真：DUY PHÚ）
別のメンバー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た情報を使用していると指摘した。「AI分析を用いることで、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る」とクアン氏は説明した。
このアプリケーションを推進するチームメンバーは、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。ユーザーは不正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
人工知能とソフトウェア工学を学ぶ若い学生たちは、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、自主学習、そして知識への飽くなき探求心だと考えている。
グループメンバーの学生、グエン・ビン・カン氏は、これは地域社会に根ざしたプロジェクトであり、偽サイト、マルウェア感染、データや資産の詐欺被害といったリスクについて、コミュニティの意識を高めるために、ユーザーに広く情報を発信したいと考えていると述べた。同時に、グループは関係当局からの支援を受け、不正サイトの拡散を迅速に阻止したいとも願っている。
実装プロセスについて詳しく説明しながら、ドゥク・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、つまりわずか1～2年前に登場したばかりの大規模な言語モデルだったと述べた。「以前のプロジェクトやそれ以前のプロジェクトでは、ドキュメント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、試行錯誤を何度も繰り返さなければならず、すべての試みが期待通りの結果をもたらすわけではなかったため、非常に時間がかかりました」とドゥク・サン氏は振り返った。
チームリーダーのレ・グエン・ベト・クオン氏によると、最も難しかったのはデータ収集だった。AIを訓練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であるに過ぎないからだ。
「完璧なデータソースは存在しないと分かっていたので、チームメンバーは手作業でデータを入力・編集する必要がありました。データを入力した後、AIが結果を返すのを待つのは、緊張と興奮が入り混じった時間でした。大規模なデータセットは処理に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。成功したと思ったのに、結果の精度が低いこともありました。落胆はしましたが、チーム全員が解決策を見つけようと決意していました」とクオン氏は語った。
精度最大98%
サイバーセキュリティ専門家でChongluadao.vnプロジェクトのディレクターを務めるNgo Minh Hieu氏は、2024年末にスウィンバーン大学ベトナム校でサイバーセキュリティを教えていた際、AIの応用に非常に熱心で素早い学生グループを発見したと語った。そこで彼は学生たちを集め、長年温めてきたアイデアについて話し合った。Chongluadao.vnプロジェクトメンバーの知識と経験を活用し、学生グループが開発した悪意のあるウェブサイトをフィルタリングするツールは完成し、98%以上の精度を達成している。
このプロジェクトの「後援者」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い段階で検出するのに役立つとコメントした。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、さまざまな組織のインターフェースに統合できる。
「この製品が個人、企業、そして大企業に利用されることを願っています。また、研究グループの学生たちがChongluadao.vnプロジェクトのF2世代となることも期待しています」とヒエウ氏は述べた。
出典：https://nld.com.vn/ung-dung-ai-de-loc-website-lua-dao-196250422215400349.htm
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