AIがロマンス詐欺プロフを見抜く！

Automatically Dismantling Online Dating Fraud
Suarez-Tangil, G. Edwards, M., Peersman, C., Stringhini, G., Rashid, A., Whitty, M.

要約
研究方法
何が分かった？
社会への効き目

要約

オンライン恋愛詐欺では、犯人が魅力的な偽プロフィールを作り、個別に会話して信頼を得た後に送金を迫ります。本論文は、プロフィール（年齢・職業などの属性、自己紹介文、写真）だけから詐欺師アカウントを早期に自動検知する手法を提案。一般ユーザー14,720件と詐欺師5,402件のデータで学習し、属性・文章・画像の3分類器を組み合わせたアンサンブルで正解率97%、F1=0.945を達成しました（欠落項目があっても頑健）。

研究方法

この論文はIMDEA NetworksのSuarez-Tangil先生らのグループによる研究です。本研究が狙ったのは「メッセージ内容」ではなく、詐欺の出発点であるプロフィールそのものからの早期検知です。データは、出会い系サイト datingnmore.com の一般プロフィールと、詐欺師として公開リスト化された scamdigger.com のプロフィールを収集し、合計で一般14,720件・詐欺師5,402件（2017年3月時点）を分析対象にしました（論文中ではプライバシー配慮のため個人特定情報は出しません）。

特徴量（AIに食べさせる“手がかり”）は3系統です。

属性（デモグラ）：年齢、性別、民族、婚姻、職業、居住地（緯度経度・国）など。欠けている項目が多い現実を踏まえ、全部そろっている場合は精度の出やすいランダムフォレスト、欠損がある場合は欠損に強いナイーブベイズ、という“使い分け”をします。
画像：写真そのものを直接分類するのではなく、まず深層学習の画像キャプション生成（写真を「○○している男性」のような文章にする）で画像の意味を取り出し、名詞（人物・物）、動詞（行動）、形容詞・副詞（修飾）に分解して特徴化します。
自己紹介文：短文でも効くように、単語の並び（特に単語2つの組＝バイグラム）をTF-IDFで重み付けし、SVM（文章分類で定番の機械学習）で判定します。

学習はデータを訓練60%・テスト20%・検証20%に分け、3分類器の出力（詐欺確率）を最後に重み付き投票（アンサンブル）**で統合します。要するに、「属性だけだと怪しいけど文章は自然」「写真がテンプレっぽい」など、片方だけでは迷うケースを“多数決＋重み”で最終判断する設計です。

何が分かった？

性能面では、3つを統合した重み付きアンサンブルが最良で、**正解率97%・再現率0.929・適合率0.962（F1=0.945）**と高水準でした。単体でも自己紹介文SVMや属性分類器はそこそこ強いのですが、統合すると見落とし（詐欺を見逃す）を減らしつつ、誤検知も抑えられるのがポイントです。

また「詐欺師らしさ」の中身も具体化されています。例えば属性では、詐欺師は“配偶者と死別”設定が多い、男性詐欺師は軍人・技術職（エンジニア等）が目立つ、居住地は米国・西欧の大都市を名乗りやすい、といった“刺さりやすい人物像”が見えます。文章では、詐欺師は自己紹介が長めで、感情語（愛情・誠実さの強調）や不自然な言い回し（英語の非流暢さの痕跡）が手がかりになります。画像側でも、制服・職業文脈や“それっぽい状況写真”など、テーマの反復が識別に効きました。

一方で限界もはっきりしていて、プロフィールが自然に見える詐欺師は取りこぼし得ます。論文では、そうしたケースには将来的に「メッセージの言い回し」や「行動（大量送信など）」も組み合わせる余地がある、と議論しています。

社会への効き目

この研究の一番の貢献は、恋愛詐欺の対策を「被害後の通報」から「接触前後の早期ブロック」へ寄せられる点です。出会い系は“知らない人同士が話す場”なのでスパム対策の発想が効きにくいのですが、本研究はプロフィールの作り方そのものに注目し、プラットフォーム運営者が登録時点で旗を立てたり、ユーザー側ツールとして警告を出したりする土台を作りました。

加えて、誤検知（善良なユーザーを弾く）と見逃し（詐欺を通す）のトレードオフを、運用目的に合わせて調整できる考え方も提示しています。運営側は誤検知を最小化して人手審査につなげる、個人向け安全ツールは“念のため警告”に寄せる、などです。さらに、IPなど隠しやすい情報に依存しすぎず、文章・画像・属性といった“プロフィール上の表現”を広く使うため、一定の回避耐性も期待できます（ただし、他サイトの本物プロフィールを丸ごとコピーするような高度化には別対策が必要、という警告も添えられています）。

タイトル	Automatically Dismantling Online Dating Fraud
類別	Journal Article
筆者	Suarez-Tangil, G. Assistant Professor, IMDEA Networks Institute Edwards, M., University of Bristol Peersman, C., Research Fellow, University of Bristol Stringhini, G., Associate Professor at Boston University Rashid, A., Professor, Department of Computer Science, University of Bristol, UK Whitty, M. Maureen Brunt Fellow, Professor of Human Factors in Cyber Security
雑誌名	IEEE Transactions on Information Forensics and Security
発行者	IEEE
発行日	2019
巻数・ページ	15巻 pp1128-1137
言語	英語
URL	https://doi.org/10.1109/tifs.2019.2930479
Cite	Suarez-Tangil, G., Edwards, M., Peersman, C., Stringhini, G., Rashid, A., & Whitty, M. (2020). Automatically dismantling online dating fraud. IEEE Transactions on Information Forensics and Security, 15, 1128–1137. https://doi.org/10.1109/TIFS.2019.2930479