論文の概要: WebGeoInfer: A Structure-Free and Multi-Stage Framework for Geolocation Inference of Devices Exposing Information
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.11913v1
- Date: Sat, 16 Aug 2025 05:14:54 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-19 14:49:10.446148
- Title: WebGeoInfer: A Structure-Free and Multi-Stage Framework for Geolocation Inference of Devices Exposing Information
- Title（参考訳）: WebGeoInfer: 情報公開デバイスの位置推定のための構造自由多段階フレームワーク
- Authors: Huipeng Yang, Li Yang, Lichuan Ma, Lu Zhou, Junbo Jia, Anyuan Sang, Xinyue Wang,
- Abstract要約: 本研究では,多段階情報拡張を利用した構造自由な位置推定フレームワークであるWebGeoInferを紹介する。
WebGeoInferは94の国と2,056の都市で5,435台のデバイスを推定し、それぞれ96.96%、88.05%、79.70%の精度を達成した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.117591792366833
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Remote management devices facilitate critical infrastructure monitoring for administrators but simultaneously increase asset exposure. Sensitive geographical information overlooked in exposed device management pages poses substantial security risks. Therefore, identifying devices that reveal location information due to administrator negligence is crucial for cybersecurity regulation. Despite the rich information exposed by web interfaces of remote management devices, automatically discovering geographical locations remains challenging due to unstructured formats, varying styles, and incomplete geographical details. This study introduces WebGeoInfer, a structure-free geolocation inference framework utilizing multi-stage information enhancement. WebGeoInfer clusters similar device web pages and analyzes inter-cluster differences to extract potential geographical information, bypassing structural limitations. Through search engine enhancement and Large Language Models mining, the framework extracts geographical coordinates from identified information. WebGeoInfer successfully inferred locations for 5,435 devices across 94 countries and 2,056 cities, achieving accuracy rates of 96.96\%, 88.05\%, and 79.70\% at country, city, and street levels, respectively.
- Abstract（参考訳）: リモート管理装置は管理者にとって重要なインフラ監視を容易にするが、同時にアセット露出を増加させる。
露出したデバイス管理ページで見落とされた感動的地理的情報は、重大なセキュリティリスクを生じさせる。
したがって、管理者の怠慢による位置情報を明らかにする装置の識別は、サイバーセキュリティの規制にとって不可欠である。
遠隔管理機器のWebインターフェースが公開している豊富な情報にもかかわらず、構造化されていないフォーマット、様々なスタイル、不完全な地理的詳細のため、地理的位置の自動検出は依然として困難である。
本研究では,多段階情報拡張を利用した構造自由な位置推定フレームワークであるWebGeoInferを紹介する。
WebGeoInferは類似のデバイスWebページをクラスタ化し、クラスタ間の差異を分析して潜在的な地理的情報を抽出し、構造的制限を回避します。
このフレームワークは,検索エンジンの強化と大規模言語モデルマイニングを通じて,識別された情報から地理的座標を抽出する。
WebGeoInferは94か国、2,056都市で5,435台のデバイスを推定し、それぞれ96.96\%、88.05\%、79.70\%の精度を達成した。
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