論文の概要: A Bulletproof Business? Towards Detecting Infrastructure-as-a-Service Offerings on Telegram

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.27428v2
• Date: Thu, 24 Sep 2026 04:50:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-25 21:10:09.344508
• Title: A Bulletproof Business? Towards Detecting Infrastructure-as-a-Service Offerings on Telegram
• Title（参考訳）: 強気性ビジネス : テレグラムによるインフラストラクチャ・アズ・ア・サービス・オファリングの発見に向けて
• Abstract要約: サイバー犯罪のインフラストラクチャ・アズ・ア・サービス(I)を宣伝するテレグラムメッセージを識別する分類法を提案する。 分類は、計算、ネットワーク、通信インフラにまたがる6つのサービスカテゴリと、Bulletproof、Payment Security、Transparencyの3つの信頼属性から構成されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.15293427903448023
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Cybercriminal operations increasingly depend on reusable digital infrastructure---including hosting, proxies, and virtual private networks (VPNs)---rented through Cybercrime-as-a-Service markets and advertised on platforms such as Telegram. We present a taxonomy for identifying Telegram messages advertising cybercriminal Infrastructure-as-a-Service (IaaS). The taxonomy comprises six service categories across compute, network, and communication infrastructure, together with three trust attributes: Bulletproof, Payment Security, and Transparency. Using 261 human-annotated messages, we evaluate keyword-based and TF--IDF classifiers and examine prompt-based large language models as exploratory baselines. We select a TF--IDF pipeline and apply it to 1,116,071 messages from 167 cybercrime-related Telegram communities. The pipeline assigns at least one infrastructure category to 207,244 messages (18.57%) spanning 113 communities. Classified advertising is highly concentrated: a single community accounts for 50.3% of infrastructure-positive messages, while the trust-attribute classifiers identify Bulletproof claims in 37.66% of those messages. These findings characterize the scale, composition, and concentration of infrastructure advertising on Telegram and can inform the prioritization of communities and actors for monitoring and investigation.
• Abstract（参考訳）: サイバー犯罪の運営は、ホスティング、プロキシ、仮想プライベートネットワーク(VPN)など、再利用可能なデジタルインフラに依存し、Cybercrime-as-a-Serviceマーケットを経由し、Telegramなどのプラットフォームで宣伝されている。 本稿では,サイバー犯罪的インフラストラクチャ・アズ・ア・サービス(IaaS)を宣伝するTelegramメッセージを特定するための分類法を提案する。 分類は、計算、ネットワーク、通信インフラにまたがる6つのサービスカテゴリと、Bulletproof、Payment Security、Transparencyの3つの信頼属性から構成されている。 提案手法は,261の人称メッセージを用いて,キーワードベースおよびTF-IDF分類器を評価し,プロンプトベースの大規模言語モデルを探索ベースラインとして検討する。 我々はTF-IDFパイプラインを選択し、167のサイバー犯罪関連Telegramコミュニティからの1,116,071のメッセージに適用する。 このパイプラインは少なくとも1つのインフラカテゴリーを、113のコミュニティにまたがる207,244のメッセージ(18.57%)に割り当てている。 1つのコミュニティはインフラに陽性なメッセージの50.3%を占めており、信頼属性の分類器はこれらのメッセージの37.66%でブルレットプロテクションのクレームを識別している。 これらの知見は,Telegram上でのインフラ広告の規模,構成,集中度を特徴とし,コミュニティやアクターの優先順位付けを監視・調査に役立てることができる。

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