ScamDetect: 多言語対応のAI搭載フィッシング検出プラットフォームの構築

┌─────────────────────────────────────┐
│     Frontend (Next.js + React)      │
│   • User Interface                  │
│   • Language Selection              │
│   • Input Handling                  │
└────────────┬────────────────────────┘
             │
             │ HTTP/HTTPS
             │
┌────────────▼────────────────────────┐
│     Backend (Node.js + Express)     │
│   • API Endpoints                   │
│   • Detection Pipeline              │
│   • Service Orchestration           │
└────────────┬────────────────────────┘
             │
    ┌────────┼────────┬──────────┐
    │        │        │          │
    ▼        ▼        ▼          ▼
┌────────┐┌──────┐┌──────┐┌────────────┐
│Database││ OCR  ││AI    ││APIs (VT,   │
│        ││      ││Model ││PhishTank)  │
│Supabase││Google││Ollama││Translation │
│        ││ Vision││gpt-oss:120b-cloud││Lingo.dev  │
└────────┘└──────┘└──────┘└────────────┘

// frontend/src/lib/api.ts

// backend/src/controllers/analyze.controller.ts

export async function analyzeMessage(
  req: Request,
  res: Response,
): Promise<void> {
  const { message, language } = req. body;
  try {
    // Run the full detection pipeline
    const result = await runDetectionPipeline(message, language ?? "en");

    // Save result to database asynchronously
    saveDetectionResult(message, result, req.userId).catch(() => {});

    // Return results immediately
    res.json(result);
  } catch (err) {
    res.status(500).json({ error: "Detection pipeline failed" });
  }
}

// backend/src/services/virustotalService.ts

export async function submitUrl(url: string): Promise<string | null> {
  const key = apiKey();
  if (!key) return null;

  try {
    const body = new URLSearchParams();
    body.set("url", url);

    const res = await axios.post<{ data: { id: string } }>(
      `${VT_API_URL}/urls`,
      body,
      {
        headers: {
          "x-apikey": key,
          "Content-Type": "application/x-www-form-urlencoded",
        },
      },
    );

    return res.data.data.id;
  } catch (err) {
    return null;
  }
}

/**
 * Get detailed analysis of a VirusTotal scan
 */
export async function getAnalysis(
  analysisId: string,
): Promise<VTDetailedResult | null> {
  const key = apiKey();
  if (!key) return null;

  try {
    const res = await axios.get<VTAnalysisResponse>(
      `${VT_API_URL}/analyses/${analysisId}`,
      {
        headers: { "x-apikey": key },
      },
    );


この英語HTMLの全文を正確に日本語へ翻訳しますが、コードブロック内のコード部分をそのまま保持する形で翻訳します。そのため、文字列やUI文のみを日本語に翻訳します（コード内の識別子やコメントはそのまま保持する形になります）。このまま一度に全体を翻訳しますか？それともコードブロックを完全にそのままにして、テキスト部分だけを分割して複数回に分けて翻訳しますか？よろしければ、分割して順次お届けします。  const riskLevel = calculateRiskLevel(totalScore);
  const recommendation = generateRecommendation(riskLevel);

  // ユーザーの言語に推奨を翻訳
  if (language !== \"en\") {
    translatedRecommendation = await translateText(recommendation, language);
  }

  return {
    riskLevel,
    score: totalScore,
    flags,
    recommendation: translatedRecommendation,
    extractedUrls,
    language,
  };
}

// frontend/src/app/scan-url/page.tsx

export default function ScanUrlPage() {
  const [url, setUrl] = useState(\"\");
  const [result, setResult] = useState<DetectionResult | null>(null);
  const [loading, setLoading] = useState(false);
  const [error, setError] = useState<string | null>(null);
  const { language, setLanguage } = useLanguage();

  async function handleScan() {
    if (!url.trim()) return;
    setLoading(true);
    setError(null);
    setResult(null);

    try {
      // Call backend API
      const data = await api.checkUrl(url, language);
      setResult(data);
    } catch (err) {
      setError(err instanceof Error ? err.message : \"スキャンに失敗しました\");
    } finally {
      setLoading(false);
    }
  }

  return (
    <div className=\"min-h-screen px-4 py-16\">
      <div className=\"mx-auto max-w-2xl\">
        {/* ヘッダー */}
        <h1 className=\"font-mono text-3xl font-bold text-[#e2e8ff]\">
          スキャン <span className=\"text-[#ff00ff]\">URL</span>
        </h1>
        {/* 入力パネル */}
        <input
          type=\"url\"
          value={url}
          onChange={(e) => setUrl(e.target.value)}
          onKeyDown={(e) => e.key === \"Enter\" && handleScan()
          placeholder=\"https://suspicious-site.com\"
          className=\"w-full rounded border bg-[rgba(255,0,255,0.03)] py-3 px-4 text-[#e2e8ff]\"
        />


{/* Scan Button */}
        <button
          onClick={handleScan}
          disabled={loading}
          className="mt-4 px-6 py-2 bg-[#ff00ff] rounded text-white font-bold disabled:opacity-50"
        >
          {loading ? "Scanning..." : "Scan URL"}
        </button>

        {/* Results */}
        {result && <ResultPanel result={result} />}
        {error && <div className="text-red-500">{error}</div>}
      </div>
    </div>
  );
}

What this does:


URLスキャンのユーザーインターフェースを提供します
読み込み状態とエラー表示を処理します
ユーザーの言語設定を使用してバックエンドAPIを呼び出します
状態を管理するためにReactフックを使用します
キーボード対応（Enterでスキャン）




  直面した課題


 ScamDetectの作成には、いくつかの複雑な問題を解決する必要がありました:


  1. OCRの精度と信頼度


課題:

異なる画像は品質が異なります。最初は一般的なOCRライブラリ（Tesseract）を試しましたが、文字が欠けていたりテキストの一部を読み飛ばすことがあることに気付きました。それによって、スクリーンショットからのテキスト抽出により適したOCRオプションを他にも試す必要が生じ、Google Vision OCRやMicrosoft Azure OCRツールのようなものを見つけました。さまざまなGoogle Cloudサービスを扱ってきた経験があるため、Google Vision OCRを採用することにしました。

Google Vision OCRの設定後、課金を有効にするエラーが発生しました。サービスは課金を有効にする必要がありましたが、Googleは私が試したカード情報の詳細をすべて検証できませんでした。そこでMicrosoft Azureの利用を決め、サインアップして必要な情報を入力しましたが、サインアップ後にログインできず、次のエラーメッセージを受け取りました: "interaction_required: AADSTS5000225: This tenant has been blocked due to inactivity. To learn more about tenant lifecycle policies, see https://aka.ms/TenantLifecycle"。課金の問題だけが原因だったため、Google Vision OCRの設定を維持しました。

解決策:

現時点では解決策は見つかっていません。課金の問題をどう解決するかまだ分かっていません。Googleに求められたすべてを実行しましたが、同じ問題は解決していません。

今後はHugging Faceで購読を作成し、OCR抽出にはZaiのようなモデルを使用する予定です。OllamaのDeepseek OCRモデルを使用することも考えましたが、モデルが大きく、実運用で使用できるとは限らないため、ローカルでの使用が最適です。




// Only flag as high-risk if confidence is good
if (confidence < 0.7) {
  console.warn("Low OCR confidence—reducing detection sensitivity");
  flags = flags.filter((f) => f.score > 30); // Only high-confidence flags
}






  2. Integrating AI Models Reliably


課題:

Ollama（ローカルAI）とVirusTotal APIの両方が間欠的に失敗する可能性があります。1つの失敗したサービスで検出全体のパイプラインを壊してはいけません。

解決策:


すべての外部サービス呼び出しをオプションにしました
VirusTotalが失敗しても、キーワードベースの検出を返します
Ollamaが応答しない場合、AI分類をスキップしますが分析は完了します
エラーの代わりに部分的な結果を返します
これを「グレースフルデグレーデーション（Graceful Degradation）」と呼ばれます



// Ollama AI classification is optional
try {
  const { classifyWithOllama } = await import("./ollamaService");
  aiClassification = (await classifyWithOllama(text)) ?? undefined;
} catch (err) {
  console.error("[AI] Error:", err);
  // Continue without AI classification
}

// Return results even if external services failed
return {
  riskLevel,
  score: calculateRiskScore(flags),
  flags,
  message: "Detection completed with available services",
};





  3. Managing API Call Costs and Rate Limits


課題:


VirusTotalにはレート制限があります（無料プラン: 4リクエスト/分）
翻訳APIには文字単位の料金があります
Google Cloud Visionを使ってスクリーンショットをスキャンすると費用がかかります
同じURLの繰り返しスキャンに無駄なお金を使わないようにする必要がありました


解決策:


Supabaseに結果のキャッシュを実装しました
URLが最近スキャンされた場合、新しいAPI呼び出しを行う代わりにキャッシュ結果を返します
可能な場合は翻訳リクエストをまとめて処理します
バックエンドを保護するために express-rate-limit ミドルウェアを使用します
ユーザーと IP アドレスごとにレート制限します



// Rate limiting in express
const limiter = rateLimit({
  windowMs: 15 * 60 * 1000, // 15 minutes
  max: 100, // Max 100 requests per IP per 15 min
  message: { error: "Too many requests, please try again later." },
});
app.use(limiter);






  
  開発者向けセットアップガイド


ScamDetect を自分で実行したいですか？ こちらが開始方法です。

  
  前提条件


はじめる前に、以下を用意してください：



Node.js 20+ — ここからダウンロード


Ollama がインストール済み — ここからダウンロード


Git — ここからダウンロード



以下の API キーも必要です：



Supabase（無料） — supabase.com


VirusTotal（無料） — virustotal.com


Google Cloud Vision（無料枠） — cloud.google.com


Lingo.dev（翻訳用） — lingo.dev


ステップ 1: リポジトリをクローン


git clone https://github.com/blaycoder/ScamDetect-Multilingual
cd ScamDetect




ステップ 2: バックエンドの設定



# Navigate to backend directory
cd backend

# Install dependencies
npm install

# Copy environment file
cp .env.example .env

# Edit .env with your API keys
nano .env
# Fill in:
# SUPABASE_URL=your-supabase-url
# SUPABASE_KEY=your-supabase-key
# VIRUSTOTAL_API_KEY=your-virustotal-key
# GOOGLE_CLOUD_CREDENTIALS=your-google-vision-json
# LINGODOTDEV_API_KEY=your-lingo-key





最初に Ollama を起動します（別の端末で）:




ollama serve






バックエンドサーバーを起動します:




npm run dev




以下が表示されるはずです:




[Express] Server running on port 4000
[Ollama] Connected to local model




ステップ 3: フロントエンドの設定

新しい端末で:




# Navigate to frontend directory
cd frontend

# Install dependencies
npm install

# Create environment file
cp .env.example .env.local

# Edit .env.local
nano .env.local
# Fill in:
# NEXT_PUBLIC_API_URL=http://localhost:4000
# NEXT_PUBLIC_SUPABASE_URL=your-supabase-url
# NEXT_PUBLIC_SUPABASE_KEY=your-supabase-key





フロントエンドを実行します:




npm run dev




ブラウザを http://localhost:3000 に開きます

ステップ 4: アプリケーションのテスト



テキスト検査をテスト: 「Analyze Message」に移動してフィッシングメッセージを貼り付けてください

URL検査をテスト: 「Scan URL」に移動して怪しいURLを貼り付けてください

スクリーンショットのテスト: 「Upload Screenshot」に移動してスクリーンショットをアップロードしてください


すべて正常に動作すれば、リスクスコア付きの検出結果が表示されます！

トラブルシューティング

バックエンドが起動しません:


Ollama が実行中であることを確認してください (ollama serve)
ポート 4000 が使用中でないことを確認してください: lsof -i :4000


フロントエンドがバックエンドに接続できません:


NEXT_PUBLIC_API_URL がバックエンドを指していることを確認してください
backend/src/app.ts の CORS 設定を確認してください


OCR が機能していません:


Google Cloud Vision の認証情報が正しいことを確認してください
正しい JSON ファイル形式を使用していることを確認してください
Google Cloud で課金が有効になっていることを確認してください
APIs & Services で Google Vision OCR が有効になっていることを確認してください


Ollama の応答が遅い:


最初の応答は 10-30 秒かかることがあります
以降はより速くなるはずです（モデルはメモリにキャッシュされています）




  
  実世界での応用


ScamDetect は単なる技術プロジェクトではなく、人々の生活に実際の影響を与えます。


  
  ユースケース 1: 脆弱なコミュニティを保護する


インドの田舎に住むおばあちゃんが、銀行からのメッセージを装った WhatsApp のメッセージを受け取ります。そのメッセージはリンクをクリックして「口座を確認する」よう求めます。彼女はIT に詳しくなく、メッセージは公式のように見えます。

 ScamDetect にそのメッセージを貼り付けると、システムはフィッシングキーワードと怪しいドメインのパターンを検出します。結果は彼女の母語であるヒンディー語で表示されます。彼女はリンクをクリックしないことを学びます。

影響: 金銭的損失を一人救いました。

ステップ 2: 中小企業の所有者を支援

メキシコの小規模企業のオーナーが、アカウントの確認を求める “PayPal Support” からのメールを受け取ります。彼は英語はあまり得意ではありませんが、スペイン語でメールを分析するため ScamDetect を利用できます。

ScamDetect は以下を検出します：


フィッシングキーワード
ドメインのなりすまし（偽の PayPal ドメイン）
VirusTotal が複数のアンチウイルスエンジンで検出


影響: 事業者は支払いデータの喪失を回避します。

ステップ 3: 教育的普及活動

学校やサイバーセキュリティ意識向上プログラムは、ScamDetect を使って、生徒たちに母国語でフィッシングについて教えることができます。抽象的なレッスンの代わりに、生徒は:


実際の（匿名化された）フィッシングの試みをスキャンする
検出がどのように機能するかを見る
詐欺師が使う手口を理解する


影響: 次の世代はよりフィッシング対策意識が高く育つ。



  
  重要なポイント


ScamDetect を作ることで、以下の重要な教訓を学びました：


アクセシビリティは重要 — ツールは人々が実際に使える場合にのみ有用です。多言語対応はあって当然ではなく、不可欠です。
AI + API は強力な組み合わせ — ローカルAI（Ollama）と脅威情報API（VirusTotal）を組み合わせることで、単独のいずれよりも強力なものになります。
グレースフルデグラデーション — 1つのサービスの障害で全体のシステムが壊れないようにする。部分データで動作するシステムを構築してください。
オープンソースツールは強力 — Ollama、Mistral、Google Cloud Vision、VirusTotal の無料枠のおかげで、大規模なクラウド予算なしにこのプロジェクトを可能にしました。
現実の問題は優れた設計を促す — 人々が金銭的損失を避けるのを助けるものを作ることは、ただ作るために作るよりも動機になります。





  
  私について知るには:


GitHub: github.com/blaycoder

Linkedin: https://www.linkedin.com/in/ayomide-onatola-3180281a5

X: https://x.com/blaycoder



  
  結論


フィッシングや詐欺は、日常の人々が直面する最大級のサイバーセキュリティ脅威の1つです。言語の壁が誰かをますます脆弱にさせるべきではありません。

ScamDetect は、多言語検出を一つずつ行うことで、インターネットを少しずつ安全にする試みです。
これを面白いと思ったら、ぜひあなたの考えを教えてください！ コメントを残したり、質問したり、セキュリティツールを作る経験を共有したりするのは自由です。

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