本稿では，サイバー犯罪抑止を目的としたSNS上の犯罪コミュニティネットワークの分析手法について，グラフ理論を活用したアプローチを提案する．監視対象としたSNSでは，フィッシング詐欺により窃取されたクレジットカードの情報が犯罪コミュニティにより売買されており問題となっている．新たな犯罪コミュニティの分析手法として，先行研究から得られた犯罪コミュニティのデータを用いてグラフを生成し，犯罪コミュニティ同士のネットワークについて交グラフ化やクラスタリング処理を行うことを提案する．これにより，犯罪コミュニティ間の関係性や潜在的な結びつきを把握し，新たな分析結果を得ることが期待される．お先行研究では監視者のプライバシ保護に関して検証が行われており，本研究で用いる犯罪コミュニティのデータは安全に取得されたものであることを強調する．

In this paper, we propose an approach utilizing graph theory for analyzing crime groups on social networking services (SNS) with the aim of deterring cybercrime. Several SNS are plagued by the issue of stolen credit card information being traded within crime groups through phishing attacks. As a novel analysis method for crime groups, we generate graphs using data from previous research and perform graph-based visualization and clustering processes on the networks between crime groups. This allows us to understand the relationships and potential connections between crime groups, and obtain new analytical insights. It should be noted that previous research has examined the protection of the privacy of monitors, and the crime group data used in this paper is obtained safely.