Webトラッキングサイト・Webバグとは,Webページに小さな画像を埋め込むことによって閲覧者のアクセス先に関する情報を収集する方法である.企業組織では,従業員のWebアクセスによって内部情報が流出する危険性があるため問題となっている.これまで,HTMLに含まれる画像のサイズやURLを解析することによって,Webバグを検知する方式が提案されてきた.しかし,近年のWebの発展に伴い,従来方式による検知が困難なサイトが増加している.本稿では,タイミングを考慮したリンク解析によるWebトラッキングサイト検知方式を提案する.提案方式は,LAN内の通信におけるユーザのWebサイト閲覧を解析して,タイミングを考慮したページ間のリンク関係を表すグラフを作成する.そして機械学習を利用することによってトラッキングサイトを検知する.企業LANにおける3ヶ月の通信を用いた評価の結果,提案方式にトラッキングサイトとして検知されたサイトの62-73%が既存のブラックリストに登録されており,残りの96%が登録されていない未知のサイトと疑わしいサイトであることを確認した.