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機械学習用データ取引市場を構築するための基盤技術に関する研究

研究課題

研究課題/領域番号 22KJ1721
補助金の研究課題番号 21J23090 (2021-2022)
研究種目

特別研究員奨励費

配分区分基金 (2023)
補助金 (2021-2022)
応募区分国内
審査区分 小区分60080:データベース関連
研究機関大阪大学 (2023)
京都大学 (2021-2022)

研究代表者

鄭 舒元  大阪大学, 情報科学研究科, 特任助教

研究期間 (年度) 2023-03-08 – 2024-03-31
研究課題ステータス 完了 (2023年度)
配分額 *注記
2,200千円 (直接経費: 2,200千円)
2023年度: 700千円 (直接経費: 700千円)
2022年度: 700千円 (直接経費: 700千円)
2021年度: 800千円 (直接経費: 800千円)
キーワードdata trading / data protection / GDPR / computer simulation / large language model / data market / privacy protection / data valuation / personal data market
研究開始時の研究の概要

Data is the new oil in the intelligence era. While artificial intelligence (AI) models can learn human-like intelligence from historical data, it is common for companies to lack sufficient data to train those models. On the other hand, mountains of data are generated in the world every second, but most of them do not circulate in society and thus cannot be fully exploited. Hence, to promote the circulation and use of data for AI applications, we aim to develop fundamental technologies for building a privacy-preserving, trustworthy, and user-friendly data marketplace.

研究実績の概要

Our contributions for this fiscal year are twofold. First, we conducted an interdisciplinary study on data protection in data markets. This study discusses the ambiguous boundaries among different categories of user data as defined in the GDPR from a legal perspective and proposes a computational method to delineate these boundaries clearly. Second, we developed a computer simulation framework to simulate data trading in practice. This framework employs large language model agents to represent the various parties in data markets and to simulate their interactions during data trading. Based on the simulation results, we can more accurately assess the performance of data trading mechanisms in society, thereby fostering trustworthy data trading.

報告書

(3件)
  • 2023 実績報告書
  • 2022 実績報告書
  • 2021 実績報告書
  • 研究成果

    (4件)

すべて 2024 2023 2022

すべて 雑誌論文 (2件) (うち国際共著 1件、 査読あり 2件、 オープンアクセス 2件) 学会発表 (2件) (うち国際学会 1件)

  • [雑誌論文] Using Differential Privacy to Define Personal, Anonymous, and Pseudonymous Data2023

    • 著者名/発表者名
      Tao Huang, Shuyuan Zheng
    • 雑誌名

      IEEE Access

      巻: 11 ページ: 109225-109236

    • DOI

      10.1109/access.2023.3321578

    • 関連する報告書
      2023 実績報告書
    • 査読あり / オープンアクセス / 国際共著
  • [雑誌論文] Secure Shapley Value for Cross-Silo Federated Learning2023

    • 著者名/発表者名
      Shuyuan Zheng, Yang Cao, and Masatoshi Yoshikawa
    • 雑誌名

      Proceedings of the VLDB Endowment

      巻: 16 号: 7 ページ: 1657-1670

    • DOI

      10.14778/3587136.3587141

    • 関連する報告書
      2022 実績報告書
    • 査読あり / オープンアクセス
  • [学会発表] SABM:大規模言語モデルに基づくエージェントベース実世界シミュレーション2024

    • 著者名/発表者名
      呉 増青、彭 潤、韓 勗、鄭 舒元、肖 川
    • 学会等名
      第16回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム
    • 関連する報告書
      2023 実績報告書
  • [学会発表] FL-Market: Trading Private Models in Federated Learning2022

    • 著者名/発表者名
      Shuyuan Zheng, Yang Cao, Masatoshi Yoshikawa, Huizhong Li, and Qiang Yan
    • 学会等名
      2022 IEEE International Conference on Big Data (IEEE BigData 2022)
    • 関連する報告書
      2022 実績報告書
    • 国際学会

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公開日: 2021-05-27   更新日: 2024-12-25  

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