AI知財保護・汚染モデル除去を指向した連合学習の実行プラットフォーム

• 研究課題/領域番号: 23K11112
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分60070:情報セキュリティ関連
• 研究機関: 名城大学
• 研究代表者: 吉川 雅弥 名城大学, 情報工学部, 教授 (50373098)
• 研究期間 (年度): 2023-04-01 – 2027-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2023年度)
• 配分額: 4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円); 2026年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円); 2025年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円); 2024年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円); 2023年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
• キーワード: セキュリティ / 連合学習

研究開始時の研究の概要

申請研究では，連合学習において(a) AI知財を保護する事と (b) 汚染された学習モデルの除去を実現する。具体的には(a) AI知財保護に関しては，(a-1) 連合学習でのサーバーとクライアント間でのモデルパラメータ等のセキュアなデータ交換手法を開発する事と，(a-2) モデルパラメータが流出してもAI知財の価値を担保する仕組みを開発する。また(b) 汚染学習モデル除去に関しては，「信頼できるデータで学習したモデル」か「汚染されたデータで学習したモデル」かを判別する手法を開発する。