| 研究課題/領域番号 |
24H00714
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| 研究種目 |
基盤研究(A)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
中区分61:人間情報学およびその関連分野
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| 研究機関 | 電気通信大学 |
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研究代表者 |
清 雄一 電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 教授 (20700157)
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| 研究分担者 |
石川 冬樹 国立情報学研究所, アーキテクチャ科学研究系, 准教授 (50455193)
松崎 和賢 中央大学, 国際情報学部, 准教授 (00831794)
田原 康之 電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 准教授 (30390602)
大須賀 昭彦 電気通信大学, 産学官連携センター, 特任教授 (90393842)
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| 研究期間 (年度) |
2024-04-01 – 2028-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
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| 配分額 *注記 |
47,970千円 (直接経費: 36,900千円、間接経費: 11,070千円)
2024年度: 16,900千円 (直接経費: 13,000千円、間接経費: 3,900千円)
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| キーワード | プライバシ / 機械学習 / IoT / 生成AI |
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| 研究開始時の研究の概要 |
生成AIサービスが急速に広まっており、生成AIが偏在する社会が到来する。これまで主に一般的な教師あり学習モデル単体を対象とした閉じた世界で、訓練データや出力にノイズを加えることでプライバシ情報を暴く攻撃の精度を低下させる研究が盛んに行われてきた。生成AIも考慮され始めているが、ノイズ付与量に対するプライバシ情報の漏洩リスクについて保証することは困難である。本研究では、生成AI偏在社会の到来を踏まえた、複数の生成AIやWeb/IoTデータの組合せを考慮した上で、プライバシ情報の漏洩リスクを把握・制御する基盤を提供することを目指す。
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