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分散学習に向けた高信頼性のプライバシー保護技術

研究課題

研究課題/領域番号 25K21201
研究種目

若手研究

配分区分基金
審査区分 小区分60070:情報セキュリティ関連
研究機関広島大学

研究代表者

丁 曄澎  広島大学, 情報メディア教育研究センター, 助教 (01000538)

研究期間 (年度) 2025-04-01 – 2028-03-31
研究課題ステータス 交付 (2025年度)
配分額 *注記
4,810千円 (直接経費: 3,700千円、間接経費: 1,110千円)
2027年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2026年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2025年度: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
キーワード分散学習 / プライバシー保護 / 説明可能なAI / 情報セキュリティ / 分権コンピューティング
研究開始時の研究の概要

本研究は、国際的なセキュリティおよびプライバシー規制に準拠しつつ、高信頼性および説明可能性を両立する分散学習基盤の確立を目的とする。分散環境におけるデータ処理の安全性の確保、学習過程の正当性の保証、ならびに悪意ある参加者に対する耐性の設計、といった課題に対し、理論と実践の両面からアルゴリズムおよびプロトコルを構築する。また、本研究で得られた理論成果を産業応用へと展開し、機械学習、情報セキュリティ、分散コンピューティングの接点に位置する学際的研究領域の進展に寄与するとともに、実世界における分散学習システムの新たな脅威や課題に対処可能な解決策を実現する。

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公開日: 2025-04-17   更新日: 2025-06-20  

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