Yang Cao 研究室
主宰者：Yang Cao
京都大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
Yang Cao研究室は、分散システムやプライバシー保護の問題に取り組む研究室です。
研究の問い：研究室では、複数の情報源から集められたデータの品質や信頼性をどう判断するか、また個人情報を保護しながら機械学習モデルをどう構築するかといった課題に焦点を当てています。特に、クラウドセンシングや連携学習といった分散データ環境での信号の矛盾や参加者の信頼性評価、そして勾配逆転攻撃などの新しいプライバシー脅威への対抗手段が重要なテーマとなっています。
手法：研究室は、局所差分プライバシー（個人データを送信前に加工して保護する手法）、準同型暗号（暗号化されたデータのまま計算する技術）、深層学習などの多様なアプローチを組み合わせています。医療画像解析やグラフ分析、合成データ生成など、異なる応用領域で情報の不正な復元や推測を防ぎながら、データの有用性を維持する仕組みを開発しています。
主要な発見：複数の論文に共通して、プライバシー保護と計算精度の間の緊張関係を緩和する方法が報告されています。均一な保護ではなく、データの感度に応じた柔軟な保護戦略や、暗号技術と統計的手法を組み合わせた手法により、より実用的なプライバシー保証を実現できることが示されています。
※ AI（Claude）が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。
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- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2025.3571978
- DOI: https://doi.org/10.1109/tmc.2025.3642569
- DOI: https://doi.org/10.1145/3746027.3755037
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- [2025] MMGIA: Gradient Inversion Attack Against Multimodal Federated Learning via Intermodal CorrelationDOI: https://doi.org/10.24963/ijcai.2025/886
- [2025] Adaptive Multi-Strategy Artificial Bee Colony Algorithm Based on Dynamic Dimension DisturbanceDOI: https://doi.org/10.23919/ccc64809.2025.11178370
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- DOI: https://doi.org/10.1109/icde60146.2024.00136
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- DOI: https://doi.org/10.1145/3652158
- DOI: https://doi.org/10.1109/icassp48485.2024.10446115
- DOI: https://doi.org/10.3389/fcomp.2024.1355975
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- DOI: https://doi.org/10.32604/fhmt.2024.049111
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- DOI: https://doi.org/10.14778/3603581.3603583
- DOI: https://doi.org/10.1109/cvpr52729.2023.00320
- DOI: https://doi.org/10.1109/icassp49357.2023.10096844
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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.robot.2023.104444
- DOI: https://doi.org/10.1109/icdew58674.2023.00026
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- DOI: https://doi.org/10.1504/ijbic.2022.126288
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- DOI: https://doi.org/10.1109/iccc56324.2022.10065870
- DOI: https://doi.org/10.1088/1742-6596/2404/1/012025
- [2022] Optimal Proportion of Wind, PV, Hydrogen and Storage Capacity Based on Time Sequence SimulationDOI: https://doi.org/10.1109/icpea56363.2022.10052461
- DOI: https://doi.org/10.1117/12.2641352
- DOI: https://doi.org/10.3390/math10214130
- DOI: https://doi.org/10.1109/itme56794.2022.00034
- DOI: https://doi.org/10.5281/zenodo.7088361
- DOI: https://doi.org/10.1109/ciced56215.2022.9929126
- DOI: https://doi.org/10.3390/machines10090762
- DOI: https://doi.org/10.14326/abe.11.87
- DOI: https://doi.org/10.3390/s22176612
- DOI: https://doi.org/10.1109/icecet55527.2022.9873474
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- DOI: https://doi.org/10.1088/1742-6596/2133/1/012029
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijmedinf.2021.104559
- DOI: https://doi.org/10.1145/3490491
- DOI: https://doi.org/10.1109/mlbdbi54094.2021.00120
- DOI: https://doi.org/10.1109/cecit53797.2021.00195
- DOI: https://doi.org/10.1109/scout54618.2021.00057
- DOI: https://doi.org/10.32629/rerr.v3i4.477
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