Fumiyuki Kato 研究室

主宰者：Fumiyuki Kato
京都大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

本研究室は、データ利用における個人のプライバシー保護と情報活用のバランスを取ることを中心課題としています。大規模なデータセットから有用な統計情報や分析結果を得る必要がある一方で、個人情報の漏洩リスクに対応する必要があります。研究室では、差分プライバシーと呼ばれる厳密なプライバシー保証の枠組みを採用し、この矛盾を解決する手法の開発に取り組んでいます。 具体的には、複数の組織が協力して機械学習を行うフェデレーテッドラーニングや、信頼できる実行環境（TEE）を活用したシステム、データの改ざんを防ぐ情報匿名化技術など、様々なアプローチを組み合わせています。位置情報データの生成、複数拠点に分散するユーザーデータの安全な処理、機密クエリに対する誤差の最小化など、実務的な課題に対して理論的な保証を伴う解決策を提案しています。 さらに、感染症の接触追跡システムやパンデミック対応といった社会的に重要な応用領域において、プライバシーを守りながら必要な情報を得る技術の開発も進めています。理論と実装の両面から、実社会で活用可能なプライバシー保護技術の実現を目指しています。

※ 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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