Kentaro Kita 研究室
主宰者：Kentaro Kita
大阪大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
Kita研究室は、分散型の機械学習システムやネットワーク通信において、プライバシーを保護しながら機能性を維持する仕組みを研究しています。特に、複数の参加者が各自のデータを使って協調的に学習する「フェデレーテッドラーニング」という枠組みに着目し、参加者の個々の学習モデルから訓練データが漏洩するのを防ぐ技術開発を行っています。また、インターネット通信を中継する装置（ミドルボックス）や情報通信ネットワークにおいて、通信内容の秘匿性を保ちながら必要な機能を提供する方法についても取り組んでいます。
研究の手法としては、乱数マスキングやシード共有といった暗号技術、差分プライバシー、複数鍵を用いた名前の難読化、そしてハードウェアレベルの実装（P4スイッチなど）を組み合わせて検証しています。計算量や通信量を削減する最適化、複数の装置が侵害された場合への耐性、さらにはビザンチン障害（信頼できない参加者の存在）に対応する堅牢性も同時に実現することを目指しています。
このように、セキュリティと実用的なパフォーマンスの両立を追求する研究を進めることで、プライバシーを重視しながらも効率的に動作するシステムの実現に貢献しています。
※ 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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研究成果（6 件）
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2024.3491779
- DOI: https://doi.org/10.1109/infocom53939.2023.10229081
- DOI: https://doi.org/10.1109/tnsm.2023.3275250
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2023.3277858
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.comnet.2022.108908
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