Kaoru Ota 研究室
主宰者：Kaoru Ota
東北大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
本研究室は、ネットワークシステム、機械学習、暗号・セキュリティ技術を組み合わせた応用研究を幅広く展開しています。特に、無人機（UAV）やセンサーネットワーク、自動運転といった次世代のネットワーク応用システムを対象に、信頼性と安全性の確保に関する研究に注力しています。
セキュリティ面では、ブロックチェーンや量子耐性暗号（格子ベース暗号）を活用したプライバシー保護フレームワークの開発に取り組んでいます。複数の異なるブロックチェーン間のデータ連携、低空域ネットワークにおける安全な通信、そしてクラウドAIモデルの知的財産保護など、実際の応用を想定した保護技術を提案しています。また、ブロックチェーン技術と新しい暗号方式を組み合わせることで、データ漏洩やなりすまし攻撃といった脅威への対抗手段を構築しています。
一方、最適化とデータ駆動型の研究も展開しており、機械学習やメタ学習を用いたタスクスケジューリング、トラフィック信号制御、移動体センシングシステムの工夫など、複雑な現実世界の問題を扱っています。さらに自動運転システムにおける3次元物体検出や悪天候下での画像復元、大規模言語モデルの効率的な適応といった、実装面での効率性と実用性を重視した技術開発も行われています。
※ 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。
外部リンク
関連研究室(8 件)
- 工学Kenji Kawashima 研究室東京大学論文 108 件·共通: 暗号, 理論計算機科学, ネットワーク, ネットワーク・セキュリティ +7
- 計算機科学Takeo Igarashi 研究室東京大学論文 100 件·共通: 理論計算機科学, AI・機械学習, 機械学習, 機械 +10
- 計算機科学Kiyoharu Aizawa 研究室東京大学論文 133 件·共通: ネットワーク, ネットワーク・セキュリティ, AI・機械学習, 機械学習 +9
- 生化学・分子生物学・遺伝学Masahito Ohue 研究室東京工業大学論文 100 件·共通: ネットワーク, ネットワーク・セキュリティ, AI・機械学習, 機械学習 +9
- 工学Masayuki Inaba 研究室東京大学論文 100 件·共通: IoT, ネットワーク, ネットワーク・セキュリティ, システム +6
- 計算機科学Takahiro Ogawa 研究室北海道大学論文 103 件·共通: AI・機械学習, 機械学習, 機械, 学習 +9
- 工学Ryo Natsuaki 研究室東京大学論文 181 件·共通: AI・機械学習, 機械学習, 機械, 学習 +9
- 心理学Zilu Liang 研究室東京大学論文 148 件·共通: AI・機械学習, 機械学習, 機械, 学習 +9
研究成果（100 件）
- DOI: https://doi.org/10.1145/3809486
- [2026] A Herd-Effect-Based Incentive Scheme for Age of Information Minimization in Mobile CrowdsensingDOI: https://doi.org/10.1109/jiot.2026.3685315
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.knosys.2026.116045
- DOI: https://doi.org/10.1109/tits.2025.3650220
- DOI: https://doi.org/10.1109/lwc.2026.3696552
- DOI: https://doi.org/10.1109/jiot.2026.3679381
- [2026] MSCFormer: a multiscale convolutional transformer for multivariate time series classificationDOI: https://doi.org/10.1007/s10489-026-07158-5
- DOI: https://doi.org/10.1109/jiot.2026.3668797
- DOI: https://doi.org/10.1109/tdsc.2026.3695233
- [2026] Device-Bind Key-Storageless IP Protection for Cloud-AI Models via Permutational Diffusional PUFDOI: https://doi.org/10.1109/tcc.2026.3667832
続きを表示（残り 90 件）閉じる
- DOI: https://doi.org/10.1109/jiot.2026.3652166
- DOI: https://doi.org/10.1109/tnsm.2026.3676106
- [2026] Lightweight Local Transformer PointPillars: A 3-D Object Detection Framework for Autonomous DrivingDOI: https://doi.org/10.1109/tcss.2025.3604596
- DOI: https://doi.org/10.1109/tnsm.2026.3681957
- DOI: https://doi.org/10.1109/jiot.2026.3695126
- DOI: https://doi.org/10.1109/jiot.2026.3696152
- DOI: https://doi.org/10.1109/jiot.2026.3696083
- DOI: https://doi.org/10.1109/jiot.2026.3701593
- DOI: https://doi.org/10.1109/jiot.2026.3703919
- DOI: https://doi.org/10.1109/tccn.2025.3585125
- [2025] Spatially Synchronized Sensing in Vehicle Platoons via Common Driving-Behavior-Dependent NoiseDOI: https://doi.org/10.1109/lnet.2025.3648733
- DOI: https://doi.org/10.1145/3774908
- DOI: https://doi.org/10.1109/mcom.001.2400251
- DOI: https://doi.org/10.1109/tnse.2025.3625896
- DOI: https://doi.org/10.5755/j01.itc.54.3.41307
- [2025] MetaSignal: Meta Reinforcement Learning for Traffic Signal Control via Fourier Basis ApproximationDOI: https://doi.org/10.1109/tits.2025.3587473
- DOI: https://doi.org/10.23919/apsar64635.2025.11392562
- DOI: https://doi.org/10.23919/apsar64635.2025.11392220
- DOI: https://doi.org/10.23919/apsar64635.2025.11392111
- DOI: https://doi.org/10.1109/twc.2025.3609561
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2025.08.007
- [2025] 2FDP-BRL: A New Framework of Distributed Task Offloading for IoAV in Extreme Weather ScenariosDOI: https://doi.org/10.1109/tmc.2025.3604461
- DOI: https://doi.org/10.1109/hpcc67675.2025.00035
- DOI: https://doi.org/10.1109/icccn65249.2025.11133772
- DOI: https://doi.org/10.1109/igarss55030.2025.11313947
- DOI: https://doi.org/10.1109/icc52391.2025.11162027
- DOI: https://doi.org/10.1007/s43684-025-00102-3
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-025-08390-8
- [2025] Edge Intelligence Enabled Data Transmission in IoV: Integrating Link Optimization and Packet RoutingDOI: https://doi.org/10.1145/3731246
- DOI: https://doi.org/10.1109/lwc.2025.3576757
- DOI: https://doi.org/10.1109/icbbt65815.2025.11276375
- DOI: https://doi.org/10.23919/jcc.ja.2022-0384
- DOI: https://doi.org/10.1609/aaai.v39i9.33000
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2025.126986
- DOI: https://doi.org/10.1109/jiot.2025.3543332
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.sysarc.2025.103362
- [2025] A Contend Node-Restricted Receiver-Initiated MAC Protocol With Consecutive Packet TransmissionDOI: https://doi.org/10.1109/tgcn.2025.3540674
- DOI: https://doi.org/10.1109/lwc.2025.3530760
- [2025] Embedding Guarantor: Knowledge-Enhanced Graph Learning for New Item Cold-Start RecommendationDOI: https://doi.org/10.1109/tetci.2024.3516087
- DOI: https://doi.org/10.1109/tifs.2025.3592548
- DOI: https://doi.org/10.1109/jstars.2025.3620959
- DOI: https://doi.org/10.1109/jstars.2025.3601163
- DOI: https://doi.org/10.1109/tvt.2024.3457782
- DOI: https://doi.org/10.1109/tsusc.2024.3521401
- DOI: https://doi.org/10.1109/mnet.2024.3519793
- [2024] MKPL: Multi-dimensional Knowledge-embedded Prompt Learning for Few-shot Malware Family RecognitionDOI: https://doi.org/10.1109/hpcc64274.2024.00145
- DOI: https://doi.org/10.1145/3663739
- DOI: https://doi.org/10.1109/tsc.2024.3512952
- DOI: https://doi.org/10.1109/lnet.2024.3512659
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2024.125645
- DOI: https://doi.org/10.1109/ispa63168.2024.00127
- DOI: https://doi.org/10.1109/ispa63168.2024.00128
- DOI: https://doi.org/10.1109/icct62411.2024.10946653
- DOI: https://doi.org/10.1109/tnse.2024.3454759
- DOI: https://doi.org/10.1109/mnet.2024.3365946
- DOI: https://doi.org/10.3390/s24030980
- DOI: https://doi.org/10.1109/jiot.2024.3360110
- DOI: https://doi.org/10.1109/tvt.2024.3421351
- DOI: https://doi.org/10.1109/mce.2024.3350875
- [2024] Semi‐Quantum Secure Multiparty Summation and its Applications to Anonymous Auction and RankingDOI: https://doi.org/10.1002/qute.202300347
- DOI: https://doi.org/10.1109/tsc.2024.3349853
- [2024] QoE Optimization for Virtual Reality Services in Multi-RIS-Assisted Terahertz Wireless NetworksDOI: https://doi.org/10.1109/jsac.2023.3345394
- [2024] A Robust APS Trend Estimation Technique for Ground-Based InSAR Measurements of Urban LandslideDOI: https://doi.org/10.1109/lgrs.2024.3463797
- DOI: https://doi.org/10.1109/tcss.2024.3416208
- DOI: https://doi.org/10.1109/lnet.2024.3465516
- [2024] Expanding Crack Segmentation Dataset with Crack Growth Simulation and Feature Space DiversityDOI: https://doi.org/10.1109/icme57554.2024.10688181
- DOI: https://doi.org/10.1109/jiot.2024.3451552
- DOI: https://doi.org/10.1109/tce.2024.3443336
- DOI: https://doi.org/10.1109/jiot.2024.3441236
- DOI: https://doi.org/10.1109/iccc62479.2024.10681792
- DOI: https://doi.org/10.1145/3665988
- DOI: https://doi.org/10.1109/tsc.2024.3418330
- DOI: https://doi.org/10.1109/tvt.2024.3416205
- DOI: https://doi.org/10.1109/tvt.2024.3397553
- [2024] Generative Inference of Large Language Models in Edge Computing: An Energy Efficient ApproachDOI: https://doi.org/10.1109/iwcmc61514.2024.10592339
- DOI: https://doi.org/10.1109/tvt.2024.3390571
- DOI: https://doi.org/10.1109/jiot.2024.3393444
- DOI: https://doi.org/10.1109/tvt.2024.3391419
- DOI: https://doi.org/10.1002/cpe.8110
- DOI: https://doi.org/10.1109/tpds.2024.3373003
- DOI: https://doi.org/10.1109/jiot.2024.3370708
- [2023] A multi-scale self-supervised hypergraph contrastive learning framework for video question answeringDOI: https://doi.org/10.1016/j.neunet.2023.08.057
- DOI: https://doi.org/10.1109/tgcn.2023.3321113
- DOI: https://doi.org/10.1109/tvt.2023.3320907
- DOI: https://doi.org/10.1109/tcss.2023.3308563
- DOI: https://doi.org/10.1109/tnet.2023.3342020
- DOI: https://doi.org/10.1109/globecom54140.2023.10437047
- DOI: https://doi.org/10.1109/tccn.2023.3328986
- DOI: https://doi.org/10.1109/iscit57293.2023.10376090
- DOI: https://doi.org/10.1109/tcsi.2023.3314646
科研費（0 件）
まだデータがありません（KAKEN 取り込み後に表示）。
所属学会・役職（0 件）
まだデータがありません（学会データ連携後に表示）。