Shuji Isobe 研究室

本研究室は、機械学習モデルの知的財産保護と分散型学習システムの信頼性確保に関する研究を展開しています。 具体的には、クラウド環境で運用される深層ニューラルネットワークの所有権を検証する手法の開発に取り組んでいます。違法にコピーされたモデルを検出する枠組みとして、敵対的攻撃という技術を活用し、入力画像を微妙に加工することで、モデルの出力確率を意図的に操作します。この手法により、モデルの正規所有者は元のモデルを公開することなく、自らが開発したものであることを証明できます。さらに、実運用環境での課題である画像圧縮への耐性を高める研究も進めています。 一方、複数の計算機が協力してモデルを学習する分散型システムの構築にも取り組んでいます。ブロックチェーン技術を活用し、各計算機の貢献度に応じた報酬配分メカニズムを設計することで、システムの中央管理依存性を低減し、ノード障害による全体的な支障を防ぐことを目指しています。これらの研究は、機械学習の実用化における信頼性と安全性の向上に貢献するものです。