Takao Murakami 研究室
主宰者:Takao Murakami
理化学研究所・RIKEN Center for Advanced Intelligence Project
AI 要約(直近 5 年の研究成果)
本研究室は、データを活用する際に個人の機密情報を守るための「プライバシー保護」技術に取り組んでいます。特に注目しているのは、データ収集者や第三者からの攻撃にも強い方法論の開発です。複数のユーザーから集めたデータを匿名化・加工する過程で、個人情報が特定されたり、利用者の行動パターンが推測されたりするリスクに対して、数学的に厳密な保護レベルを保証する技術を研究しています。
具体的には、位置情報や社会ネットワークのグラフ構造など、様々な種類のデータを対象としています。従来の集中型システム(信頼できるサーバーに全データを預ける方式)と分散型システム(ユーザーのデバイス上で処理する方式)の双方を検討し、それぞれの課題を解決する新しいプロトコルやアルゴリズムを提案しています。また、悪質なデータや不正な攻撃からシステムを堅牢にする手法についても開発を進めています。
さらに本研究室は、プライバシー保護と実用性のバランスを取ることを重視しています。保護は強固であっても、データ分析の精度が著しく落ちては意味がありません。そこで、大規模なロケーションデータの生成や統計情報の抽出といった応用例を通じて、個人情報の機密性を守りながら、分析に必要な情報品質を確保する手法の設計・検証を行っています。
※ 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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関連研究室(8 件)
- 計算機科学Youhei Akimoto 研究室RIKEN Center for Advanced Intelligence Project論文 64 件·共通: アルゴリズム設計・解析, アルゴリズム理論, 行動・情動, 認知・行動科学 +7
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- 計算機科学Yūji Matsumoto 研究室RIKEN Center for Advanced Intelligence Project論文 58 件·共通: 行動・情動, 認知・行動科学, システム・計算神経科学, 神経科学・脳科学 +3
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- 計算機科学Tatsuya Mori 研究室RIKEN Center for Advanced Intelligence Project論文 49 件·共通: 行動・情動, 認知・行動科学, システム・計算神経科学, 神経科学・脳科学 +3
- 社会科学Momoko Nakatani 研究室東京工業大学論文 78 件·共通: 行動・情動, 認知・行動科学, システム・計算神経科学, 神経科学・脳科学 +3
- 社会科学Kazutoshi Sasahara 研究室東京工業大学論文 100 件·共通: 行動・情動, 認知・行動科学, システム・計算神経科学, 神経科学・脳科学 +2
- 工学Toshihiro Osaragi 研究室東京工業大学論文 100 件·共通: 行動・情動, 認知・行動科学, システム・計算神経科学, 神経科学・脳科学 +2
研究成果(14 件)
- DOI: https://doi.org/10.5220/0014227300004061
- [2026] SilentNoise: Non-Interactive Noise Generation for Differential Privacy With Malicious SecurityDOI: https://doi.org/10.1109/tdsc.2026.3694826
- [2026] Augmented Shuffle Differential Privacy Protocols for Large-Domain Categorical and Key-Value DataDOI: https://doi.org/10.14722/ndss.2026.231124
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.tcs.2025.115492
- [2025] Augmented Shuffle Protocols for Accurate and Robust Frequency Estimation Under Differential PrivacyDOI: https://doi.org/10.1109/sp61157.2025.00019
- DOI: https://doi.org/10.1109/icde60146.2024.00136
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.geoai.2025.100004
- DOI: https://doi.org/10.1109/jiot.2023.3267082
- DOI: https://doi.org/10.1109/ijcb57857.2023.10448866
- DOI: https://doi.org/10.1007/s10207-023-00740-9
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- DOI: https://doi.org/10.56553/popets-2023-0014
- DOI: https://doi.org/10.1145/3548606.3560659
- [2022] A Crypto-Assisted Approach for Publishing Graph Statistics with Node Local Differential PrivacyDOI: https://doi.org/10.1109/bigdata55660.2022.10020435
- DOI: https://doi.org/10.2478/popets-2021-0015
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