Yepeng Ding 研究室

主宰者：Yepeng Ding
広島大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

Ding研究室は、大規模言語モデル（LLM）を用いたマルチエージェントシステムとプライバシー保護に関する研究を進めています。文脈情報を活用したLLMベースのアプリケーションにおいて、ユーザーが入力する機密情報の漏洩問題に着目し、差分プライバシーの手法を導入することで形式的なプライバシー保証を実現する研究を行っています。同時に、複数のエージェントが協調して問題解決を行う際の課題である、タスク調整のオーバーヘッドやリソース競合に対して、動的なタスク分解と非同期並列実行を組み合わせたフレームワークを開発しています。 さらに、ネットワークシステムの最適化とセキュリティにも取り組んでいます。ルーティングプロトコルの設定にLLMエージェントを活用する際に生じるエージェント間の調整問題や、産業制御システムへのサイバー攻撃検知とその環境負荷のバランスに関する研究を展開しています。加えて、ブロックチェーン技術を活用した分散型システムにおいて、自己主権アイデンティティや評判メカニズムを用いた信頼性の確保、スマートコントラクトの脆弱性検証など、分散金融（DeFi）を含む分散システムの安全性向上に関する研究も実施しており、技術的課題と実運用面の両面からのアプローチが特徴です。

※ 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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