Zhuotao Lian 研究室
主宰者：Zhuotao Lian
広島大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
本研究室は、分散環境でのデータ処理と機械学習の安全性向上に取り組んでいます。特にフェデレーテッドラーニング（複数の端末がデータを集約せずに協力して学習する方式）を中核技術として、インターネット・オブ・シングス（IoT）やヘルスケア分野での応用を進めています。分散学習によってユーザーのプライバシーを守りながら、複数の機器から得られるデータを活用した高精度な予測モデル構築を実現することが主な目標です。
プライバシー保護と通信効率の両立が重要な課題となるため、差分プライバイシーという技術を用いたノイズの導入、量子化による通信データ削減、選択的な層の圧縮など、複合的なアプローチを採用しています。同時に、WiFi信号や無線LAN接続ログなどの環境センサーデータから人間の行動や異常検知を行うセンシング技術、ブロックチェーンを用いた改ざん防止機構、ウォーターマーキングによるモデルの知的財産保護など、多層的なセキュリティ対策を展開しています。
これらの研究成果は、医療機器、自動車、スマートシティなどの実社会の応用を想定したものです。分散環境での学習システムの実用化に向けて、セキュリティ、効率性、プライバシーのバランスを取った堅牢なシステム構築を進めています。
※ 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（31 件）
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- DOI: https://doi.org/10.1109/cyberscitech64112.2024.00029
- DOI: https://doi.org/10.1109/jiot.2024.3476149
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- DOI: https://doi.org/10.1109/jiot.2023.3312348
- DOI: https://doi.org/10.1109/tcss.2023.3304649
- DOI: https://doi.org/10.1109/jiot.2023.3289206
- DOI: https://doi.org/10.1109/tsusc.2023.3279111
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.comcom.2022.12.002
- DOI: https://doi.org/10.1109/tcss.2022.3216802
- [2022] Privacy-preserving Blockchain-based Global Data Sharing for Federated Learning with Non-IID DataDOI: https://doi.org/10.1109/icdcsw56584.2022.00044
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- DOI: https://doi.org/10.1109/mce.2021.3116917
- [2021] COFEL: Communication-Efficient and Optimized Federated Learning with Local Differential PrivacyDOI: https://doi.org/10.1109/icc42927.2021.9500632
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