Yasuo Musashi 研究室

主宰者：Yasuo Musashi
熊本大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

Yasuo Musashi研究室は、サイバーセキュリティの領域において、機械学習・深層学習を用いた脅威検知技術の研究を進めています。具体的には、マルウェアやボットネットといった悪意あるプログラムの自動検出を主要なテーマとしており、これらの検知が難しい理由に、敵対的な改変や急速な進化への適応が挙げられることに着目しています。研究室では、従来の単一の特徴量に依存した検知手法の限界を超えるため、画像・音声などの複数の情報源を組み合わせた学習方式や、ラベル付けコストが高い状況に対応する自己教師あり学習といった複数のアプローチを検討しています。 加えて、検知モデルの信頼性向上にも力を入れており、モデルが出した判定根拠を解釈可能にする技術や、敵対的な攻撃に対する堅牢性の測定方法の開発を行っています。また量子コンピューティング技術を古典的な深層学習と組み合わせるハイブリッド型のモデル構築や、検知処理に含まれる個人情報の保護を両立させるための差分プライバシー技術の導入なども進めています。これらの研究を通じて、サイバーセキュリティの実装面における課題解決に貢献することを目指しています。

※ 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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