Ching‐Chun Chang 研究室
主宰者：Ching‐Chun Chang
国立情報学研究所
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
本研究室は、デジタル情報の秘匿性と完全性を守るための技術的な問題に取り組んでいます。具体的には、画像やメディアに隠された情報の検出・追跡、デジタルメディアの改ざん防止、そして不正な操作からの保護を実現する方法を研究しています。また、人工知能が生成した合成画像や動画（ディープフェイク）が社会に与える脅威に対する対策も進めており、認証や復元が必要になった際に元の状態に戻せる可逆的な技術開発を重視しています。
技術的なアプローチとしては、画像圧縮領域での暗号化処理、数学的な符号化理論（ハミング符号など）の応用、機械学習や深層学習を用いた攻撃検出、グラフニューラルネットワークによるデータ分析など、多様な手法を組み合わせています。特に、ブロックチェーン技術やクラウド環境での安全なデータ管理、複数のメディア形式（画像・動画・音声）への対応も進めており、理論と実装の両面から課題解決を目指しています。
これらの研究を通じて、本研究室は、生成AIの時代において個人のプライバシーを守り、デジタルコンテンツの真正性を検証し、情報通信システムの信頼性を高める基盤技術の構築に貢献しています。
※ 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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研究成果（69 件）
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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jisa.2025.104137
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.displa.2025.103184
- DOI: https://doi.org/10.70003/160792642025072604003
- DOI: https://doi.org/10.3390/electronics14091831
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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jisa.2025.104295
- DOI: https://doi.org/10.1109/tii.2025.3558528
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- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-025-97238-2
- DOI: https://doi.org/10.1109/tits.2025.3552111
- DOI: https://doi.org/10.3390/electronics14071379
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jfranklin.2025.107657
- [2025] Reversible Adversarial Examples with Minimalist Evolution for Recognition Control in Computer VisionDOI: https://doi.org/10.3390/app15031142
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2025.3530961
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2025.3617447
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- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2025.3574016
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2025.3576800
- DOI: https://doi.org/10.3390/math12091332
- DOI: https://doi.org/10.3390/sym16020147
- DOI: https://doi.org/10.3390/fi16060210
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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2023.122550
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- DOI: https://doi.org/10.3390/diagnostics13081460
- DOI: https://doi.org/10.3390/e25020288
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11235-022-00985-0
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2023.3233976
- DOI: https://doi.org/10.1186/s13638-022-02190-8
- DOI: https://doi.org/10.1109/tits.2022.3224039
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- DOI: https://doi.org/10.1080/09588221.2022.2095406
- DOI: https://doi.org/10.1080/09540091.2022.2078792
- DOI: https://doi.org/10.1109/tcss.2022.3162233
- [2022] Coverless image steganography using morphed face recognition based on convolutional neural networkDOI: https://doi.org/10.1186/s13638-022-02107-5
- DOI: https://doi.org/10.3390/sym14010105
- DOI: https://doi.org/10.1155/2022/1278515
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2022.3159911
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2022.3218636
- [2021] Multipurpose Watermarking Approach for Copyright and Integrity of Steganographic Autoencoder ModelsDOI: https://doi.org/10.1155/2021/9936661
- [2021] Real-time steganalysis for streaming media based on multi-channel convolutional sliding windowsDOI: https://doi.org/10.1016/j.knosys.2021.107561
- DOI: https://doi.org/10.1155/2021/9917545
- DOI: https://doi.org/10.3390/s21237817
- DOI: https://doi.org/10.3390/electronics10151833
- DOI: https://doi.org/10.3390/app11115006
- DOI: https://doi.org/10.1155/2021/9943402
- DOI: https://doi.org/10.1155/2021/5580272
- DOI: https://doi.org/10.1155/2021/5538720
- DOI: https://doi.org/10.1155/2021/9085100
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2021.3105590
- DOI: https://doi.org/10.32604/csse.2021.016340
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