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目標

不正侵入によるデータの漏洩, 正当なユーザによるデータの持ち出し, 解析結果からの(故意または過失による)個人の特定, などの懸念を払拭, 軽減する, システムソフトウェア(データ基盤, OS), データ解析(差分プライバシー, 連合学習), 実応用(医療データ, 軌跡データ活用)の研究を一体的に進め, 安全に積極的なデータ活用可能なSociety 5.0の実現に貢献することを目指します..

本プロジェクト はJST CREST 「基礎理論とシステム基盤技術の融合によるSociety 5.0のための基盤ソフトウェアの創出」 領域に採択されています.

研究内容

• 医用データ(診断画像, 電子カルテ, レセプトデータ), 人や物の位置情報データなど, 有用なデータの多くが個人情報に基づいています
• それらのデータは通常, 個人の識別に必要な情報は除去(仮名化, ハッシング)された上で提供され, かつ目的としても, 機械学習のモデル構築(例: 大量の正常画像, 病理画像を用いて, 画像診断のモデルを構築する)や, 統計的なデータの計算(例: 期間ごと, 施設ごとの利用者数を算出する)など, 個人情報を露呈しない用途で利用されることがほとんどです
• そうであっても, 個人情報を元にした解析結果(機械学習モデルや統計データ)と, 個人に対する外部知識を組み合わせて個人の情報を特定しうることが知られており(…), 個人情報を妥当な目的で提供・利用するにあたっての障壁になっています
• また現在用いられているファイルシステムやクラウドストレージではデータの提供 $=$ データの読み出し権限を与える, ということであり, 読み出されたデータのコピー・流出をシステムによって制御することが困難であり, これもまた, データ提供の障壁となっています
• これらの問題を解決するためには, 読み出したデータを外部に流出(出力)できないことを保証するシステム, 個人の情報を特定しうる結果を出力できないことを保証するシステムなど新しいシステム技術が必要です
• それと並立するアプローチとして, データそのものをより匿名化し, 個人情報の復元を不可能にするという方法もあります(K匿名化やローカル差分プライバシなど)が, データの有用性が著しく損なわれるという問題があります
• 本研究ではこれらの問題を解決するために様々なレイヤ(基盤ソフトウェア, アルゴリズムの枠組み, 実応用)で取り組みます
• 具体的には以下のモジュールに分解し, 連携して取り組みます(すべて進行中の研究であり, 目標やアプローチの変更がありえます)

1. 管理者への信頼に依拠しないセキュアファイルシステム
2. プライバシー保護を強制・追跡可能なシステム機構
3. 柔軟なプライバシー保護データ解析・機械学習
4. 医療・軌跡データ実応用での実証

管理者への信頼に依拠しないセキュアファイルシステム

このサブテーマでは、以下について研究する．

• TEEを用いた安全な鍵管理: セキュアファイルシステムにおいて，重要な機能となる鍵の管理について，管理者やシステムへの信頼に依拠しないために，Trusted Execution Environment (TEE) 内での管理を行う．これによりTrusted Computing Base (TCB)を最小限とし，安全性と性能を両立させるセキュアファイルシステムを実現する.
• 効率の良い共有鍵管理: ユーザ間で柔軟に共有処理ができる必要があるのと同時に，一度許可した共有を効率的に取り消す仕組みが必要となる． end-to-endの暗号化を提供しているサービスはあるが，サービス固有の暗号化方式ではなく，汎用的な形で実現する．
• 分散ファイルシステムGfarm-SPの実現: セキュアなデータ基盤をオープンなファイルシステム技術として実現し, それをmdxなどの解析基盤(高性能計算機)上で運用可能にすることを目指す. 実装は分散ファイルシステムGfarmを元にする予定である． 並列ファイルシステム, 分散ファイルシステムに必要な高性能実装にも焦点を当て, NVIDIA Data Processing Unit (DPU), GPUなどを用いた暗号化・復号処理のオフローディングの効果も検証する．

プライバシー保護を強制・追跡可能なシステム機構

• このサブテーマでは, 個人情報を特定する解析結果の出力を抑止するためのシステム, — 具体的にはプログラミング言語処理系 — について研究する
• 解析結果から個人情報を特定できないようにするための仕組みとして, (グローバル)差分プライバシーの枠組みを活用する
• グローバル差分プライバシーの枠組みでは, 解析結果(多数の個人データの平均や和など)に確率的なノイズを加えることにより, 解析結果に対する特定個人の寄与を曖昧にし, 結果として解析結果から個人のデータが導き出されることを防ぐ
• 目指す言語処理系では,
  • 個人の情報に基づくデータ(ファイルやデータベースからの入力を想定), およびそこから計算によって派生したデータは出力を禁止する,
  • 適切なグローバル差分プライバシー機構を通した(確率的なノイズを加えた)データのみ出力を許可する ことによりプライバシー漏洩を防止する

柔軟なプライバシー保護データ解析・機械学習

このサブテーマでは、以下の項目を研究する．

• TEEを用いるプライバシー保護型連合学習

連合学習（FL）と信頼実行環境（TEE）を組み合わせることは，プライバシーを保護するFLを実現するための有望なアプローチであり，近年，かなりの学術的注目を集めている．サーバー側でTEEを実装することにより，各ラウンドがサーバーに勾配情報を露出することなく連合学習が進行することを可能にする．これは，特に局所的差分プライバシーを用いるFLのユーティリティの増加に約立つ．しかし，サーバー側TEEの脆弱性を考慮する必要があるが，これはFLの文脈で十分に研究されていない．このサブトピックでは，FLにおけるTEEの脆弱性を分析するためのシステムとアルゴリズムを設計し，TEEを強化するための厳密な防御方法を提案し，プライベートかつ高ユーティリティな連合学習にTEEを活用できるシステムの開発を行う．

• 連合学習におけるプライバシー保護した貢献度の計算

連合学習には，各クライアントのデータの貢献度を評価することは重要な課題であり，データ市場，説明可能なAI，または悪意のあるクライアントの検出に応用される．特に，シャープレイ値（SV）は，貢献度評価のためのよく使われた指標である．しかし，既存のFLにおけるSV計算方法は，プライバシーに配慮していない．つまり，既存手法は，サーバーがプライバシー保護されていないFLモデルとクライアントのデータにアクセスできると仮定している．したがって，本トピックでは，プライバシー保護されたSV計算の問題について研究する．我々は，Cross-silo FLにおいて，初めて効率的かつプライベートなSV計算プロトコル，SecSV，を提案した．SecSVの特徴は，ハイブリッドプライバシー保護スキームを利用して，テストデータとモデル間の暗号文-暗号文の乗算を避ける．実験では，SecSVが同型暗号を使用するBaselineよりも5.9-18.0倍速いことを示している．

医療・軌跡データ実応用での実証

1. 医療サブテーマ
   • 医療サブテーマでは、以下の3つの実証を主に行う
   • 医療現場で実用可能な差分プライバシーによるプライバシー保護システムの開発、デプロイ、実使用経験の蓄積
   • 田浦Gとの共働

ここでは主に、AIを学習する側、特にAI学習に必須である学習データセットのプライバシーを守るため、 田浦Gが開発しているプライバシー強制技術を使った上で、AIをdifferentially private stochastic gradient discent (DPSGD)の枠組みで学習することにより、学習データに使われた患者さんの情報が漏洩しにくいようなAI学習の手法論を確立することが目的です。

• 塙Gとの共働

ここでは主に、デプロイ側、つまり学習済みのAIをいかに秘密演算やスーパーコンピュータを使って安全に、スケーラブルに実行し、結果を臨床医や患者さんに届けるかを考え、研究を進めて参ります。

体制

• 代表
  • 田浦健次朗 東京大学大学院 情報理工学系研究科 電子情報学専攻
• 主たる研究分担者
  • 吉川正俊 京都大学大学院 情報学研究科 社会情報学専攻
  • 花岡昇平 東京大学 附属病院 放射線科 画像情報処理解析研究室 CV
  • 塙敏博 東京大学 情報基盤センター
  • 曹洋 北海道大学 情報科学研究院 情報理工学部門
• 共同研究者
  • 田浦G
    • 姜 仁河
    • 建部 修見
    • 合田 憲人
    • 徐 小航
    • Yang Chuang
    • 椎名 峻平
    • 清水 央子
  • 曹G
    • Liu Yaxiong
    • Zheng Lele
  • 花岡G
    • 柴田 寿一 - DP-Glow
    • 竹永 智美 - Local differential privacy protection for multi-dimensional medical checkup data: real-world validation (under review)
    • Alam MD Ashraful - Estimation of future occurrence of HbA1c elevation with and without Differential Privacy (under review)
    • 菊地 智博 ＠ 自治医大放射線科 - Synthetic data generation method for hybrid image-tabular data using two generative adversarial networks.
    • 野村 行弘 ＠ 千葉大 野村研究室 - DPSGD
    • 山田 藍樹 ＠ 千葉大 野村研究室 - Investigation of federated learning for automated cerebral aneurysm detection in head MR angiography images (peresented in CARS 2023)
  • 塙G
    • 中村 遼
    • 空閑 洋平

論文

1. Shun Takagi, Fumiharu Kato, Yang Cao and Masatoshi Yoshikawa. “Asymmetric Differential Privacy.” 2022 IEEE International Conference on Big Data (Big Data). 2022.
2. Ryota Hiraishi, Masatoshi Yoshikawa, Shun Takagi, Yang Cao, Sumio Fujita and Hidehito Gomi. “Mitigating Privacy Vulnerability Caused by Map Asymmetry.” Lecture notes in computer science. 2022.
3. Shuyuan Zheng, Yang Cao, Masatoshi Yoshikawa, Huizhong Li and Yan Qiang. “FL-Market: Trading Private Models in Federated Learning.” 2022 IEEE International Conference on Big Data (Big Data). 2022.
4. Shang Liu, Yang Cao, Takao Murakami and Masatoshi Yoshikawa. “A Crypto-Assisted Approach for Publishing Graph Statistics with Node Local Differential Privacy.” 2022 IEEE International Conference on Big Data (Big Data). 2022.
5. 空閑 洋平 and 中村 遼. “遠隔会議システムの計測データを用いた広域ネットワーク品質計測.” インターネットと運用技術シンポジウム論文集 . 2022.
6. Ruixuan Cao, Fumiharu Kato, Yang Cao and Masatoshi Yoshikawa. “An Accurate, Flexible and Private Trajectory-Based Contact Tracing System on Untrusted Servers.” Lecture notes in computer science. 2022.
7. Shun Takagi, Fumiharu Kato, Yang Cao and Masatoshi Yoshikawa. “From Bounded to Unbounded: Privacy Amplification via Shuffling with Dummies.” 2023 IEEE 36th Computer Security Foundations Symposium (CSF). 2023.
8. Shuyuan Zheng, Yang Cao and Masatoshi Yoshikawa. “Secure Shapley Value for Cross-Silo Federated Learning.” Proceedings of the VLDB Endowment. 2023.
9. Hisaichi Shibata, Shouhei Hanaoka, Yang Cao, Masatoshi Yoshikawa, Tomomi Takenaga, Yukihiro Nomura, Naoto Hayashi and Osamu Abe. “Local Differential Privacy Image Generation Using Flow-Based Deep Generative Models.” Applied sciences. 2023.
10. Shumpei Shiina and Kenjiro Taura. “Itoyori: Reconciling Global Address Space and Global Fork-Join Task Parallelism.” In Proceedings of the International Conference for High Performance Computing, Networking, Storage and Analysis (SC ‘23). 2023.
11. Chao Tan, Yang Cao, Sheng Li and Masatoshi Yoshikawa. “General or Specific? Investigating Effective Privacy Protection in Federated Learning for Speech Emotion Recognition.” ICASSP 2023 - 2023 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP). 2023.
12. Shun Takagi, Yang Cao, Yasuhito Asano and Masatoshi Yoshikawa. “Geo-Graph-Indistinguishability: Location Privacy on Road Networks with Differential Privacy.” IEICE transactions on information and systems. 2023.
13. Ruixuan Liu, Yang Cao, Yanlin Wang, Lingjuan Lyu, Yun Chen and Hong Chen. “PrivateRec: Differentially Private Model Training and Online Serving for Federated News Recommendation.” KDD ‘23: Proceedings of the 29th ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining. 2023.
14. Xuyang Cao, Yang Cao, Primal Pappachan, Atsuyoshi Nakamura and Masatoshi Yoshikawa. “Differentially Private Streaming Data Release Under Temporal Correlations via Post-processing.” Lecture notes in computer science. 2023.
15. Xiaoyu Li, Yang Cao and Masatoshi Yoshikawa. “Locally Private Streaming Data Release with Shuffling and Subsampling.” 2023 IEEE 39th International Conference on Data Engineering Workshops (ICDEW). 2023.
16. Fumiharu Kato, Yang Cao and Masayuki Yoshikawa. “Olive: Oblivious Federated Learning on Trusted Execution Environment against the Risk of Sparsification.” Proceedings of the VLDB Endowment. 2023.
17. Ryota Hiraishi, Masatoshi Yoshikawa, Yang Cao, Sumio Fujita and Hidehito Gomi. “Mechanisms to Address Different Privacy Requirements for Users and Locations.” IEICE transactions on information and systems. 2023.
18. Haotian Gao, Renhe Jiang, Zheng Dong, Jinliang Deng and Xuan Song. “Spatio-Temporal-Decoupled Masked Pre-training: Benchmarked on Traffic Forecasting.” Proc. of the 33rd International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI). 2023.
19. Yamada A, Hanaoka S, Shibata H, Takenaga T, Yoshikawa T and Nomura Y. “Investigation of federated learning for automated cerebral aneurysm detection in head MR angiography images.” CARS 2023 the 37th International Congress and Exhibition of Computer Assisted Radiology and Surgery, Munich, Germany June 20-23, 2023 (Int J Comput Assist Radio Surg (proc. CARS2023) 18(suppl.1): S63-S64)​. 2023.
20. 山田藍樹, 花岡昇平, 竹永智美, 柴田寿一, 吉川健啓 and 野村行弘. “病変自動検出における差分プライバシーを適用した連合学習手法の検討.” 第1回JAMIT若手医用画像工学シンポジウム: SAMIT2023, 茨城, 2023.9.30. 2023.
21. Fumiharu Kato, Li Xiong, Shun Takagi, Yang Cao and Masatoshi Yoshikawa. “ULDP-FL: Federated Learning with Across Silo User-Level Differential Privacy.” International Conference on Very Large Data Bases (VLDB). 2024.
22. Shuzo Takagi, Li Xiong, Fumiharu Kato, Yang Cao and Masatoshi Yoshikawa. “HRNet: Differentially Private Hierarchical and Multi-Resolution Network for Human Mobility Data Synthesization.” International Conference on Very Large Data Bases (VLDB). 2024.
23. Eric Chen, Yang Cao and Yifei Ge. “A Generalized Shuffle Framework for Privacy Amplification: Strengthening Privacy Guarantees and Enhancing Utility.” Proceedings of the … AAAI Conference on Artificial Intelligence. 2024.
24. . “Noise-Aware Algorithm for Heterogeneous Differentially Private Federated Learning.” Proceedings of the 41st International Conference on Machine Learning. 2024.
25. Eric Chen, Yang Cao and Yifei Ge. “Renyi Differential Privacy in the Shuffle Model: Enhanced Amplification Bounds.” IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP). 2024.
26. Hisaichi Shibata, Shouhei Hanaoka, Takahiro Nakao, Tomohiro Kikuchi, Y. Nakamura, Yukihiro Nomura, T. Yoshikawa and Osamu Abe. “Practical Medical Image Generation with Provable Privacy Protection Based on Denoising Diffusion Probabilistic Models for High-Resolution Volumetric Images.” Applied sciences. 2024.
27. Tomohiro Kikuchi, Shouhei Hanaoka, Takahiro Nakao, Tomomi Takenaga, Yukihiro Nomura, Harushi Mori and T. Yoshikawa. “Synthesis of Hybrid Data Consisting of Chest Radiographs and Tabular Clinical Records Using Dual Generative Models for COVID-19 Positive Cases.” Journal of Imaging Informatics in Medicine. 2024.
28. Shouhei Hanaoka, Yukihiro Nomura, T. Yoshikawa, Takahiro Nakao, Tomomi Takenaga, Hirotaka Matsuzaki, Nobutake Yamamichi and Osamu Abe. “Detection of pulmonary nodules in chest radiographs: novel cost function for effective network training with purely synthesized datasets.” International journal of computer assisted radiology and surgery. 2024.
29. 平岡拓海, 花岡昇平 and 田浦健次朗. “Pythonエコシステムに広範囲に適用可能な差分プライバシーのためのライブラリの実装と応用.” 電子情報通信学会 情報セキュリティ研究会. 2024.
30. Yamada A, Hanaoka S, Takenaga T, Yoshikawa T and Nomura Y. “Preliminary study of maximizing performance for each site in training of computer-aided diagnosis using federated learning.” CARS 2024 the 38th International Congress and Exhibition of Computer Assisted Radiology and Surgery, Barcelona, Spain, June 18–21, 2024 (Int J Comput Assist Radio Surg (proc. CARS2024) 19(suppl.1): S91-S92). 2024.
31. Alam MA, Hanaoka S, Nomura Y, Yoshikawa T and Abe O. “Local Differential Privacy for 3-D Images with Threshold Mechanism and Wavelet Transformation.” In: Proceedings of the 6th International Conference on Intelligent Medicine and Image Processing (IMIP 2024); 2024 Apr 24-26; Bali, Indonesia. 2024.
32. Lele Zheng, Yang Cao, Renhe Jiang, Kenjiro Taura, Yulong Shen, Sheng Li and Masatoshi Yoshikawa. “Enhancing Privacy of Spatiotemporal Federated Learning against Gradient Inversion Attacks.” The International Conference on Database Systems for Advanced Applications (DASFAA). 2024.
33. 山田 藍樹, 花岡 昇平, 竹永 智美, 吉川 健啓 and 野村 行弘. “パーソナライズド連合学習を用いたEOB-MR画像の肝結節性病変分類における施設毎の性能改善の検討.” 日本医用画像工学会大会. 2024.
34. Aiki Yamada, Shouhei Hanaoka, Tomomi Takenaga, Soichiro Miki, Takeharu Yoshikawa and Yukihiro Nomura. “Investigation of distributed learning for automated lesion detection in head MR images.” Radiological Physics and Technology. 2024.
35. Md Ashraful Alam, Shouhei Hanaoka, Yukihiro Nomura, Tomohiro Kikuchi, Takahiro Nakao, Tomomi Takenaga, Naoto Hayashi, T. Yoshikawa and Osamu Abe. “Improved identification of tumors in 18F-FDG-PET examination by normalizing the standard uptake in the liver based on blood test data.” International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery. 2024.
36. Hisaichi Shibata, Shouhei Hanaoka, Saori Koshino, Soichiro Miki, Yuki Sonoda and Osamu Abe. “Identity Diffuser: Preserving Abnormal Region of Interests while Diffusing Identity.” Applied Sciences. 2024.
37. Shouhei Hanaoka, Yukihiro Nomura, T. Yoshikawa, Takahiro Nakao, Tomomi Takenaga, Hirotaka Matsuzaki, Nobutake Yamamichi and Osamu Abe. “Detection of pulmonary nodules in chest radiographs: novel cost function for effective network training with purely synthesized datasets.” International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery. 2024.
38. Shouhei Hanaoka, Yukihiro Nomura, Naoto Hayashi, Issei Sato, Soichiro Miki, T. Yoshikawa, Hisaichi Shibata, Takahiro Nakao, Tomomi Takenaga, Hiroaki Koyama, Shinichi Cho, Noriko Kanemaru, Kotaro Fujimoto, Naoya Sakamoto, Tomoya Nishiyama, Hirotaka Matsuzaki, Nobutake Yamamichi and Osamu Abe. “Deep generative abnormal lesion emphasization validated by nine radiologists and 1000 chest X-rays with lung nodules.” PLoS ONE. 2024.
39. 山田藍樹, 花岡昇平, 竹永智美, 吉川健啓 and 野村行弘. “パーソナライズド連合学習を用いたEOB-MR 画像の肝結節性病変分類における施設毎の性能改善の検討.” 第43回日本医用画像工学会大会, OP6-5, 東京, 2024.8.5-7. 2024.
40. Aiki Yamada, Shouhei Hanaoka, Tomomi Takenaga, Soichiro Miki, T. Yoshikawa and Yukihiro Nomura. “Investigation of distributed learning for automated lesion detection in head MR images.” Radiological Physics and Technology. 2024.
41. Yamada A, Hanaoka S, Takenaga T, Yoshikawa T and Nomura Y. “Preliminary study of maximizing performance for each site in training of computer-aided diagnosis using federated learning.” CARS 2024 the 38th International Congress and Exhibition of Computer Assisted Radiology and Surgery, Barcelona, Spain, June 18–21, 2024 (Int J Comput Assist Radio Surg (proc. CARS2024) 19(suppl.1): S91-S92). 2024.
42. Xiaohang Xu, Renhe Jiang, Chuang Yang, Zipei Fan and Kaoru Sezaki. “Taming the Long Tail in Human Mobility Prediction.” 38th Annual Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS). 2024.
43. Shouhei Hanaoka, Toshihiro Hanawa, Tomomi Takenaga and Yukihiro Nomura. “Secure AI model training for lung nodule detection on confidential virtual machine including GPU.” Computational Approaches for Cancer Workshop (CAFCW24) in conjunction with SC24, Poster. 2024.
44. Yamada A, Hanaoka S, Takenaga T, Yoshikawa T, Nakaguchi T and Nomura Y. “Maximizing performance for each site in automated detection of brain metastasis on contrast-enhanced T1-weight MRI using federated learning.” _ CARS 2025 the 39th International Congress and Exhibition of Computer Assisted Radiology and Surgery, Berlin, Germany, June 17–20, 2025 (Int J Comput Assist Radio Surg (proc. CARS2025) 20(suppl.1): S52-S53)._ 2025.
45. Chuang Yang, Renhe Jiang, Xiaohang Xu, Chuan Xiao and Kaoru Sezaki. “SIMformer: Single-Layer Vanilla Transformer Can Learn Free-Space Trajectory Similarity.” 51st International Conference on Very Large Data Bases (VLDB). 2025.
46. 山田 藍樹, 花岡 昇平, 竹永 智美, 吉川 健啓, 阿部 修, 野村 行弘 and 中口 俊哉. “コンピュータ支援検出／診断の学習に向けた連合学習下でのハイパーパラメータ探索の初期検討.” 第3回 JAMIT若手医用画像工学シンポジウム SAMIT2025, P2-1, (2025.11.30, 千葉). 2025.
47. Haotian Gao, Zheng Dong, Jiawei Yong, Shintaro Fukushima, Kenjiro Taura and Renhe Jiang. “How Different from the Past? Spatio-Temporal Time Series Forecasting with Self-Supervised Deviation Learning.” 39th Annual Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS). 2025.
48. Aiki Yamada, Shouhei Hanaoka, Tomomi Takenaga, Soichiro Miki, Takeharu Yoshikawa, Osamu Abe, Toshiya Nakaguchi and Yukihiro Nomura. “Improving personalized federated learning to optimize site-specific performance in computer-aided detection/diagnosis.” Journal of Medical Imaging. 2025.
49. Shang Liu, Hao Du, Yang Cao, Bo Yan, Jinfei Liu and Masatoshi Yoshikawa. “PGB: Benchmarking Differentially Private Synthetic Graph Generation Algorithms.” _ International Conference on Data Engineering ._ 2025.
50. Hiroyuki Yoshida, Yuichi Sugiyama and Ryota Shioya. “AceCov: Auxiliary Composite Edge Coverage for Fuzzing.” IEEE European Symposium on Security and Privacy (EuroS&P). 2025.
51. Chang Su and Toshihiro Hanawa. “Secure Storage with Ciphertext-Policy Attribute-based Access Control for HPC System.” 情報処理学会研究報告 (2025-HPC-200) No. 21, p.1-11. 2025.
52. 椎名 峻平, 中谷 翔, 平岡 拓海 and 田浦 健次朗. “PrivJail: 差分プライバシーを強制するPythonライブラリ.” DEIM2025 第17回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム. 2025.
53. Shumpei Shiina, Sho Nakatani, Takumi Hiraoka and Kenjiro Taura. “PrivJail: Enforcing Differential Privacy in Pythonic Data Processing.” TPDP 2025 - Theory and Practice of Differential Privacy（ポスター）. 2025.
54. 椎名 峻平, 中谷 翔, 平岡 拓海 and 田浦 健次朗. “egRPC: Python関数呼び出しを容易にgRPC化するライブラリの設計とその応用.” xSIG 2025（ポスター）. 2025.
55. 椎名 峻平 and 田浦 健次朗. “Pythonデータフレーム演算におけるユーザレベル差分プライバシーの保証.” コンピュータセキュリティシンポジウム2025（ポスター）. 2025.
56. Wen Xu, Pengpeng Qiao, Shang Liu, Zhirun Zheng, Yang Cao and Zhetao Li. “Continuous Publication of Weighted Graphs with Local Differential Privacy.” Proceedings of the VLDB Endowment. 2025.
57. Hao Du, Shang Liu, Lele Zheng, Yang Cao, A. Nakamura and Lei Chen. “Privacy in Fine-Tuning Large Language Models: Attacks, Defenses, and Future Directions.” Lecture notes in computer science. 2025.
58. Lele Zheng, Yang Cao, Masatoshi Yoshikawa, Yulong Shen, Essam A. Rashed, Kenjiro Taura, Shouhei Hanaoka and Tao Zhang. “Sensitivity-Aware Differential Privacy for Federated Medical Imaging.” Sensors. 2025.
59. Bo Yan, Shan He, Yang Cheng, Shang Liu, Yang Cao and Chuan Shi. “Federated Graph Condensation with Information Bottleneck Principles.” Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence. 2025.
60. Lele Zheng, Yang Cao, Leo Yu Zhang, Wei Wang, Yulong Shen and Xiaochun Cao. “MMGIA: Gradient Inversion Attack Against Multimodal Federated Learning via Intermodal Correlation.” International Joint Conferences on Artificial Intelligence (IJCAI). 2025.
61. Aiki Yamada, Shouhei Hanaoka, Tomomi Takenaga, Soichiro Miki, Takeharu Yoshikawa, Osamu Abe, Toshiya Nakaguchi and Yukihiro Nomura. “Improving personalized federated learning to optimize site-specific performance in computer-aided detection/diagnosis.” Journal of medical imaging. 2025.
62. 花岡 昇平. “医用画像異常検知のためのオートエンコーダにおける新しい情報量ボトルネックレイヤーの設計の試み.” 第4回 日本医用画像電子情報・人工知能研究会. 2025.
63. Takumi Hiraoka, Shumpei Shiina and Kenjiro Taura. “A Programming Framework for Estimating Privacy Loss in Differential Privacy.” TPDP 2025 - Theory and Practice of Differential Privacy（ポスター）. 2025.
64. Nomura Y, Hanaoka S, Yamada A, Takenaga T, Nakao T, Nakaguchi T, Yoshikawa T and Abe O. “Performance changes in federated learning for cerebral aneurysm detection in head MR angiography images with increasing numbers of institutions.” International Forum on Medical Imaging in Asia 2026 (IFMIA 2026), Jan 13-14, Kaohsiung, Taiwan (accepted). 2026.
65. Yuan Zhao, Hualei Zhu, Tingyu Jiang, Shen Li, Xiaohang Xu and Hao Henry Wang. “Co-EPG: A Framework for Co-Evolution of Planning and Grounding in Autonomous GUI Agents.” The 40th Annual AAAI Conference on Artificial Intelligence. 2026.
66. Tingyu Jiang, Shen Li, Yiyao Song, Lan Zhang, Hualei Zhu, Yuan Zhao, Xiaohang Xu, Kenjiro Taura and Hao Henry Wang. “Importance-Aware Data Selection for Efficient LLM Instruction Tuning.” The 40th Annual AAAI Conference on Artificial Intelligence (Oral). 2026.
67. 椎名 峻平, 中谷 翔, 平岡 拓海 and 田浦 健次朗. “PrivJail: 差分プライバシーを強制するPythonライブラリ.” 日本データベース学会和文論文誌 Vol. 24-J No. 3. 2026.
68. Xianjie Wu, Xiaohang Xu, Tingyu Jiang, Jian Yang, Di Liang, Xianfu Cheng, Zhenhe Wu, Linzheng Chai, Wei Zhang, Jiaheng Liu, Ge Zhang, Bob Simons, Tongliang Li and Zhoujun Li. “MMTableBench: A Multi-level Multimodal Benchmark for Reasoning and Layout Complexity in Table QA.” Proceedings of the ACM Web Conference 2026 (oral). 2026.
69. Yusong Wang, Chuang Yang, Jiawei Wang, Xiaohang Xu, Jiayi Xu, Dongyuan Li, Chuan Xiao and Renhe Jiang. “ELLMob: Event-Driven Human Mobility Generation with Self-Aligned LLM Framework.” Proceedings of the Fourteenth International Conference on Learning Representations. 2026.
70. Yunze Xiao, Tingyu He, Lionel Z. Wang, Yiming Ma, Xingyu Song, Xiaohang Xu, Mona T. Diab, Irene Li and Ka Chung Ng. “JiraiBench: A Bilingual Benchmark for Evaluating Large Language Models’ Detection of Human risky health behavior Content in Jirai Community.” Proceedings of the 19th Conference of the European Chapter of the Association for Computational Linguistics (oral). 2026.
71. Md. Ashraful Alam, Shouhei Hanaoka, Tomomi Takenaga, Takeharu Yoshikawa and Osamu Abe. “Estimation of future occurrence of hemoglobin-A1c elevation with and without differential privacy.” BMC Medical Informatics and Decision Making. 2026.
72. 村木乃乃香, 杉山優一 and 塩谷亮太. “制御フローグラフの探索具合に基づきコーパスへの保存を制御するファジング.” 電子情報通信学会 技術研究報告 vol. 125, no. 401, CPSY2025-74, pp. 131-136. 2026.