IoT応用のための連合学習システムの効率化とプライバシー強化
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- 櫻井 幸一
- 研究代表者
- 九州大学
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- LIAN ZHUOTAO
- 研究分担者/共同研究者
- 九州大学
研究課題情報
- 体系的番号
- JP24KF0065
- 助成事業
- 科学研究費助成事業
- 資金配分機関情報
- 日本学術振興会(JSPS)
- 研究課題/領域番号
- 24KF0065
- 研究種目
- 特別研究員奨励費
- 配分区分
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- 基金
- 審査区分/研究分野
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- 小区分60070:情報セキュリティ関連
- 研究機関
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- 九州大学
- 研究期間 (年度)
- 2024-04-23 〜 2026-03-31
- 研究課題ステータス
- 交付
- 配分額*注記
- 2,000,000 円 (直接経費: 2,000,000 円 間接経費: 0 円)
研究概要
本研究は、IoT環境におけるデータのプライバシー問題に対応するため、データをローカルに処理し結果のみを共有する連合学習システムを開発する。これは、個人情報の漏洩リスクを減らし、データの有効活用を可能にする。具体的には、通信の効率を高め、プライバシー保護をさらに強化する技術とメカニズムを導入することを計画している。この研究により、医療、交通、都市計画などの分野で安全なデータ利用が期待される。
詳細情報 詳細情報について
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- CRID
- 1040018506567292288
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- 本文言語コード
- ja
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- データソース種別
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- KAKEN