Enhancing efficiency and privacy of federated learning systems for IoT applications
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- 櫻井 幸一
- Principal Investigator
- 九州大学
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- LIAN ZHUOTAO
- Co-Investigator
- 九州大学
About this project
- Japan Grant Number
- JP24KF0065
- Funding Program
- Grants-in-Aid for Scientific Research
- Funding organization
- Japan Society for the Promotion of Science
- Project/Area Number
- 24KF0065
- Research Category
- Grant-in-Aid for JSPS Fellows
- Allocation Type
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- Multi-year Fund
- Review Section / Research Field
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- Basic Section 60070:Information security-related
- Research Institution
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- Kyushu University
- Project Period (FY)
- 2024-04-23 〜 2026-03-31
- Project Status
- Granted
- Budget Amount*help
- 2,000,000 Yen (Direct Cost: 2,000,000 Yen Indirect Cost: 0 Yen)
Research Abstract
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。
Details 詳細情報について
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- CRID
- 1040018506567292288
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- Text Lang
- ja
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- Data Source
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- KAKEN