1603情報システム・データ工学 日常デバイスでプライバシー保護型AI学習を実現する手法を開発（Enabling privacy-preserving AI training on everyday devices）
2026-04-29 マサチューセッツ工科大学（MIT）マサチューセッツ工科大学の研究者らは、スマートフォンなど日常デバイス上で個人データを外部に送らずにAIを訓練できる新手法を開発した。分散学習（フェデレーテッドラーニング）を基盤としつつ...
フェデレーテッドラーニング
1603情報システム・データ工学 
1600情報工学一般 2025年 サイバーセキュリティ研究開発トレンドまとめ
2025-11-16 Tii技術情報研究所各サイバーセキュリティ技術の概要以下、注目すべき研究開発テーマを8項目を整理します。1. UCRによるAI／ネットワーク基盤強化概要：AI学習（特にフェデレーテッドラーニング）におけるプライバシー保...
1600情報工学一般 信頼できるAIを支える新ツールを開発 ― データに依存しない安全なAI（Trustworthy AI without trusted data）
2025-04-10 スイス連邦工科大学ローザンヌ校(EPFL)EPFLの研究チームは、信頼性の低いデータを含む環境でも信頼できるAIを構築するPythonライブラリ「ByzFL」を開発。フェデレーテッドラーニングにおける悪意あるデータや誤...