2020年度

学術論文・国際会議論文（査読付）
    [小澤研]
  1. Rodríguez, P.; Velazquez, D.; Cucurull, G.; Gonfaus, J.M.; Roca, F.X.; Ozawa, S.; Gonzàlez, J. Personality Trait Analysis in Social Networks Based on Weakly Supervised Learning of Shared Images. Appl. Sci. 2020, 10, 8170.
  2. Yamamoto F., Wang L., Ozawa S. (2020) New Approaches to Federated XGBoost Learning for Privacy-Preserving Data Analysis. In: Yang H., Pasupa K., Leung A.CS., Kwok J.T., Chan J.H., King I. (eds) Neural Information Processing. ICONIP 2020. pp. 558-569, Lecture Notes in Computer Science, vol 12533. Springer, Cham.
    https://doi.org/10.1007/978-3-030-63833-7_47
  3. Ishikawa S., Ozawa S., Ban T. (2020) Port-Piece Embedding for Darknet Traffic Features and Clustering of Scan Attacks. In: Yang H., Pasupa K., Leung A.CS., Kwok J.T., Chan J.H., King I. (eds) Neural Information Processing. ICONIP 2020. pp. 593-603, Lecture Notes in Computer Science, vol 12533. Springer, Cham.
    https://doi.org/10.1007/978-3-030-63833-7_50
  4. Samuel Ndichu, Sangwook Kim, Seiichi Ozawa, “Deobfuscation, unpacking, and decoding of obfuscated malicious JavaScript for machine learning models detection performance improvement,” CAAI Transactions on Intelligence Technology, DOI: 10.1049/trit.2020.0026 (2020)
  5. M. F. Rozi, S. Kim and S. Ozawa, “Deep Neural Networks for Malicious JavaScript Detection Using Bytecode Sequences,” 2020 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), Glasgow, United Kingdom, 2020, pp. 1-8, doi: 10.1109/IJCNN48605.2020.9207134.
  6. M. T. Pratama et al., “Deep Learning-based Object Detection for Crop Monitoring in Soybean Fields,” 2020 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), Glasgow, United Kingdom, 2020, pp. 1-7, doi: 10.1109/IJCNN48605.2020.9207400.
    [大森研]
  1. Ryosuke Oyanagi, Tatsu Kuwatani,, and Toshiaki Omori “Exploration of Nonlinear Parallel Heterogeneous Reaction Pathways through Bayesian Variable Selection” European Physical Journal B, Vol. 94, pp. 42:1-12 (2021)
  2. Kazuki Tsujimoto and Toshiaki Omori, “Switching Probabilistic Slow Feature Analysis for Time Series Data” International Journal of Machine Learning and Computing, Vol. 10, pp. 740-745 (2020)
  3. Hiroaki Inoue, Koji Hukushima, and Toshiaki Omori “Replica Exchange Particle Gibbs Method with Ancestor Sampling” Journal of the Physical Society of Japan, Vol. 89, pp. 104801:1-7 (2020)
  4. Naomichi Takada, Toshiaki Omori, “Video Frame Rate Up-Conversion via Spatio-Temporal Generative Adversarial Networks” Journal of Image and Graphics, pp. 1-9 (2021)
  5. Shuhei Fukami and Toshiaki Omori, “Online Bayesian Approach for Estimation and Control of Neural System”, Proceedings of 2021 IEEE 2nd Global Conference on Life Sciences and Technologies (2021
[為井研]
Ryoto Takeuchi, Tomoya Tamei, “Automatic generation and inferring semantic structure of verbal instructions for a motor task,” Proc. of 2020 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC 2020)

国際会議発表
    [大森研]
  1. Naoki Matsumoto and Toshiaki Omori，”Data-driven Analysis of Information Transfer Using Cortical Neural Circuit Model with Extracellular Electric Field”，The SfN Global Connectome, Society for Neuroscience (2021)
  2. Shuhei Fukami and Toshiaki Omori，”Online Data-driven Estimation and Control of Nonlinear Model for Neuronal Dynamics”，The SfN Global Connectome, Society for Neuroscience (2021
  3. Masaki Ito, Tatsu Kuwatani, Ryosuke Oyanagi, and Toshiaki Omori，”Bayesian Data-driven Approach for Extracting Nonlinear Dynamics of Heterogeneous Reactions”，JpGU-AGU Joint Meeting 2020 (2020)
  4. Hiroaki Inoue, Koji Hukushima, and Toshiaki Omori，”Estimation of Neural Dynamics with Particle Markov Chain Monte Carlo”，The 9th RIEC International Symposium on Brain Functions and Brain Computer (2020)
  5. Naoki Matsumoto and Toshiaki Omori，”Influence of Extracellular Electric Fields on Network Model of Neocortical Neural Circuit”，The 9th RIEC International Symposium on Brain Functions and Brain Computer (2020)
国内学会発表/シンポジウム
    [小澤研]
  1. 石川真太郎, 中藤大暉, 班涛, 小澤誠一, “ダークネットにおける大規模調査パケットを考慮したポート番号埋め込みベク トルによるスキャンパケット解析,” 情報処理学会研究報告 Vol.2021-CSEC-92 No.49, pp. 1-8, オンライン開催, 2021年3月16日
  2. 織部慧次朗, 小澤誠一, “物体検知および追跡手法を用いた大豆の花数計測システムの開発,” 計測自動制御学会 第48回知能システムシンポジウム, pp.1-6, 2021年3月8日
  3. 糸数 健吾, 王 立華, 小澤 誠一, “準同型暗号を用いたプライバシー保護決定木アンサンブルによる外れ値検知,” 2021年 暗号と情報セキュリティシンポジウム（SCIS2021), pp.1-6, オンライン 開催, 2021年1月22日
  4. 山本 貴巳, 石川 真太郎, 山田 明, 小澤 誠一, “文字レベル畳み込みニューラルネットによる悪性サイト判定のURL単語頻度に基 づく高度化,” 2021年 暗号と情報セキュリティシンポジウム（SCIS2021), pp.1-7, オンライン 開催, 2021年1月21日
  5. 石川 真太郎，小澤 誠一，班 涛， “ポート番号埋め込みベクトルを用いたダークネットスキャンパケット解析,” コンピュータセキュリティシンポジウム 2020論文集，pp. 1010-1016, 2020年10月28日
  6. Rozi Muhammad Fakhrur, Sangwook Kim, Seiichi Ozawa, “Deep Pyramid Convolutional Neural Networks for Detecting Obfuscated Malicious JavaScript Codes Using Bytecode Sequence Features,” Computer Security Symposium 2020 (CSS2020), October 28, 2020.
  7. 山本 楓己, 王 立華, 小澤 誠一, “協調学習スキームを導入したプライバシー保護XGBoost,” コンピュータセキュリティシンポジウム 2020論文集，pp. 228-235, 2020年10月26日
  8. 中谷透大，美馬勇輝，鈴木章吾，坂倉涼太，木村建次郎，小澤誠一，”スーパーセキュリティーゲート実現に向けた磁場分布画像解析の深層学習による高度化,” 第64回システム制御情報学会研究発表講演会 (SCI’20), pp. 489-495, Web会議，2020年5月20日
    [大森研]
  1. 大森敏明，「データ駆動型アプローチによる動的システムのモデリング」，日本応用数理学会2020年度年会，2020年
  2. 深見修平，大森敏明，「データ駆動型アプローチに基づく神経ダイナミクスのオンライン推定と制御」，第19回情報科学技術フォーラム，2020年
  3. 伊藤雅起，桑谷立, 大柳良介，大森敏明，「スパースモデリングによる不均質反応ダイナミクスの推定」，日本物理学会2020年秋季大会， 2020年
  4. 深見修平, 大森敏明，「神経システムにおける非線形ダイナミクスの統計的オンライン推定と状態制御」，KISC Workshop 2020，2020年
  5. 伊藤雅起,桑谷立,大柳良介,大森敏明，「スパースモデリングと逐次モンテカルロ法による不均質反応非線形ダイナミクスの推定」，KISC Workshop 2020，2020年
  6. 伊藤雅起，桑谷立，大柳良介，大森敏明，「スパースモデリングによる不均質反応非線形ダイナミクスの推定」，日本物理学会第76回年次大会，2021年
[為井研]
竹内亮人，為井智也， ”運動課題における言語インストラクションの自動生成と意味関係の抽出，” 第38回日本ロボット学会学術講演会（RSJ2020）

解説・技術報告/紀要
なし
招待講演・セミナー
    [小澤研]
  1. 小澤誠一, “デジタルトランスフォーメーションで求められるAIの役割“, 日本テクノセンターAI基礎研修, オンライン講座、2021年2月2日
  2. Seiichi Ozawa, “An Introduction to Privacy-Preserving Machine Learning for Big Data Analysis,” Deep Learning and Artificial Intelligence Summer School 2020 (DLAI3), June 29, 2020.
  3. 小澤誠一, “AI基礎研修 -データ解析のためのAI-“, 日本テクノセンターAI基礎研修, オンライン講座、2020年6月15日
  4. 小澤 誠一, “データ解析におけるプライバシー保護技術とその応⽤,” 第64回システム制御情報学会研究発表講演会 (SCI’20), チュートリアル講演, pp. 1-4, Web会議，2020年5月20日
    [大森研]
  1. 大森敏明，「データ駆動型アプローチに基づく階層連関モデリング技術の創成」，大阪大学大学院医学系研究科，2020年
  2. 井上広明，大森敏明，「データ駆動型アプローチに基づく神経活動の解析」，神戸大学先端融合研究環第4回極みプロジェクトシンポジウム，2020年
  3. 大森敏明，「データ駆動型アプローチに基づく物理モデリングⅠ」，幾何学的力学・計算代数学を基礎とするデータ駆動型モデリング，2020年
  4. 大森敏明，「データ駆動型アプローチに基づく物理モデリングⅡ」，幾何学的力学・計算代数学を基礎とするデータ駆動型モデリング，2020年
  5. 大森敏明，「データ駆動型アプローチによる非線形ダイナミクスの推定」，KISC Workshop 2020，2020年
受賞
[小澤研]
石川 真太郎，小澤 誠一，班 涛，CSS2020コンセプト研究賞，情報処理学会， 「ポート番号埋め込みベクトルを用いたダークネットスキャンパケット解析」