2024年度

学術論文・国際会議論文（査読付）

M. F. Rozi, T. Ban, S. Ozawa, A. Yamada, T. Takahashi and D. Inoue, “Securing Code With Context: Enhancing Vulnerability Detection Through Contextualized Graph Representations,” IEEE Access, vol. 12, pp. 142101-142126, 2024, doi: 10.1109/ACCESS.2024.3467180
Kaisei Fujiwara, Akira Yamada, Seiichi Ozawa, Chanho Park, “A Study on Time-Resilient Features for Detecting TLS Encrypted Malware Traffic,” Proc. of ICONIP 2024 (in press)
Samuel Ndichu, Tao Ban, Takeshi Takahashi, Akira Yamada, Seiichi Ozawa, Daisuke Inoue, “Adversarial Evaluation of AI-Based Security Alert Screening Systems,” Proc. of IEEE CyberSciTech/DASC/PICom/CBDCom 2024 (in press)
Miha Ožbot, Seiichi Ozawa, Igor Skrjanc, “eFedGauss: A Federated Approach to Fuzzy Multivariate Gaussian Clustering”, Proc. of The IEEE World Congress on Computational Intelligence (WCCI) 2024, 8 pages, July 4, 2024.

Taketo Omi, and Toshiaki Omori, “Simultaneously Estimating and Controlling Nonlinear Neuronal Dynamics Based on Sequential Monte Carlo Framework”, Nonlinear Theory and Its Applications, accepted for publication (2024)
Hirozo Nakano, Amitava Majumdar, and Toshiaki Omori, “Data-driven Estimation of Spatial Electrical Property of Multi-Compartment Models with Neuronal Morphology by Replica Exchange Monte Carlo Method”, Nonlinear Theory and Its Applications, accepted for publication (2024)
Yuya Note, Masahito Watanabe, Hiroaki Yoshimura, Takaharu Yaguchi and Toshiaki Omori, “Sparse Estimation for Hamiltonian Mechanics”, Mathematics, accepted for publication (2024)
Taketo Omi and Toshiaki Omori, “Probabilistic Estimation and Control of Dynamical Systems Using Particle Filter with Adaptive Backward Sampling” Entropy, accepted for publication (2024)

国際会議発表

Tsubasa Shoji and Toshiaki Omori, “Bayesian Machine Learning Approach for Estimating Neural Network Structure with Sparse Lognormal Prior Distribution”, 8th International Conference on Intelligent Systems, Metaheuristics & Swarm Intelligence (2024)
Takashi Aibe and Toshiaki Omori, “Machine Learning Framework for Estimating Nonlinear Heterogeneous Reaction Systems Based on Sequential Monte Carlo Method and Markov Random Field Model”, 8th International Conference on Intelligent Systems, Metaheuristics & Swarm Intelligence (2024)

国内学会発表/シンポジウム

浦川遥輝, 山田明, Joo Suwon, Vestin Simon, Wang Hui, Park Chanho, 小澤誠一, “不確実なデータラベルを前提とした機械学習によるサイバー攻撃検知のための誤ラベル訂正”, コンピュータセキュリティシンポジウム 2024論文集，pp. 76-84, 2024年10月22日
小西颯一, 小澤誠一, 廣瀬勇秀, 池田佳弘, 中川憲保, 西田大輔, “大規模言語モデルにおける忘却手法を取り入れた知識の部分的編集”, 第68回システム制御情報学会研究発表講演会（SCI’24）, 2024年5月24日
神田享亮, 井上広明, 小澤誠一 , “連合学習型勾配ブースティング決定木モデルに対する敵対的サンプル攻撃”, 第68回システム制御情報学会研究発表講演会（SCI’24）, 2024年5月24日
松並駿, 王立華, 井上広明, 小澤誠一, “敵対的生成ネットワークを用いた水平型連合学習における欠損データ補完”, 第68回システム制御情報学会研究発表講演会（SCI’24）, 2024年5月24日

Takashi Aibe, Tatsu Kuwatani, Ryosuke Oyanagi, and Toshiaki Omori, “Data-Driven Estimation of Spatiotemporal Nonlinear Dynamics of Heterogeneous Reaction”, Japan Geoscience Union Meeting 2024 (2024)

解説・技術報告/紀要

招待講演・セミナー

小澤誠一, “AIを安全に利用する技術的課題と対策”, コンピュータセキュリティシンポジウム2024, AWS/PWS共同企画「AIガバナンスに向けた政策と技術の動向について」, 2024年10月25日
Seiichi Ozawa, “Time Series Data Augmentation Using State-Space Model and Its Application to Cyber Attack Data Generation,” 4th CIC-NICT Workshop, Canadian Institute for Cybersecurity, University of New Brunswick, 25 September, 2024.
Seiichi Ozawa, “Time Series Data Augmentation Using State-Space Model and Its Application to Cyber Attack Data Generation,” Workshop on Cyber Defense and Resilience at Behaviour-Centric Cybersecurity Center (BCCC), York University, 19 September, 2024.
小澤誠一, “AIの社会実装とセキュリティ”, 情報処理学会連続セミナー2024「情報技術の新たな地平：AIと量子が導く社会変革」, 2024年9月2日
小澤誠一, “組織間連合学習による社会課題への取組み”, EAGLE DAY 2024, 2024年4月18日

Toshiaki Omori, “Data-driven Approach for Estimating Nonlinear Dynamics” Digital Brain Workshop, 日本脳科学関連学会連合―マス・フォア・インダストリ・プラットフォーム第2回数学と脳科学の連携探索ワークショップ (2024)
Toshiaki Omori “Data-driven Super-resolution of X-ray CT Images of Rock Samples by Sparse Representation: Applications to the Complex Texture of Serpentinite”, Serpentine Days (2024)

受賞

著書