2019年度

学術論文・国際会議論文(査読付)
[小澤研]
1. Samuel Ndichu, Sangwook Kim, Seiichi Ozawa, Takeshi Misu, Kazuo Makishima, ” A Machine Learning Approach to Detection of JavaScript-based Attacks Using AST Features and Paragraph Vectors,” Applied Soft Computing, vol. 84, pp. 1-11, November 2019.

2. Takehiro Tezuka, Lihua Wang, Takuya Hayashi, and Seiichi Ozawa, ” A Fast Privacy-Preserving Multi-Layer Perceptron Using Ring-LWE-Based Homomorphic Encryption, ” Proc. of 2019 Int. Conf. on Data Mining Workshops (ICDMW), Beijing, China, pp. 37-44, doi: 10.1109/ICDMW.2019.00014, November 2019.

3. Yuki Kawaguchi and Seiichi Ozawa, ” Exploring and Identifying Malicious Sites in Dark Web Using Machine Learning,” In: Gedeon T., Wong K., Lee M. (Eds), Neural Information Processing. ICONIP 2019. LNCS Vol. 11955, Springer, Cham, pp. 319-327, December 2019.

4. Seiichi Ozawa, Tao Ban, Naoki Hashimoto, Junji Nakazato, Jumpei Shimamura, ” A Study of IoT Malware Activities Using Association Rule Learning for Darknet Sensor Data,” International Journal of Information Security, vol. 19, no. 1, pp. 83-92, January 2020.

[大森研]
1. Shuhei Fukami and Toshiaki Omori “Online Estimation and Control of Neuronal Nonlinear Dynamics Based on Data-Driven Statistical Approach” Communications in Computer and Information Science, Vol. 1143, pp. 600-608 (2019)

2. Ren Masahiro and Toshiaki Omori “Sparse Estimation of Neuronal Network Structure with Observed Data” Communications in Computer and Information Science, Vol. 1143, pp. 609-618 (2019)

3. Masaki Ito, Tatsu Kuwatani, Ryosuke Oyanagi, Toshiaki Omori, “Sparse Modeling of Nonlinear Dynamics in Heterogeneous Reactions” Lecture Notes in Computer Science, Vol. 11054 pp. 380-391 (2019)

4. Moe Yokoi and Toshiaki Omori, “Sparse Modeling Approach for Estimating Odor Pleasantness from Multi-dimensional Sensor Data”, Proceedings of 2020 IEEE 2nd Global Conference on Life Sciences and Technologies (2020)

5. Kazuki Tsujimoto and Toshiaki Omori, “Switching Probabilistic Slow Feature Analysis for Time Series Data” International Journal of Machine Learning and Computing pp. 1-6 (2020)

[為井研]
1. Bryan Lao, Tomoya Tamei and Kazushi Ikeda, “Data-Efficient Framework for Personalized Physiotherapy Feedback,” Frontiers in Computer Science 2(3), 11p (2020)

2. Nishanth Koganti, Tomohiro Shibata, Tomoya Tamei and Kazushi Ikeda, “Data-efficient Learning of Robotic Clothing Assistance using Bayesian Gaussian Process Latent Variable Model,” Advanced Robotics 33(15-16), pp. 800-814 (2019)

3. Bryan Lao, Tomoya Tamei and Kazushi Ikeda, “Characterizing Strategic Contributions of Physical Therapy to Natural Standing Motion in the Muscle Synergy Space,” Proc. of the 40th Annual Intl. Conf. of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society, 6p. (2019)

国際会議発表
[小澤研]
1. Sangwook Kim, Lihua Wang, Toshiaki Omori, Seiichi Ozawa, “Privacy-preserving Naive Bayes Classification using Homomorphic Encryption and Garbled Circuits,” The 14th International Workshop on Security (IWSEC2019), Tokyo Institute of Technology (Tokyo), 28 August, 2019.

2. Samuel Ndichu, Sangwook Kim, Seiichi Ozawa, “Malicious JavaScript Detection Using Doc2Vec Feature Learning – Improvement in Detection of Obfuscated Parts through Simplification and Decoding,” The 14th International Workshop on Security (IWSEC2019), Tokyo Institute of Technology (Tokyo), 28 August, 2019.

3. Samuel Ndichu, Sangwook Kim, and Seiichi Ozawa, “A Machine Learning Model Performance Improvement Approach to Detection of Obfuscated JavaScript-based Attacks, The Network and Distributed System Security Symposium (NDSS), Poster, 24 February, 2020.

[大森研]
1. Toshiaki Omori and Shinya Otsuka, “Estimating Nonlinear Neuronal Dynamics Based on Sparse Modeling”, NEURO2019, Jul. 27 (2019)

2. Ren Masahiro and Toshiaki Omori, “Structure Estimation of Neural Networks Based on Sparse Modeling”, NEURO2019, Jul. 27 (2019)

3. Moe Yokoi and Toshiaki Omori, “Machine Learning Algorithm for Estimating Odor Pleasantness by Sparse Modeling Method”, The 8th RIEC International Symposium on Brain Functions and Brain Computer, Feb. 14 (2020)

4. Ren Masahiro and Toshiaki Omori, “Data-driven Approach for Structure Estimation of Neural Networks”, The 8th RIEC International Symposium on Brain Functions and Brain Computer, Feb. 14 (2020)

5. Shuhei Fukami and Toshiaki Omori, “Online Statistical Algorithm for Estimation and Control of Neuronal Dynamics”, The 8th RIEC International Symposium on Brain Functions and Brain Computer, Feb. 14 (2020)
国内学会発表/シンポジウム
[小澤研]
1. 大村 和輝,小澤 誠一,大川 剛直,長南 友也,辻 博之,村上 則幸, “RetinaNetと物体追跡手法を用いた大豆生育情報の自動取得”, 63回システム制御情報学会研究発表講演会,中央電気倶楽部,2019年5月22日

2. 橋本 直輝,小澤 誠一,班 涛,島村 隼平, “相関ルール解析とダークネット解析を用いたネットワークスキャン観測の高度化”, 63回システム制御情報学会研究発表講演会,中央電気倶楽部, 2019年5月22日

3. 畑中 拓哉,小澤 誠一,班 涛,島村 隼平, “機械学習とダークネット解析を用いたDDoS観測の高度化”, 63回システム制御情報学会研究発表講演会,中央電気倶楽部,2019年5月22日

4. 山岡 周平、小澤 誠一、廣瀬 勇秀、飯塚 正昭, “自己注意機構付きLSTMを用いた景況感情報に基づく金融文書の重要文抽出”, 2019年人工知能学会全国大会,朱鷺メッセ(新潟市),2019年6月5日

5. 高山 将丈、小澤 誠一、廣瀬 勇秀、飯塚 正昭, “畳み込みニューラルネットワークを用いたアナリスト往訪記録における景況感判定”, 2019年人工知能学会全国大会,朱鷺メッセ(新潟市),2019年6月5日

6. 手塚 雄大、王 立華、林 卓也、Kim Sangwook、為井 智也、大森 敏明、小澤 誠一, “三層ニューラルネットワークにおけるRing-LWEベース準同型暗号を用いた効率的なプライバシー保護推論処理”, 2019年人工知能学会全国大会,朱鷺メッセ(新潟市),2019年6月5日

7. 福井 智、王 立華、林 卓也、小澤 誠一, “Ring-LWEベース準同型暗号を用いたプライバシー保護決定木分類”, コンピュータセキュリティシンポジウム 2019,ハウステンボス(佐世保市),2019年10月21日

8. 野村 竜也、小澤 誠一、班 涛、島村 隼平, “ダークネットUDP通信の可視化画像とトラフィック統計量を用いたDDoSバックスキャッタ判定の改善”, コンピュータセキュリティシンポジウム 2019,ハウステンボス(佐世保市),2019年10月21日

9. 安達貴洋,小澤誠一,春木博行,”深層学習モデルを用いたコマンドログに基づくユーザなりすまし検知,” 第88回コンピュータセキュリティ研究発表会 (CSEC),情報処理学会研究報告,Vol.2020-CSEC-88, No.21, pp. 1-7, Web会議,2020年3月12日

10. 前橋祐斗,小澤誠一,山田明,” 深層学習モデルを用いたURLに着目したアクセスログ内の悪性Webサイト探索,” 第88回コンピュータセキュリティ研究発表会 (CSEC),情報処理学会研究報告,Vol.2020-CSEC-88, No.21, pp. 1-6, Web会議,2020年3月13日

11. 高山将丈, 小澤誠一, 廣瀬勇秀, 飯塚正昭, 渡辺一男, 逸見龍太,”アナリストレポートにおけるキーワード関連文の抽出と景況感推移観測への応用,” 金融情報学研究会(第24回),pp. 92-97, 2020年3月14日(不開催)

[大森研]
1. 大森敏明,岡本敦,道林克禎,Oman Drilling Project Phase 2 Science Party, 「岩石-水相互作用によるマルチスケール構造の理解のためのコア資料のX線CT画像の超解像」JpGU Meeting 2019 , 2019年5月27日

2. 伊藤雅起,桑谷立,大柳良平,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」JpGU Meeting 2019 , 2019年5月27日

3. 政廣蓮,大森敏明,「スパースモデリングに基づく神経回路の構造推定」第33回人工知能学会全国大会,2019年6月7日

4. 政廣蓮,大森敏明,「スパースモデリングに基づく神経回路構造のシステム同定」第18回情報科学技術フォーラム,2019年9月3日

5. 井上広明,大森敏明,「マルコフ連鎖モンテカルロ法を用いた神経ネットワークの構造推定」,第6回イメージング数理研究会,2019年9月2日

6. 政廣蓮,大森敏明,「スパースモデリングによる神経回路活動のデータ駆動型解析」,第6回イメージング数理研究会,2019年9月2日

7. 政廣蓮,大森敏明,”Simultaneous Estimation of Neuronal Dynamics and Connectivity”,第6回イメージング数理研究会,2019年9月2日

8. 横井萌絵,大森敏明,「スパースモデリングに基づく匂いセンサ情報の認識アルゴリ ズム」,第6回イメージング数理研究会,2019年9月2日

[為井研]
1. 阿久根康平,為井智也,和田佳郎,塩崎智之,山中敏彰,北原糺,「重力感受性増強装置(TPAD)を用いたゴルフパターのトレーニング法の開発」第79回日本めまい平衡医学会総会・学術講演会, 2019年10月25日
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, 「プライバシー保護データマイニングにより拡がるビッグデータ解析」, 2019 神戸大学 数理・データサイエンスセンター シンポジウム ~AIセキュリティとフィンテック応用の最前線~, 大阪イノベーションハブ, 2019年5月31日

2. 小澤誠一, 「プライバシー保護データマイニングとデジタルトランスフォーメーション」,Society5.0実現のためのセンシングソリューション技術分科会,JEITA,電子情報技術産業協会 (東京都),2019年8月6日

3. 小澤誠一, 「人工知能のメカニズムと活用」,日本総研セミナー,日本総研本社 (東京都),2019年11月1日

4. 小澤誠一, 「DXと人工知能のメカニズムと活用」,DX実務者入門講座(第3回),神戸学院大学 神戸三宮サテライト(神戸市),2019年12月6日

5. Nikola Kasabov (convener), Zeng-Guang Hou, Minho Lee, Seiichi Ozawa, Jie Yang, David Powers, “Brain-Inspired Neural Network Architectures for Brain Inspired AI,” Panel Discussion ICONIP 2019 (Sydney, Australia), December 14, 2019

6. Seiichi Ozawa, “Machine Learning Approach to Detection of Malicious URLs and JavaScript,” Invited Talk at ICONIP 2019 (Sydney, Australia), December 14, 2019

7. 小澤誠一,「デジタルトランスフォーメーションがもたらす社会変革(1)『いまさら聞けないデジタル化』」,KOBE×DXプロジェクト2019 DXミドルマネジメント向け講座,神戸学院大学 神戸三宮サテライト(神戸市),2020年1月24日

[大森研]
1. Toshiaki Omori “Data-Driven Approach for Estimating Neuronal Network Dynamics” 京都大学数理解析研究所,2019年5月22日

2. 大森敏明「オマーン掘削コア試料のX線CT画像の超解像」名古屋大学環境学研究科,2019年7月5日-6日

3. Toshiaki Omori “Extracting Neural Dynamics Based on Computational and Data-driven Approaches” The Center for Neural Circuits and Behavior, University of California San Diego, 2019年11月19日

4. 大森敏明「データ駆動によるシステム・パラメタのベイズ推定について」文部科学省 科学技術試験研究委託事業「数学アドバンストイノベーションプラットフォーム」数学-生物学領域横断ワークショップ,東京大学先端科学技術研究センター,2019年11月29日

5. 大森敏明「スパースモデリングに基づく神経回路活動からの刺激推定」CREST「ホログラム光刺激による神経回路再編の人為的創出」第3回シンポジウム,2019年12月22日

6. Toshiaki Omori “Data-Driven Approach for Extracting Neuronal Non-linear Dynamics” The 8th RIEC International Symposium on Brain Functions and Brain Computer,2020年2月15日

7. Toshiaki Omori “Estimating neural dynamics based on data-driven approach” The 97th Annual Meeting of the Physiological Society of Japan, 2020年3月17日

[為井研]
1. 為井智也,「AI入門」,ITC-J カウンスルNo. 2 会合,芦屋市民センター,2019年9月30日

受賞
[小澤研]
1. Seiichi Ozawa, APNNS Excellent Service Award, Asia Pacific Neural Network Society, December, 2019.

2. 川口雄己,2019年 情報セキュリティ研究奨励賞,電子情報通信学会,2020年1月

[大森研]
1. 政廣蓮,2019年 第18回情報科学技術フォーラム 奨励賞,情報処理学会