研究マップ

音声だけじゃない――Whisperを環境音・音楽にも強くする「Whisper-AuT」の試み

暗号の「鍵」はどこまで安全か？ ── Legendre擬似ランダム関数の拡大体における安全性分析

悪意ある参加者がいても、プライバシーを守りながら学習できる？連合学習の新アルゴリズム

AIモデルの『改造』が安全かどうかを数学的に証明する ― ファインチューニング完全性という新しいセキュリティ目標

音声AIは「言い直し」や「割り込み」にどこまで対応できるのか？——リアルな会話を再現するベンチマークが明かす現在地

暗号化したまま推論できる未来へ――GPU加速で完全準同型暗号LLMが現実に近づく

運動直後の息切れした声を、音声AIはどこまで正しく聞き取れるのか？

センサーデータを「暗号化したまま」クラウドで処理する――完全準同型暗号によるミリ波レーダーセンシングの実現

プライバシー予算に応じてノイズ量を自動調整――連合学習の精度を最大26%改善する適応クリッピング手法

暗号化したまま計算する技術を高速化――疎行列の「詰め替え」が拓くプライバシー保護の未来

非同期の連合学習を「毒入りデータ」から守る――SecureAFLが示すプライバシー協調学習の次の一手

「本物そっくりの偽データ」で個人情報を守る――コピュラに基づく合成データ生成の新手法

「誰の声？」を事前登録なしで聞き分ける――混合音声から話者埋め込みを直接予測する新手法

「口の動き」を読むAIで、騒がしい場所でも音声認識の精度が劇的に向上する

音声AIが「聞き落とす」問題を解決する ── 証拠ファーストの音声理解アーキテクチャ EvA

テレビ放送の自動分類から見える、音声認識×マルチモーダルAIの「モデルサイズと精度」の現実

量子乱数と耐量子暗号の「鍵の合わせ技」──未来の暗号基盤を支える情報理論的アプローチ

連合学習の「公平性」問題――全員が得をするAIモデルは作れるのか？

Whisperエンコーダーの「層」を減らしても精度は保てるか？——SLAM-ASRにおけるモデル軽量化と復元の実験的検証

完全準同型暗号で虹彩認証のプライバシーを守れるか？──精度は維持、しかし計算コストは12万倍

マルチモーダルAIの「相乗効果」は幻想だった？——Shapley相互作用分析が示す、複数データ統合の意外な真実

2サーバで守る集約プライバシー――TAPASが拓く、軽量かつ耐量子な連合学習基盤

視覚言語モデルで議会演説を読み解く――歴史的文書のOCR精度と話者識別を大幅改善

量子コンピュータが暗号を破る日はいつ？——楕円曲線暗号の脆弱性と耐量子暗号への移行

スマホで動く、賢い耳 - 複数人の会話をリアルタイムで区切る軽量AIモデル

スマホの性能差は乗り越えられる？プライバシーを守りながら音声AIを育てる新技術

低遅延で家族の声を聞き取りやすく。雑音に強い『離散音声表現』技術

長い会話も賢く理解する新技術『HELIX』- MambaとAttentionの良いとこ取りでAIは進化する

AIが家族の対話を「声」で再現する未来：複数話者・長時間対応の音声合成技術『MOSS-TTSD』

スマホAIの省エネ技術「SparseDVFS」：計算の“混み具合”で賢く電力最適化

AIが外部情報を参照する際のプライバシーリスクとは？検索拡張生成（RAG）のセキュリティ脅威と防御策

AIは言葉の「ニュアンス」をどう捉えるか？テキストから個人の価値観を解釈する新手法

スマホでの音声認識を高速化する新技術『LPA』：精度と速度のトレードオフを探る

クラウドAIは正直か？ゼロ知識証明で探る「計算の透明性」

電波がAIになる？無線通信そのもので「計算」する新技術

聞こえない攻撃から音声AIを守るには？ Wav2Vecモデルへの敵対的攻撃とその対策

「あなただけの合言葉」をAIが聞き分ける：軽量・高精度な個人向けキーワード検出技術

「設計図」を見せずに正しさを証明する：ハードウェアの信頼性を守るゼロ知識証明の新技術

スマホでAIを動かす新潮流？パラメータ効率に優れた『Sprecher Networks』

つながりを守るプライバシー技術の選び方：差分プライバシーを実践するための指針

プライバシーを守りながらデータを社会に活かす技術とは？差分プライバシーの公衆衛生への応用事例

AIは賢く、プライバシーは堅固に。データを集めずに学習する新技術の舞台裏

聞こえない声でAIを操る？超音波を使った「サイレント攻撃」の脅威と対策

データが鍵を握る？多様な音声ディープフェイクを見破る新戦略

多様なデータをAI学習に活かす新手法：プライバシーを守りながら異常を検知する「連合学習」

声から性別や年齢がわかる？ AIのプライバシー保護技術と避けられないトレードオフ

AIの学習に貢献した「あなたのデータ」、その価値とプライバシーを守る技術的ジレンマ

プライバシー保護AIはどこまで声を守れるか？「情報の重要度」で守り方を変える新手法

AIが『耳を澄ます』技術：変化する雑音に動的に適応する軽量ノイズ除去モデル

LLMに賢く『計画』させて、複雑なデータから意味を見つけ出す新技術『GraphSeek』

身元を明かさず『資格』を証明する：ゼロ知識証明で守る通信のプライバシー

「なりすまし」から家族の声をどう守る？ 話者認証と偽音声検知を統合する新アプローチ

「忘れる権利」をAIで実現する新手法：より少ないノイズでデータを安全に消去する「リテイン感度」とは

電波がAIになる？空間そのもので計算する「物理コンピューティング」の未来

スマホでのリアルタイム音声認識を高速化する新技術『Moonshine v2』

GPS信号の乗っ取り攻撃は、なぜ防ぐのが難しいのか？ センサー情報を逆手に取る巧妙な手口

暗号化したままデータを検索、プライバシーを守るデータベース技術『NSHEDB』

スマホAIを1000倍省エネに？物理アナログKANが拓く、次世代オンデバイス処理の可能性

あなたの声は「スコア」で再現される？話者認識システムの新たな脆弱性

リアルタイム文字起こしの精度向上へ。過去の会話から文脈を補う新技術『SENS-ASR』

複数人の同時会話もリアルタイムで文字起こし：Whisperベースの並列処理システム「SWIM」の提案

AI生成音声の見えない印：高音質を保つ電子透かし技術「Smark」

リアルタイムも一括処理もこれ一つ。スマホで動く次世代音声認識『TC-BiMamba』

リアルタイム音声認識の新星『Voxtral Realtime』- Whisperに匹敵する精度を低遅延で実現

AIに「ささやく」新技術？ 中身を変えずに性能を引き出すWhispererとは

AIの学習過程を「ゼロ知識証明」で検証する、信頼性の新技術ZKBoost

ゼロ知識証明で実現する、未来の高速・安全なデータ検証とは

大規模AIモデルを33%軽量化、スマホでの動作を最大50%高速にする新技術

AIの弱点はAI自身にあらず？システム全体の脆弱性が引き起こす複合的脅威

「なぜ」を学習するAI：声の感情表現を自在に操る新技術

「何をしていたか」は残し、「誰が」は隠す。AIがプライバシーを仕分ける新技術

声は隠せても、言葉でバレる？ 匿名化技術の評価データセットに潜む落とし穴

追加通信ゼロで実現する、各家庭に最適化されたAIモデル学習法

ノイズに強い音声認識の秘密：AIは「声」と「口の動き」をどう使い分けているのか？

AIモデルの漏洩元を特定する新技術『EmbTracker』：連合学習の信頼性を高める電子透かし

AIがAIを評価する時代へ：「なぜ良いのか」を説明できるAI評価者が、より賢いAIを育てる

たった数個のAIで、すべての家族に最適な体験を届ける新技術『FedFew』

次の単語を当てるだけじゃない。文章全体の「らしさ」を学習する新手法EBFT

なぜプライバシー設計は難しいのか？ 開発者の「行動モデル」から探る課題と解決策

各家庭で違うデータをどう学習？プライバシーを守りながらAIを賢くする新技術

映像から空間を学ぶAI—連続する家族の会話を理解し続けるためのヒント

AIはいつ話すべき？ 家族の会話で「沈黙」を学ぶ技術

STAMP: テキストの「重要部分」と「プライベートな部分」を見分けて賢くプライバシーを守る新技術

個人の情報を守りながら『みんなの意見』を知る技術：ローカル差分プライバシーの精度を最大化する新手法

衛星通信の「平文」が示す教訓：なぜ通信経路の暗号化は不可欠なのか

AIの「心」を覗く：潜在空間の「色」を操る技術が、声のプライバシーを守る未来を描く

AIは家族の言葉の「本当の意味」を測れるか？—予測性能と科学的測定のギャップ

AIの「うそ」を見破る新技術。暗号より速い「領収書」で家族の日記を守る

声の「個性」をリアルタイムで守る新技術：TVTSyn論文が示す、ストリーミング音声匿名化の未来

差分プライバシーの「本当の安全性」をどう測るか？新しい統一指標『再構築アドバンテージ』の提案