首藤研究室は、ソフトウェアとネットワークに取り組む研究室です。 数台から数百万台以上までのコンピュータを連携させる方法の追求と、連携することで初めてできることの研究をしています。
論文 2件が国際会議 IEEE ICCE 2025 に採択されました。
Shinnosuke Masuda, Kazuyuki Shudo:
“Loss Based Byzantine Resilience for Decentralized Learning”,
Proc. IEEE 43rd Int’l Conf. on Consumer Electronics (IEEE ICCE 2025),
2025年 1月 11〜14日
非集中分散に深層学習する際、攻撃者が混じってもきちんと学習が進むようにする防御手法です。
Taishi Nakai, Akira Sakurai, Kazuyuki Shudo:
“The More Halving Advances, the More Rational Double Spending Attack is”,
Proc. IEEE 43rd Int’l Conf. on Consumer Electronics (IEEE ICCE 2025),
2025年 1月 11〜14日
Bitcoin が半減期を繰り返していくと、そのうち、正直にマイニングするよりも二重支払い攻撃を行った方が儲かるようになる? かどうか調査した研究です。
増田、長谷川、首藤、長（IIJ）の論文が国際会議 IEEE CCNC 2025 に採択されました。
Shinnosuke Masuda, Tsuyoshi Hasegawa, Kazuyuki Shudo, Kenjiro Cho:
“Balancing Computing and Networking in Autonomous Edge Clouds”,
Proc. 22nd IEEE Consumer Communications & Networking Conference (IEEE CCNC 2025),
2025年 1月 10〜13日
エッジサーバ群に対して移動体 (ドローン) をどう割り当てるかを、サーバの負荷だけでなく、移動体とサーバ間の通信しやすさも考慮して決める手法の論文です。
長谷川、廣中、首藤の論文が国際会議 WISE 2024 に採択されました。
Tsuyoshi Hasegawa, Shiori Hironaka, Kazuyuki Shudo:
“Estimation of Graph Features Based on Random Walks Using Neighbors’ Properties”,
Proc. 25th Int’l Conf. on Web Information Systems Engineering (WISE 2024),
2024年 12月 2〜5日
(主に SNS の) グラフの特徴量をランダムウォークで推定する手法の論文です。ついでに得られる隣接ノード情報も活用することで効率を高めています。
