連 卓涛ZHUOTAO LIAN

Last Updated :2025/06/11

所属・職名
大学院先進理工系科学研究科　助教
メールアドレス
lian-zhuotaohiroshima-u.ac.jp
自己紹介
私は、AIにおけるプライバシー保護とセキュリティを主な研究テーマとしています。特に、連合学習、プライバシー保護技術、ブロックチェーン応用、大規模言語モデルのセキュリティに関心があります。実用性や性能を維持しつつ、機械学習システムのプライバシー性と耐性を高めることを目指しており、プライバシーとセキュリティが重視されるAI社会の実現に貢献したいと考えています。

基本情報

主な職歴

  • 2025年04月01日, 広島大学, 大学院先進理工系科学研究科, 助教
  • 2024年04月01日, 2025年03月31日, 九州大学, システム情報科学研究院, 日本学術振興会外国人特別研究員

教育活動

授業担当

  1. 2025年, 教養教育, ３ターム, Starting Programming from Scratch[1総国,1教多]
  2. 2025年, 博士課程・博士課程後期, ３ターム, データサイエンス
  3. 2025年, 学部専門, セメスター（前期）, プログラミングI（再履修生向け）
  4. 2025年, 学部専門, １ターム, 計算機科学セミナーI
  5. 2025年, 学部専門, ２ターム, 計算機科学セミナーII
  6. 2025年, 学部専門, セメスター（後期）, 卒業論文

研究活動

学術論文（★は代表的な論文）

  1. A review and implementation of physical layer channel key generation in the Internet of Things, Journal of Information Security and Applications, 83巻, 20240601
  2. Asynchronous Remote Distributed Key Generation Method for Securing User Data in the Metaverse, IEEE Transactions on Consumer Electronics, pp. 1-1, 20240101
  3. AggreMark: Efficient Watermarking in Federated Learning via Weighted Averaging, Proceedings IEEE Congress on Cybermatics 2024 IEEE International Conferences on Internet of Things Ithings 2024 IEEE Green Computing and Communications Greencom 2024 IEEE Cyber Physical and Social Computing Cpscom 2024 IEEE Smart Data Smartdata 2024, pp. 473-478, 20240101
  4. Privacy-Preserving Parameter Aggregation Scheme Based on Two Leaders for Federated Learning, Proceedings 2024 IEEE Cyber Science and Technology Congress Cyberscitech 2024, pp. 125-131, 20240101
  5. Evaluating Differential Privacy in Federated Continual Learning: A Catastrophic Forgetting-Performance Tradeoff Analysis, Proceedings 2024 12th International Symposium on Computing and Networking Candar 2024, pp. 135-141, 20240101
  6. Secure-Enhanced Federated Learning for AI-Empowered Electric Vehicle Energy Prediction, IEEE Consumer Electronics Magazine, 12巻, 2号, pp. 27-34, 20230301
  7. Road crash risk prediction during COVID-19 for flash crowd traffic prevention: The case of Los Angeles, Computer Communications, 198巻, pp. 195-205, 20230115
  8. SPoiL: Sybil-Based Untargeted Data Poisoning Attacks in Federated Learning, Lecture Notes in Computer Science Including Subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics, 13983 LNCS巻, pp. 235-248, 20230101
  9. Privacy-stealing Approach in Distributed IoMT Systems, Proceedings 2023 16th IEEE International Symposium on Embedded Multicore Many Core Systems on Chip Mcsoc 2023, pp. 301-305, 20230101
  10. SVBE: searchable and verifiable blockchain-based electronic medical records system, Scientific Reports, 12巻, 1号, 20221201
  11. Privacy-Enhanced Federated Generative Adversarial Networks for Internet of Things, Computer Journal, 65巻, 11号, pp. 2860-2869, 20221101
  12. Decentralized Federated Learning for Internet of Things Anomaly Detection, Asia Ccs 2022 Proceedings of the 2022 ACM Asia Conference on Computer and Communications Security, pp. 1249-1251, 20220530
  13. Layer-Based Communication-Efficient Federated Learning with Privacy Preservation, IEICE Transactions on Information and Systems, E105D巻, 2号, pp. 256-263, 20220101
  14. CNN-Based Attack Defense for Device-Free Localization, Mobile Information Systems, 2022巻, 20220101
  15. WebFed: Cross-platform Federated Learning Framework Based on Web Browser with Local Differential Privacy, IEEE International Conference on Communications, 2022-May巻, pp. 2071-2076, 20220101
  16. Privacy-preserving Blockchain-based Global Data Sharing for Federated Learning with Non-IID Data, Proceedings 2022 IEEE 42nd International Conference on Distributed Computing Systems Workshops Icdcsw 2022, pp. 193-198, 20220101
  17. COFEL: Communication-Efficient and Optimized Federated Learning with Local Differential Privacy, IEEE International Conference on Communications, 20210601

社会活動

委員会等委員歴

  1. 副委員長, IEEE会津大学学生支部