研究・論文 連合学習でも機密テキストは漏れる 勾配反転攻撃の研究 連合学習は「生データを共有しないから安全」とされがちですが、共有する勾配から機密テキストが最大44%再構成できたとする査読前論文を、情シス実務の視点で読み解きます。 2026.07.20 研究・論文
研究・論文 生成AI×連合学習で侵入検知(IDS)はどう変わるか 生成AIと連合学習(FL)を侵入検知システム(IDS)に応用する研究動向を整理した査読前サーベイ論文を、情シスの実務目線で読み解きます。何が期待でき、どこに落とし穴があるのかを解説します。 2026.07.04 研究・論文
研究・論文 連合学習LLMのバックドア攻撃、集約サーバが主犯になる脅威 連合学習（フェデレーテッド学習）ベースのLLM-QAシステムで、集約サーバが悪意を持てばクライアントデータなしにバックドアを埋め込めることが研究で示された（査読前）。医療・法務など機密用途の情シスが知るべきリスクと対策の方向性を解説する。 2026.06.29 研究・論文
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