ごあいさつ

 当研究室では、コンピュータやデジタル通信のさまざまな問題の数理的なかたちを明らかにすること、 それに基づいて普遍的な解決法を導くことを目指しています。 研究テーマは、学習理論、機械学習、情報理論、情報幾何、通信理論、ネットワーク理論、非線形システム理論などの基礎理論とこれらの応用です。 具体的な応用例としては、インターネットにおけるサイバー攻撃検知、超解像、パターン認識、CDMA通信、超高精細AD変換などがあります。 こうした研究を通じ、変貌を続ける高度情報化社会の基盤技術を担っていける人材を育成しています。



最新情報&更新情報

2019.5
(5/3)博士課程の韓燦洙さんの論文が国際学会 The 18th IEEE International Conference on Trust, Security and Privacy in Computing and Communications (TrustCom 2019)に採択されまし た
  • Chansu Han, Jumpei Shimamura (clwit), Takeshi Takahashi (NICT), Daisuke Inoue (NICT), Masanori Kawakita (Nagya Univ.), Jun'Ichi Takeuchi and Koji Nakao (NICT), “Real-Time Detection of Malware Activities by Analyzing Darknet Traffic Using Graphical Lasso”
2019.3
(3/31)博士課程の宮本耕平さんの論文が国際学会 2019 IEEE International Symposium on Information Theory (ISIT2019)に採択されました
  • Kohei Miyamoto, Andrew R. Barron (Yale Univ.), and Jun'ichi Takeuchi, “Improved MDL Estimators Using Local Exponential Family Bundles Applied to Mixture Families”
2019.1
(1/23) 博士課程の韓燦洙さんが 2019年暗号と情報セキュリティシンポジウム(SCIS2019)にて研究発表を行いました
  • 韓 燦洙(NICT), 島村隼平(クルウィット), 高橋健志(NICT), 井上大介(NICT), 竹内純一(九大), 中尾康二(NICT),「ダークネットトラフィック分析に基づくサイバー攻撃検知手法の評価」
▼過去のニュース

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