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プライバシー保護型フェデレーテッド学習、スマホでの口腔がんスクリーニングに適用

レナ・D・スワミカンナン氏らは8月19日(現地時間)、スマートフォンを用いた口腔がんスクリーニング向けのプライバシー保護型フェデレーテッド学習 (FL) フレームワークを発表した。この研究は、厳格な医療データ規制や患者プライバシーの制約を克服し、地理的に分散した環境下でのAIモデル開発を促進することを目的としている。

リサーチ・論文 7月3日 08:22

arXiv、スマホ利用3DプリンターIP窃盗攻撃を報告

arXiv cs.CRは2026年6月30日(現地時間)、アディティブマニュファクチャリング (AM) の知的財産 (IP) 窃盗につながる新たなサイドチャネル攻撃手法を論文で提出しました。この研究は、2台のスマートフォンの内部センサーを使用し、3Dプリンターから60 cm離れた非見通し線 (non-line-of-sight) の条件下で音響および磁気のエミッションを収集。最終オブジェクトのG-codeコマンドを98.89%の精度で再構築することに成功し、3Dプリンティングにおけるセキュリティの脆弱性を指摘しています。