【発表】コンピュータセキュリティシンポジウム2026（CSS2026）にて研究成果を発表しました（1日目）

2026年10月19日（月）～23日（金）、静岡県浜松市のアクトシティ浜松およびオンラインにて、「コンピュータセキュリティシンポジウム2026（CSS2026）」が開催されています。

CSS2026は、情報処理学会コンピュータセキュリティ研究会（CSEC）が主催する学術シンポジウムで、情報セキュリティに関する基礎理論から応用技術まで、幅広い研究成果が発表されます。

今回のCSS2026では、SDC4Societyの研究参画機関から、情報・システム研究機構より9件、群馬大学より5件、中央大学より1件、京都橘大学より3件の計【18件】の研究成果発表を予定しています。

開催初日となる10月19日（月）には、以下の3件の研究成果を発表しました。

「公開メタ情報のみから生成した代替データによる差分プライベートな合成データ生成手法の統一的パラメータチューニング」

稲見 太紀（情報・システム研究機構、群馬大学）、南 和宏（情報・システム研究機構）、小野 元（情報・システム研究機構、金沢大学）

本研究では、差分プライバシーを満たす合成データ生成手法のベンチマーク評価において、ハイパーパラメータを適切に設定することの重要性を示しました。さらに、元のデータを直接利用する代わりに、公開されているメタ情報から生成した代替データを用いてハイパーパラメータを調整する方法を検討し、その有効性を実証的に示しました。

「外部知識としてLLMを用いた属性推論攻撃による匿名化・合成データの個人別リスク評価」

田中 康平（東京都立大学、情報・システム研究機構）、小野 元（金沢大学、情報・システム研究機構）、南 和宏（情報・システム研究機構）

本研究では、匿名化データや合成データに対する属性推論攻撃に着目し、大規模言語モデル（LLM）を外部知識の情報源として活用することが、プライバシーリスクにどの程度の影響を及ぼすかを検討しました。

「匿名データ生成過程におけるデータ作成者が操作可能な選択余地と検証可能性の必要性」

早川 拓実（中央大学、情報・システム研究機構）、小野 元（金沢大学、情報・システム研究機構）、南 和宏（情報・システム研究機構）

本研究では、匿名データの安全性や信頼性を確保するため、生成されたデータだけでなく、その生成過程の透明性と検証可能性に着目しています。具体的には、データ作成者が生成過程において選択や調整を行えることや、どのような手順や判断に基づいてデータが作成されたかを検証できる仕組みを整えることの必要性を指摘しています。

今回発表した3件の研究は、合成データの生成手法、匿名化・合成データのプライバシーリスク評価、匿名データ生成過程の検証可能性など、安全なデータ利活用を実現するうえで重要な課題に取り組むものです。

SDC4Societyでは、こうした多角的な研究を通じて、プライバシー保護とデータの有用性を両立させるための技術開発を進めています。

次回のNews記事では、情報・システム研究機構から2チームが参加する「PWS Cup」の様子を中心にお伝えします。