研究者であり、システムをつくる人であり、セキュリティの視点を持つ実践者。
このページでは、ポートフォリオの背景にある専門的な文脈、博士研究の軸、調査経験から来る視点、そして実世界向けAIシステムへの向き合い方を紹介します。
- 現在の役割
- 博士課程
- 所属機関
- National Yang Ming Chiao Tung University
- 主な視点
- 信頼できるAI、セキュリティ、実運用の前提
現在の取り組み
実運用の中で意味を持つ信頼できるAIシステム
音声インテリジェンスと証拠志向分析のための ASR + LLM + RAG パイプライン
高リスク環境向けAIシステムの安全性、プライバシー、評価設計
分析者向けワークフローにおける人間レビュー、追跡可能性、意思決定支援
不正対策、医療、その他の規制領域に向けた実社会のAIシステム設計
これまでの歩み
現在
博士課程研究者、NYCU Artificial Intelligence in Medical Imaging / Signal Analysis Lab
信頼できるAIシステム、医療サイバーセキュリティ、音声インテリジェンス、根拠をたどれるLLMワークフロー、実運用を見据えたセキュリティ評価を研究しています。
以前
サイバー犯罪捜査
デジタル証拠、オンライン詐欺分析、OSINT、高リスクな調査環境での運用判断に携わりました。
学際的
調査経験を土台にしたシステム思考
証拠意識、敵対的思考、運用規律をAIシステムの設計と評価に持ち込んでいます。
継続中
研究と技術発信
信頼できるAI、音声システム、導入リスクに関するケーススタディ、技術文書、講演資料を継続的に整えています。
背景と文脈
現在、国立陽明交通大学（NYCU）の Artificial Intelligence in Medical Imaging / Signal Analysis Lab で博士研究に取り組み、AIシステム、信頼できるAI、音声・言語パイプライン、セキュリティを意識した評価設計を研究しています。
博士研究に入る前は、サイバー犯罪捜査の実務に携わっていました。この経験は今でも、証拠、敵対的行動、失敗分析、そして単体では高性能に見えるモデルと実運用で信頼できるシステムの違いを考える土台になっています。
現在は ASR + LLM + RAG ワークフロー、音声インテリジェンス、実装可能なAIシステム、そして規制や安全性の要件が厳しい現場に向けたガバナンス設計に注力しています。最近の公開活動として、CYBERSEC 2026 の公式セッションと、AI時代のランサムウェアの進化および ZTAID 向け Threat Pulse Modeling を扱う CISC 2025 の英語論文2本があります。
最近の登壇・論文
CYBERSEC 2026
AI 軟體醫材的資安實戰：從美國 FDA 524B 規範到 Threat Modeling 與 Patch SLA 的完整落地
CISC 2025
Evolution and Defense Challenges of Ransomware-as-a-Service in the AI Era: A Technical and Strategic Analysis Using Medusa and CrazyHunter as a Case Study
AI時代の RaaS が BYOVD、LOTL、秘匿化された C2、適応的な攻撃手口によってどう進化するかを分析し、ZTAID に基づくゼロトラスト防御戦略へ結びつけた英語論文です。
CISC 2025
Integration of Threat Pulse Modeling into the ZTAID Zero Trust Maturity Assessment Model: An Analytical Framework
Threat Pulse Modeling（TPM）を、ライブ脅威インテリジェンスを ZTAID 成熟度シグナルへ変換する方法として提案し、継続的なゼロトラスト評価を支える英語論文です。
主な実績
- 研究、システム実装、セキュリティ志向の思考を横断する学際的なプロフィールです。
- 現在の取り組みは ASR、LLM/RAG、評価設計、導入制約をつないでいます。
- 研究グループ、技術チーム、高リスクなAI活用に向き合う組織との協業を歓迎しています。
方法 / 技術スタック
AI / Agent Systems
Speech / Language
Security / Operations
Research / Evaluation
ご相談いただけるテーマ
共同研究、信頼できるAI、音声・言語システム、安全性や規制要件が重要な環境でのAI導入についての対話を歓迎します。