AIシステム、セキュリティ、信頼できる導入の交点にある研究です。

証拠志向の音声インテリジェンス・パイプライン

生の会話音声から、構造化されレビュー可能な出力へ至るシステムを開発し、生成結果と元の証拠のあいだの追跡可能性を保ちます。

現在の次の一歩: 文字起こし品質、検索挙動、レビュー担当者の信頼感という観点から評価を磨いています。

根拠が追える不正会話分析

根拠のない LLM 推論に頼らず、不正関連の会話分析を支援する RAG ワークフローを研究しています。

現在の次の一歩: 分析者の利用場面に合わせて、検索品質と回答の根拠性を評価しています。

連合学習における漏えいとプライバシーリスク

機微なAI環境で、協調学習が現実的な漏えい・プライバシー前提の下でどう振る舞うかを検証しています。

現在の次の一歩: 脅威モデルと導入前提ごとに、攻防のトレードオフを比較しています。

Recent conference paper

Evolution and Defense Challenges of Ransomware-as-a-Service in the AI Era

Presented in English at CISC 2025, this paper analyzes Medusa and CrazyHunter as case studies for AI-era ransomware evolution and connects their tradecraft to a ZTAID-grounded zero-trust defense framework for real operational environments.

Recent conference paper

Integration of Threat Pulse Modeling into the ZTAID Zero Trust Maturity Assessment Model

Presented in English at CISC 2025, this paper proposes Threat Pulse Modeling as a way to convert live cyber threat intelligence into pillar-level ZTAID maturity signals for continuous zero-trust assessment and faster operational response.