01
専用AIの不在
機能的な正しさだけでなく、暗号化やTEE利用のオーバヘッドを抑えた高性能な秘密計算コードを生成・最適化するAIを開発します。
AI × Parallel Computing × Security
AIで、
安全な並列計算を
もっと身近に。
生成AIを活用し、複数のTEE（Trusted Execution Environment）上で動作する「並列秘密計算コード」の生成・テスト・安全性検証を自動化するための基盤技術を研究します。
データを守りながら、大規模な計算を速く実行する。
そのための複雑なコード開発を、AIで自動化する未来を目指します。
THREE CHALLENGES
解決する3つの技術課題
並列秘密計算コードの自動生成には、通常のコード生成とは異なる難しさがあります。本プロジェクトでは、AI・ソフトウェア工学・情報セキュリティの知見を融合し、3つの課題に取り組みます。
02
並列コードテストの難しさ
データ競合やデッドロックなど、並列実行特有の非決定的なバグを捉える網羅的テスト生成・品質向上技術を開発します。
03
安全性評価技術の不足
AIそのものへの攻撃耐性と、AIが生成した秘密計算コードの安全性を、理論・静的解析・形式検証などから評価します。
VISION
目指すもの
並列秘密計算コード開発のコストを下げ、TEEを用いた並列計算の有用性をベンチマーク評価で示します。将来的には、Society 5.0時代に求められる安全なデータ解析基盤の実現へつなげます。
LINKS
プロジェクトを知る
研究内容、研究体制、今後の成果についてご覧いただけます。