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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2026-09-15 15:10 信頼できない中央サーバを想定した報酬付き連合学習における報酬検証機構の実装と評価 ○沼田瞳真・熊谷 瞭・竹本 修・野崎佑典・吉川雅弥（名城大）  AI2026-15 |
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| 抄録 | （和） | 中央サーバを信頼できない報酬付き連合学習において，クライアント自身が報酬の正当性を検証する枠組みが提案されているが，検証に必要な貢献度の共有方法や異なるグローバルモデル配布への対策は十分に考慮されていない．本研究では，各クライアントが算出した貢献度と更新前後のグローバルモデルのハッシュ値を含むメッセージにデジタル署名を付与して共有する検証機構を実装する．実験により，貢献度の改ざんや異なるモデルの配布を検知でき，検証機構に要する処理時間が1ラウンド全体の処理時間に占める割合は，約1.3～13.4%であった． |
| （英） | In incentivized federated learning with an untrusted central server, clients can verify their own rewards, but secure sharing of contribution values and detection of inconsistent global model distribution remain insufficiently addressed. We implement a verification mechanism in which each client digitally signs and shares its contribution value together with hashes of the global models before and after aggregation. Experiments show that the mechanism detects contribution tampering and inconsistent model distribution, with its processing time accounting for only about 1.3–13.4% of the total processing time per round. | |
| キーワード | （和） | 報酬付き連合学習 / 報酬検証 / クロスサイロ / デジタル署名 / / / / |
| （英） | Incentive-Based Federated Learning / Reward Verification / Cross-Silo / Digital Signature / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 126, no. 177, AI2026-15, pp. 92-97, 2026年9月. | |
| 資料番号 | AI2026-15 | |
| 発行日 | 2026-09-08 (AI) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | AI2026-15 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | AI |
| 開催期間 | 2026-09-14 - 2026-09-15 |
| 開催地（和） | 沖縄県青年会館 |
| 開催地（英） | OKINAWAKEN SEINENKAIKAN |
| テーマ（和） | SMASH26 Summer Symposium |
| テーマ（英） | SMASH26 Summer Symposium |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | AI |
| 会議コード | 2026-09-AI |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 信頼できない中央サーバを想定した報酬付き連合学習における報酬検証機構の実装と評価 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Implementation and Evaluation of a Reward Verification Mechanism for Incentive-Based Federated Learning with an Untrusted Central Server |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 報酬付き連合学習 / Incentive-Based Federated Learning |
| キーワード(2)（和/英） | 報酬検証 / Reward Verification |
| キーワード(3)（和/英） | クロスサイロ / Cross-Silo |
| キーワード(4)（和/英） | デジタル署名 / Digital Signature |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 沼田 瞳真 / Toma Numata / ヌマタ トウマ |
| 第1著者 所属（和/英） | 名城大学 (略称： 名城大) Meijo University (略称： Meijo Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 熊谷 瞭 / Ryo Kumagai / クマガイ リョウ |
| 第2著者 所属（和/英） | 名城大学 (略称： 名城大) Meijo University (略称： Meijo Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 竹本 修 / Shu Takemoto / タケモト シュウ |
| 第3著者 所属（和/英） | 名城大学 (略称： 名城大) Meijo University (略称： Meijo Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 野崎 佑典 / Yusuke Nozaki / ノザキ ユウスケ |
| 第4著者 所属（和/英） | 名城大学 (略称： 名城大) Meijo University (略称： Meijo Univ.) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 吉川 雅弥 / Masaya Yoshikawa / ヨシカワ マサヤ |
| 第5著者 所属（和/英） | 名城大学 (略称： 名城大) Meijo University (略称： Meijo Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2026-09-15 15:10:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | AI |
| 資料番号 | AI2026-15 |
| 巻番号（vol） | vol.126 |
| 号番号（no） | no.177 |
| ページ範囲 | pp.92-97 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2026-09-08 (AI) |
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