研究者詳細 - 佐久間　淳

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サクマ　ジュン

佐久間　淳

SAKUMA JUN

所属

情報理工学院教授

連絡先

ホームページ

https://sites.google.com/view/junsakuma

外部リンク

研究分野

情報通信 / 知能情報学

経歴

東京科学大学情報理工学院教授

2023年4月 - 現在

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所属学協会

電子情報通信学会

2012年4月 - 現在

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人工知能学会

2004年3月 - 現在

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委員歴

ISO SC27/WG5 (アイデンティティ管理とプライバシー技術) 専門委員会専門委員会委員

2016年4月 - 現在

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論文

One Leak Away: How Pretrained Model Exposure Amplifies Jailbreak Risks in Finetuned LLMs. 査読

Yixin Tan, Zhe Yu, Jun Sakuma

CoRR abs/2512.14751 2025年12月

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掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： 10.48550/arXiv.2512.14751

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Disrupting Model Merging: A Parameter-Level Defense without Sacrificing Accuracy. 査読国際誌

Junhao Wei, Yu Zhe, Jun Sakuma

ICCV 17698 - 17707 2025年10月

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担当区分：最終著者記述言語：英語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

DOI： 10.1109/ICCV51701.2025.01644

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その他リンク： https://dblp.org/db/conf/iccv/iccv2025.html#WeiZS25
Differentially Private Synthetic Text Generation for Retrieval-Augmented Generation (RAG). 査読

Junki Mori, Kazuya Kakizaki, Taiki Miyagawa, Jun Sakuma

CoRR abs/2510.06719 2025年10月

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掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： 10.48550/arXiv.2510.06719

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Pattern Enhanced Multi-Turn Jailbreaking: Exploiting Structural Vulnerabilities in Large Language Models. 査読

Ragib Amin Nihal, Rui Wen, Kazuhiro Nakadai, Jun Sakuma

CoRR abs/2510.08859 2025年10月

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掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： 10.48550/arXiv.2510.08859

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Model-agnostic Adversarial Attack and Defense for Vision-Language-Action Models. 査読

Haochuan Xu, Yun Sing Koh, Shuhuai Huang, Zirun Zhou, Di Wang 0015, Jun Sakuma, Jingfeng Zhang

CoRR abs/2510.13237 2025年10月

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掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： 10.48550/arXiv.2510.13237

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Toward Safer Diffusion Language Models: Discovery and Mitigation of Priming Vulnerability. 査読

Shojiro Yamabe, Jun Sakuma

CoRR abs/2510.00565 2025年10月

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掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： 10.48550/arXiv.2510.00565

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Explainable Classifier for Malignant Lymphoma Subtyping via Cell Graph and Image Fusion. 査読国際誌

Daiki Nishiyama, Hiroaki Miyoshi, Noriaki Hashimoto, Koichi Ohshima, Hidekata Hontani, Ichiro Takeuchi, Jun Sakuma

Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention - MICCAI 2025 - 28th International Conference 320 - 330 2025年9月

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担当区分：最終著者記述言語：英語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）出版者・発行元：Springer

DOI： 10.1007/978-3-032-05162-2_31

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その他リンク： https://dblp.org/db/conf/miccai/miccai2025-12.html#NishiyamaMHOHTS25
Weakening Prediction Confidence Makes Backdoors Strengthened: A Strong Textual Backdoor Attack on Prefix-tuning. 査読国際共著国際誌

Yixin Tan, Haoyu Zhang, Jun Sakuma

IJCNN 1 - 8 2025年6月

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担当区分：最終著者記述言語：英語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

DOI： 10.1109/IJCNN64981.2025.11227624

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その他リンク： https://dblp.org/db/conf/ijcnn/ijcnn2025.html#TanZS25
Remembering Transformer for Continual Learning. 査読国際誌

Yuwei Sun, Ippei Fujisawa, Arthur Juliani, Jun Sakuma, Ryota Kanai

IJCNN 1 - 9 2025年6月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

DOI： 10.1109/IJCNN64981.2025.11227313

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その他リンク： https://dblp.org/db/conf/ijcnn/ijcnn2025.html#SunFJSK25
Harnessing the Power of Vicinity-Informed Analysis for Classification under Covariate Shift. 査読国際誌

Mitsuhiro Fujikawa, Youhei Akimoto, Jun Sakuma, Kazuto Fukuchi

International Conference on Artificial Intelligence and Statistics(AISTATS) 226 - 234 2025年3月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）出版者・発行元：PMLR

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その他リンク： https://dblp.org/rec/conf/aistats/2025
Explainable Classifier for Malignant Lymphoma Subtyping via Cell Graph and Image Fusion. 査読

Daiki Nishiyama, Hiroaki Miyoshi, Noriaki Hashimoto, Koichi Ohshima, Hidekata Hontani, Ichiro Takeuchi, Jun Sakuma

CoRR abs/2503.00925 2025年3月

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掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： 10.48550/arXiv.2503.00925

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Data Poisoning Attacks to Locally Differentially Private Range Query Protocols. 査読

Ting-Wei Liao, Chih-Hsun Lin, Yu-Lin Tsai, Takao Murakami, Chia-Mu Yu, Jun Sakuma, Chun-Ying Huang, Hiroaki Kikuchi

CoRR abs/2503.03454 2025年3月

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掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： 10.48550/arXiv.2503.03454

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Disrupting Model Merging: A Parameter-Level Defense Without Sacrificing Accuracy. 査読

Junhao Wei, Yu Zhe, Jun Sakuma

CoRR abs/2503.07661 2025年3月

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掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： 10.48550/arXiv.2503.07661

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Deterministic and Probabilistic Certified Defenses for Content-Based Image Retrieval. 査読国際誌

Kazuya Kakizaki, Kazuto Fukuchi, Jun Sakuma

IEICE Trans. Inf. Syst. 108 ( 1 ) 92 - 109 2025年1月

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担当区分：最終著者記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： 10.1587/transinf.2023edp7229

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BADTV: Unveiling Backdoor Threats in Third-Party Task Vectors. 査読

Chia-Yi Hsu, Yu-Lin Tsai, Yu Zhe, Yan-Lun Chen, Chih-Hsun Lin, Chia-Mu Yu, Yang Zhang, Chun-Ying Huang, Jun Sakuma

CoRR abs/2501.02373 2025年1月

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掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： 10.48550/arXiv.2501.02373

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Trojan attribute inference attack on gradient boosting decision trees. 査読国際誌

Kunihiro Ito, Batnyam Enkhtaivan, Isamu Teranishi, Jun Sakuma

9th IEEE European Symposium on Security and Privacy(EuroS&P) 542 - 559 2024年7月

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担当区分：最終著者記述言語：英語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）出版者・発行元：IEEE

DOI： 10.1109/EuroSP60621.2024.00036

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/eurosp/eurosp2024.html#ItoETS24
Linear Convergence Rate Analysis of the (1+1)-ES on Locally Strongly Convex and Lipschitz Smooth Functions. 査読国際誌

Daiki Morinaga, Kazuto Fukuchi, Jun Sakuma, Youhei Akimoto

Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference Companion 49 - 50 2024年7月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）出版者・発行元：ACM

DOI： 10.1145/3638530.3664074

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/gecco/gecco2024c.html#MorinagaFSA24
Instance-Level Trojan Attacks on Visual Question Answering via Adversarial Learning in Neuron Activation Space. 査読国際誌

Yuwei Sun, Hideya Ochiai, Jun Sakuma

International Joint Conference on Neural Networks(IJCNN) 1 - 9 2024年7月

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担当区分：最終著者記述言語：英語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）出版者・発行元：IEEE

DOI： 10.1109/IJCNN60899.2024.10651460

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/ijcnn/ijcnn2024.html#SunOS24
Convergence Rate of the (1+1)-ES on Locally Strongly Convex and Lipschitz Smooth Functions. 査読国際誌

Daiki Morinaga, Kazuto Fukuchi, Jun Sakuma, Youhei Akimoto

IEEE Transactions on Evolutionary Computation 28 ( 2 ) 501 - 515 2024年4月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： 10.1109/TEVC.2023.3266955

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Attacking-Distance-Aware Attack: Semi-targeted Model Poisoning on Federated Learning. 査読国際誌

Yuwei Sun, Hideya Ochiai, Jun Sakuma

IEEE Transactions on Artificial Intelligence 5 ( 2 ) 925 - 939 2024年2月

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担当区分：最終著者記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： 10.1109/TAI.2023.3280155

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Zero-shot domain adaptation based on dual-level mix and contrast. 査読

Yu Zhe, Jun Sakuma

CoRR abs/2406.18996 2024年

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掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： 10.48550/arXiv.2406.18996

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Parameter Matching Attack: Enhancing Practical Applicability of Availability Attacks. 査読

Yu Zhe, Jun Sakuma

CoRR abs/2407.02437 2024年

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掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： 10.48550/arXiv.2407.02437

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Remembering Transformer for Continual Learning. 査読

Yuwei Sun, Ippei Fujisawa, Arthur Juliani, Jun Sakuma, Ryota Kanai

CoRR abs/2404.07518 2024年

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掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： 10.48550/arXiv.2404.07518

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Adversarial Attacks on Hidden Tasks in Multi-Task Learning. 査読

Yu Zhe, Rei Nagaike, Daiki Nishiyama, Kazuto Fukuchi, Jun Sakuma

CoRR abs/2405.15244 2024年

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掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： 10.48550/arXiv.2405.15244

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Harnessing the Power of Vicinity-Informed Analysis for Classification under Covariate Shift. 査読

Mitsuhiro Fujikawa, Yohei Akimoto, Jun Sakuma, Kazuto Fukuchi

CoRR abs/2405.16906 2024年

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掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： 10.48550/arXiv.2405.16906

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Behavior-Targeted Attack on Reinforcement Learning with Limited Access to Victim's Policy. 査読

Shojiro Yamabe, Kazuto Fukuchi, Ryoma Senda, Jun Sakuma

CoRR abs/2406.03862 2024年

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掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： 10.48550/arXiv.2406.03862

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Zero-shot domain adaptation based on dual-level mix and contrast. 査読

Yu Zhe, Jun Sakuma

IEEE Conference on Artificial Intelligence(CAI) 1549 - 1556 2024年

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掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）出版者・発行元：IEEE

DOI： 10.1109/CAI59869.2024.00281

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その他リンク： https://dblp.org/db/conf/ieeecai/ieeecai2024.html#ZheS24

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MISC

観測への敵対的摂動を介した模倣学習による深層強化学習エージェントへの標的型操作攻撃

山辺翔二郎, 福地一斗, 福地一斗, 仙田涼摩, 佐久間淳, 佐久間淳

人工知能学会全国大会論文集(Web) 38th 2024年

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J-GLOBAL

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講演・口頭発表等

Prediction with Model-based Neutralization 国際会議

Jun, Sakuma, Kazuto, Fukuchi, Toshihiro, Kamishima

The European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases (ECML PKDD) 2013 2013年9月

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開催年月日： 2013年9月

記述言語：英語会議種別：口頭発表（一般）

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Privacy-Preserving Protocol for Epidemiology in Effect of Radiation 国際会議

佐久間,淳, Hiroaki,Kikuchi, Tomoki,Sato

The Seventh International Conference on Complex, Intelligent, and Software Intensive Systems (CISIS-2013) 2013年7月

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開催年月日： 2013年7月

記述言語：英語会議種別：口頭発表（一般）

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Considerations on Fairness-aware / Discrimination-aware Mining 国際会議

佐久間,淳, Toshihiro,Kamishima, Shotaro,Akaho

The International Workshop on Discrimination and Privacy-Aware Data Mining (DPADM), ICDM2012 2012年12月

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開催年月日： 2012年12月

記述言語：英語会議種別：口頭発表（一般）

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Applicability of Existing Anonymization Methods to Large Location History Data in Urban Travel

繁富理恵ほか, 佐久間,淳

2012 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics

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記述言語：英語会議種別：口頭発表（一般）

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Bloom Filter Bootstrapping: Privacy-Preserving Estimation of the Size of an Intersection

佐久間,淳

27th Annual IFIP WG 11.3 Working Conference on Data and Applications Security and Privacy (DBSec '13)

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記述言語：英語会議種別：口頭発表（一般）

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Ice and Fire: Quantifying the Risk of Re-identification and Utility in Data Anonymization 国際会議

Sakuma, Jun, Kikuchi.Hiroaki, Yamaguchi, Takayasu, Hamada, Koki, Yamaoka, Yuji, Oguri, Hidenobu

The 30th IEEE International Conference on Advanced Information Networking and Applications

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記述言語：英語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：Crans-Montana

Data anonymization is required before a big-data business can run effectively without compromising the privacy of personal information it uses. It is not trivial to choose the best algorithm to anonymize some given data securely for a given purpose. In accurately assessing the risk of data being compromised, there needs to be a balance between utility and security. Therefore, using common pseudo microdata, we propose a competition for the best anonymization and re-identification algorithm. The paper addresses the aim of the competition, the target microdata, sample algorithms, utility and security metrics. The design of an evaluation platform is also considered.

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Link Analysis for Private Weighted Graphs 国際会議

Sakuma, Jun, Kobayashi, Shigenobu

32nd Annual International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval

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記述言語：英語会議種別：口頭発表（一般）

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Privacy-Preserving Evaluation of Generalization Error and Its Application to Model and Attribute Selection 国際会議

Sakuma, Jun, Wright, Rebecca N

1st Asian Conference on Machine Learning

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記述言語：英語会議種別：口頭発表（一般）

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Fairness-aware Classifier with Prejudice Remover Regularizer 国際会議

佐久間,淳

The European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases (ECML PKDD) 2012

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記述言語：英語会議種別：口頭発表（一般）

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Enhancement of the Neutrality in Recommendation

佐久間,淳

6th ACM Recommender Systems 2012, Workshop on Human Decision Making in Recommender Systems

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記述言語：日本語会議種別：口頭発表（一般）

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共同研究・競争的資金等の研究課題

合成データ生成によるロバストな連合基盤モデル

研究課題/領域番号：25126212 2025年 - 2027年

科学技術振興機構国際的な科学技術共同研究などの推進/日ASEAN科学技術・イノベーション協働連携事業（NEXUS）/国際共同研究

佐久間淳, 村上隆夫

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本研究は、安全かつ効率的な基盤モデルの学習を、データを分散させたまま学習させる連合学習を通じて実現するためのフレームワークの構築を目指す。
具体的には、日本側チームは、モデル学習におけるプライバシーの問題及び分散したモデルの統合におけるセキュリティの問題に取り組み、シンガポール側チームは、信頼される基盤モデルを連合学習によって実現するための方法論開発とそのセキュリティ・プライバシー保護に取り組む。
両国の研究チームによる共同研究を通じて、基盤モデルの連合学習において懸念されるセキュリティやプライバシーの問題解決が期待される。

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大規模言語モデルのミスアライメントに対するレッドチーミング基盤

研究課題/領域番号：24017354 2024年 - 2029年

科学技術振興機構戦略的な研究開発の推進/経済安全保障重要技術育成プログラム

佐久間淳

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本研究開発は、大規模生成モデルの生成コンテンツのミスアライメント（人間の期待や倫理観から外れた挙動）を検出し、これを軽減・抑制するためのセキュリティ技術基盤の構築を目的としています。大規模生成モデルの利用においては、その生成コンテンツに有害情報・偽情報・差別的内容が含まれていたり、その生成コンテンツによって機密漏えい、プライバシー侵害、著作権侵害などが発生したりする可能性があり、このようなミスアライメントへの対策が不可欠です。一般の開発者が外部から入手した大規模生成モデルをそのまま利用したり、これを手元のデータで改変して利用したりする状況では、このようなミスアライメントのリスクを独力で評価することは簡単ではありません。本研究開発では、生成モデルのこのようなミスアライメントに関するリスクの評価を支援するための技術基盤を提供し、ミスアライメントの抑制につなげます。

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識別における因果構造を考慮したAIに対する攻撃機序の理解とその防御戦略の構築

研究課題/領域番号：23H00483 2023年4月 - 2028年3月

日本学術振興会科学研究費助成事業基盤研究(A)

佐久間淳, 清水昌平, 秋本洋平, 福地一斗, 仙田涼摩

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配分額：46800000円（直接経費：36000000円、間接経費：10800000円）

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分散型ソーシャルグラフに向けた差分プライバシー技術

研究課題/領域番号：22H00521 2022年4月 - 2027年3月

日本学術振興会科学研究費助成事業基盤研究(A)

村上隆夫, 南和宏, 日野英逸, Attrapadung Nuttapong, 曹洋, 大原一真, 佐久間淳

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配分額：41860000円（直接経費：32200000円、間接経費：9660000円）

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自動運転システムに対する敵対的入力の理解と対策技術の開発

研究課題/領域番号：22H00519 2022年4月 - 2025年3月

日本学術振興会科学研究費助成事業基盤研究(A)

森達哉, 佐久間淳, 菅原健, 澤田賢治

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配分額：42380000円（直接経費：32600000円、間接経費：9780000円）

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