ICT基礎講座

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「IEICE関西支部ICT基礎講座 ご案内」

2026年度「IEICE関西支部ICT基礎講座」

受講者募集ご案内

 近年の情報通信関連開発では、必要とされる技術の多様化と開発期間の短縮により、若手技術者がOJTを通して基礎知識や基礎技術を習得することが難しくなっていると指摘されています。また、これまで予想されなかった分野で情報通信技術が適用されることも増えており、大学・大学院教育で身に付けた技術分野を越えた多彩な技術を修得する必要性が高まっています。

 このような状況に鑑み、電子情報通信学会関西支部では、情報通信に関するさまざまな技術を集中講義形式で学習できる講座「IEICE関西支部ICT(Information and Communication Technology)基礎講座」を開講しています。本講座は基礎的な知識や技術に重点を置きながら、基礎から展開して最先端技術へ至るまで講義・実習することを目的としています。各講座の受講者数を15名程度の少人数に絞ることで講師との双方向コミュニケーションを可能とし、短期間で先端技術の基礎を習得することを狙っております。2026年度の講座として「プライバシ強化技術の基礎講座」を下記のとおり開講いたします。これまで開催された講座は、受講生からたいへん高い評価を頂いております。皆様の積極的な受講をお待ちしております。

日 時 「プライバシ強化技術の基礎講座」
2027年1月23日(土)午前9時40分 ~ 午後4時50分
場 所 中央電気倶楽部 317号室
(〒530-0004 大阪府大阪市北区堂島浜2-1-25)

※オンライン受講可です。申込時に「会場で受講」か「オンラインで受講」を選択してください。

案内図はこちら
講演内容
プライバシ強化技術の基礎講座
概要AIやデータ利活用の広がりとともに,データを活用しながら個人のプライバシを守る技術が求められています.本講座では,まずプライバシ保護の基本的な考え方と従来の匿名化の限界を示します.そのうえで,差分プライバシ,連合学習,準同型暗号の原理と特徴を紹介し,各技術の得意・不得意と使い分けを学びます.
シラバスプライバシ強化技術の基礎講座 シラバス
講師笹田 大翔 氏(奈良先端科学技術大学院大学)
受講料 受講料(会員、非会員共に消費税込み)
会員7,000円
非会員16,000円
学生1,000円

(電気、映像情報メディア、照明、情報処理学会会員は電子情報通信学会会員と同じ扱いとします。)
募集人数 5名以上、最大15名程度
(開講2週間前までに申込み人数が5名に達しない場合、開講しないこともあります)
申込み方法 下記の注意事項をご確認のうえ、申込フォームからお申し込みください。
申込期限 2027年1月15日(金)
申込フォーム 申し込みフォームへ
問合せ先 電子情報通信学会関西支部 ICT基礎講座担当
E-mail:hara.takanori@is.naist.jp
主 催 電子情報通信学会関西支部

お申し込みにあたっての注意事項

個人情報の取扱いおよび注意事項について

  • 本申し込みで取得する氏名、所属、E-mail、会員種別、会員番号、参加方法等の情報は、本講座の申込受付、参加者管理、本人確認、参加資格および参加費の確認、受講案内・資料配布・決済に関する連絡、決済状況の確認、申込内容に関する問い合わせ対応、ならびに講座運営上必要な事務処理のために利用します。また、学生区分、所属学会、会員種別および会員番号は、参加費・請求額の判定および会員資格確認のために利用します。取得した個人情報は、上記目的の範囲内で利用し、法令に基づく場合を除き、本人の同意なく目的外に利用しません。
  • 本講座の申込受付および受講料の決済にはPayventを利用します。申込情報はPayvent上で管理され、クレジットカード決済に必要な情報は決済事業者Stripeにより取り扱われます。Payventにおける個人情報の取扱いについては、同サービスのプライバシーポリシー(https://payvent.net/privacy-policy/)をご確認ください。
  • 本講座で配布される資料、および講師により撮影が許可された場合に受講者が撮影した資料・画面等については、受講者本人の学習目的に限り利用できるものとし、第三者への提供、公開、転載、複製配布、SNS等への掲載その他の二次配布を禁止します。

講座の中止・延期、実施方法の変更およびキャンセル

  • 申込者数が最少催行人数に満たない場合、講師の都合、災害、交通機関の停止、感染症の拡大、会場または通信環境の不具合その他やむを得ない事情により実施が困難と判断される場合は、主催者の判断により講座を中止、延期、または実施方法を変更することがあります。
  • 講座を中止、延期、または実施方法を変更する場合は、原則として申込時に登録されたE-mailアドレス宛に速やかに連絡します。
  • 主催者の判断により講座を中止する場合、受講料の支払いが完了している受講者には、受講料を全額返金します。返金に係る手数料は主催者が負担します。ただし、受講者が講座参加のために負担した交通費、宿泊費、通信費その他の費用については、返金または補償の対象外とします。
  • 主催者の判断により講座を延期し、または実施方法を変更した場合において、当該変更により受講が困難となった受講者からキャンセルの申し出があったときは、講義資料の配布の有無にかかわらず、受講料を全額返金します。返金に係る手数料は主催者が負担します。
  • 受講者の都合によりキャンセルする場合は、講座ごとに定めるキャンセル受付期限までに、ICT基礎講座担当へお申し出ください。期限内にキャンセルの申し出があった場合、所定の返金手数料を差し引いた金額を返金します。
  • キャンセル受付期限後に受講を取りやめる場合、申込みの取消しおよび受講料の返金は原則として行いません。なお、講義資料を配布する講座については、欠席された方にも資料を提供します。

開催注意事項

  • 会場開催の場合、受講者が講座参加のために負担する交通費、宿泊費その他の費用は、受講者の負担とします。
  • オンライン開催の場合、受講に必要な端末、通信環境、通信費その他の費用は、受講者の負担とします。
  • 会場開催からオンライン開催へ変更する場合、受講者は主催者が指定する方法により受講するものとします。この場合、受講に必要な通信環境、端末、通信費等は受講者の負担とします。
  • オンライン開催における受講用URL、ID、パスワード、配布資料等を第三者に共有することを禁止します。
  • 学生区分で申し込まれた方については、講座当日に学生証その他学生であることを確認できる書類により、学生資格を確認する場合があります。学生資格を確認できない場合は、一般区分との差額を請求する場合があります。

IEICE関西支部ICT基礎講座 シラバス

2026年度「IEICE関西支部ICT基礎講座」

プライバシ強化技術の基礎講座

講座名 プライバシ強化技術の基礎講座
コース 1日コース
開講日時 2027年1月23日(土)午前9時40分 ~ 午後4時50分
(途中昼食と休憩の合計約1時間10分を含みます)
事前知識 線形代数、確率・統計の基礎(大学学部程度)、情報セキュリティの基本的な概念
特 徴 AIやデータ利活用の広がりとともに,データを活用しながら個人のプライバシを守る技術が求められています.本講座では,まずプライバシ保護の基本的な考え方と従来の匿名化の限界を示します.そのうえで,差分プライバシ,連合学習,準同型暗号の原理と特徴を紹介し,各技術の得意・不得意と使い分けを学びます.
対 象 プライバシ強化技術の基礎を体系的に学びたい方,生成AI時代のプライバシ保護に関する最新の動向を知りたい方,実際にプライバシ強化技術を自身の研究・開発に適用しようと考えている方.
テキスト なし(資料は当日URL配布)
参考書 なし
授業概要 生成AIをはじめとする機械学習の発展により,個人に関するデータを収集・分析・学習に利用する場面が急速に広がっています.一方で,個人情報保護法やGDPRなどの法規制が強化され,データ漏えいや再識別による被害も問題となっています.データの有用性とプライバシ保護をどう両立させるかは,多方面の分野の技術者が向き合う課題になってきています.本講座では,まず,プライバシの定義や個人情報保護制度,k-匿名性などの従来手法と,再識別攻撃によって示されたその限界を概観します.次に,統計量や学習結果から個人の情報が推測されるリスクを数学的に抑える差分プライバシについて,プライバシ予算の考え方と代表的なメカニズムを紹介します.さらに,データを手元から出さずに複数の端末や組織が協調してモデルを学習する連合学習の仕組みと,学習済みモデルから個人のデータが推測されるメンバーシップ推論攻撃について説明します.最後に,暗号化したまま計算できる準同型暗号について,Paillier暗号を例に原理を説明し,格子暗号に基づく完全準同型暗号の概要を紹介します.

授業項目

1.
9:40-11:10
プライバシ保護の基礎
・プライバシとは何か(個人情報保護法,GDPR)
・匿名化・仮名化,k-匿名性,l-多様性
・再識別攻撃とその事例
2.
11:15-12:45
差分プライバシの紹介
・差分プライバシの定義とプライバシ予算 ε
・ラプラスメカニズム,ガウスメカニズム
・中央型と局所型の差分プライバシ
3.
13:45-15:15
連合学習の紹介
・機械学習の基礎と連合学習の仕組み
・クロスデバイス型とクロスサイロ型
・メンバーシップ推論攻撃
4.
15:20-16:50
準同型暗号
・公開鍵暗号の復習と準同型性
・Paillier暗号(加法準同型)
・完全準同型暗号(FHE)と格子暗号
事前学習
および備考
事前学習は特に必須ではありません.
講 師 笹田 大翔(ささだ たいしょう)博士(工学)
奈良先端科学技術大学院大学 情報科学領域 助教
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