人やモノ、システムが多様に連携するIoTでは、新たな連携が、安全・セキュリティを脅かす事故に繋がると懸念されています。一方、暗号技術は情報を秘匿したり、改ざんを検知するだけでなく、ブロックチェーンなどの新しい分散型プラットフォーム環境を実現し、情報化社会のパラダイムシフトをおこしつつあります。そこで、IoTのネットワークシステムの安全・安心を支えるために、暗号技術等を駆使して、効率的で効果的なセキュアシステムのデザインに取り組んでいます。

人工知能のコア技術として深層学習の利用が広がっている。一方で、深層学習は、大量のデータ収集・スクリーニング・計算量を要するため、高いコストのかかっている知的財産であるにもかかわらず、そのコピーは容易である。そこで、映画や音楽等のコンテンツに保護に用いられている電子透かし技術を、深層学習モデルを保護する目的に応用する研究を進めている。また、撮影した写真等のマルチメディアコンテンツに係るプライバシー保護を目的とした、画像処理・応用システムについても研究を行っている。