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J-GLOBAL ID:202201003228002534   Update date: Sep. 23, 2024

Chida Koji

チダ コウジ | Chida Koji
Affiliation and department:
Job title: Associate Professor
Homepage URL  (1): https://sites.google.com/gunma-u.ac.jp/kchida/
Research field  (1): Information security
Research keywords  (4): Information Security ,  Applied Cryptography ,  Anonymization ,  Privacy Enhancing Technology
Research theme for competitive and other funds  (2):
  • 2024 - 2027 データ分析結果に関わる,より広範なステークホルダーのためのプライバシー強化技術
  • 2023 - 2026 パーソナルデータの組織横断利活用のための安全性理論および実証研究
Papers (53):
  • Kabuto Okajima, Koji Chida. A Study on Anonymization through Participation in iPWS Cup 2023. The 19th International Workshop on Security (IWSEC2024). 2024
  • Koji Chida, Susumu Kakuta, Hiroyuki Itakura, Ichiro Ishihara, Kosuke Yoshioka, Hiroshi Takeuchi. Experimental Evaluation for Risk Assessment of Privacy Preserving Synthetic Data. The 21th International Conference on Modeling Decisions for Artificial Intelligence (MDAI 2024). 2024
  • Masaya Kobayashi, Atsushi Fujioka, Koji Chida, Akira Nagai, Kan Yasuda. $Pk$-Anonymization Meets Differential Privacy. 21st Annual International Conference on Privacy, Security, and Trust (PST2024). 2024
  • Junko Takahashi, Shota Kita, Akihiko Shinya, Kazumaro Aoki, Koji Chida, Fumitaka Hoshino. Photonic Cryptographic Circuits Consisting of Thermo-optic MZI Switch or Y-Branches. 2024 IEEE Silicon Photonics Conference (SiPhotonics). 2024
  • Takayuki Miura, Toshiki Shibahara, Masanobu Kii, Atsunori Ichikawa, Juko Yamamoto, Koji Chida. On Rényi Differential Privacy in Statistics-based Synthetic Data Generation. Journal of Information Processing. 2023. 64. 12. 812-820
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MISC (24):
  • 千田 浩司. 健全な合成データ活用の促進に向けた取り組み. 統計と情報の専門誌「エストレーラ」2023年12月号 特集 データ活用とプライバシー保護技術. 2023. 357. 12. 8-13
  • PWS Cup 2021 - Competition on Anonymized Healthcare Data to be Qualified for Diabetes Prevalence Study. 2021. 1037-1044
  • 木村映善, 濱田浩気, 諸橋玄武, 千田浩司, 岡本和也, 真鍋史郎, 武田理宏, 三原直樹, 黒田知宏, 松村志. 分散医療情報分析基盤の秘密計算適用可能性の検証. 医療情報学連合大会プログラム・抄録集. 2017. 37th. 518-522
  • 濱田 浩気, 木村 映善, 菊池 亮, 千田 浩司, 岡本 和也, 真鍋 史朗, 黒田 知宏, 松村 泰志, 武田 理宏, 三原 直樹. 秘密計算による分散医療統計システムの実装評価-情報通信マネジメント. 電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報. 2016. 116. 65. 111-117
  • A Perturbation Method for Limiting Probability of Attribute Inference. 2015. 2015. 3. 552-559
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Patents (141):
Education (2):
  • 1998 - 2000 Waseda University Graduate School of Science and Engineering
  • 1994 - 1998 Waseda University School of Science and Engineering
Professional career (1):
  • Doctor of Engineering (Waseda University)
Work history (9):
  • 2024/04 - 現在 Cabinet Office, Government of Japan National Healthcare Policy Secretariat Special Advisor
  • 2023/04 - 現在 National Institute of Informatics
  • 2022/04 - 現在 Gunma University
  • 2022/04 - 2023/03 Meiji University School of Interdisciplinary Mathematical Sciences
  • 2021/07 - 2022/03 日本電信電話株式会社 NTT社会情報研究所
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Committee career (15):
  • 2023/10 - 現在 The 19th International Workshop on Security (IWSEC2024), ISEC in ESS of IEICE and CSEC of IPSJ General co-Chairs
  • 2023/04 - 現在 情報処理学会 コンピュータセキュリティ研究会 主査
  • 2023/04 - 現在 情報処理学会 コンピュータセキュリティ研究会 プライバシーワークショップ組織委員会 データ合成技術評価委員会 委員長
  • 2022/04 - 現在 情報処理学会 コンピュータセキュリティ研究会 プライバシーワークショップ(2022-2023)実行委員会 委員長
  • 2015/04 - 現在 情報処理学会 コンピュータセキュリティ研究会 プライバシーワークショップ組織委員会 委員
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Awards (9):
  • 2024/01 - 電子情報通信学会 情報セキュリティ研究会 SCIS2023イノベーション論文賞 光暗号回路の提案とその動作検証
  • 2023/09 - Information Processing Society of Japan Specially Selected Paper AMIC: “Anonymity against Membership Inference” Competition
  • 2022/10 - 情報処理学会 コンピュータセキュリティ研究会 CSS2022プログラム委員会 2022年度CSS優秀論文賞 合成データ生成のランダム性が持つRényi差分プライバシー性の評価
  • 2019/03 - 日本セキュリティ・マネジメント学会 2019年度辻井重男セキュリティ論文賞特別賞 Fast Large-Scale Honest-Majority MPC for Malicious Adversaries
  • 2017/10 - 情報処理学会 コンピュータセキュリティ研究会 CSS2017プログラム委員会 2017年度CSS優秀論文賞 超高速秘密計算ソートの設計と実装: 秘密計算がスクリプト言語に並ぶ日
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Association Membership(s) (4):
ACM ,  Japan Association for Medical Informatics ,  Information Processing Society of Japan ,  The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers
※ Researcher’s information displayed in J-GLOBAL is based on the information registered in researchmap. For details, see here.

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