2020年度 演習成果発表会

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│※この投稿はFacebookページ「東京工業大学 首藤一幸研究室」の投稿の転載です:
│ https://www.facebook.com/shudolab
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首藤研究室の新メンバ3名が4月から6月にかけて取り組んだ演習の成果発表会を行います.
また,田中 邦裕さん(さくらインターネット)にゲストとして御講演頂きます.

キーワード:ブロックチェーン, オーバーレイネットワーク

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2020年度 首藤研究室 演習成果発表会
 日時:
  2020/7/17(金) 18:00 ~

 場所:
  オンライン (Zoom)
  https://zoom.us/j/94870709533?pwd=dzNnRnpmejVnZkFHclFqaS9WZ21Udz09


 事前参加申請:
  飛び入り参加可ですが、参加申請して頂けると有り難いです.

 費用:
  無料.

 研究室ウェブサイト:
  http://www.shudo-lab.org/
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■プログラム
 18:00 ~ 19:30 首藤研究室学生3名 演習成果発表
 19:30 ~ 20:00 田中 邦裕さんによるゲスト講演
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■講演

三木 友弥 (修士1年)
「範囲検索版Detouring Skip Graph」

ノード群による自律分散的なネットワークを構築し、効率的なルーティングを実現するための技術として構造化オーバーレイが知られている。Skip Graphは、構造化オーバーレイのデータ構造の1つであり、範囲検索が可能であるという特長を有する。本演習では、迂回経路を活用して単一キー検索における経路長を短縮するDetouring Skip Graphを用いて、その範囲検索の性能の向上を図る。

ソン テギュ (修士1年)
「Ethereumのブロックエクスプローラーの実装」

ブロックエクスプローラーはブロックチェーンのためのブラウザである。ブロックチェーンは、ブロックエクスプローラーを通じてブロック生成、トランザクション内訳、ウォレットアドレスなどのブロックチェーンのプラットホームで行われる内での活動の情報を照会することができる。
本演習では、Ethereumのブロックエクスプローラーを実装する。そして実装中に発生する課題の解決とシステム条件について考察する。

高山 柊 (学部4年)
「Erebus攻撃への対策がBitcoinのネットワーク性能に与える影響」

Tranらは,Erebus攻撃というBitcoinに対する新しい攻撃ベクトルを発見し,攻撃者がP2Pネットワークを秘密裏に分割する可能性を示した.その対策として,自律システムのトポロジーを考慮した隣接ノード選択法がBitcoin Coreに実装された.我々は,隣接ノード選択法の変更がもたらすネットワーク性能の変化をシミュレーション実験で観察した.

田中 邦裕 (さくらインターネット(株) 代表取締役社長 / 最高経営責任者)
「これからの世界を楽しく生きるために」

どうしても日々、やるべき事に追われて過ごしている人が多いですが、今こそやりたいことをやって生きていくのが良いのではないでしょうか?
楽しく学び、自分の進みたい道に進み、そして自分のやりたいことで将来を切り開くそういった人生を皆さんに送ってもらうために、社会の変化とこれからの未来についてお話しします。

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■過去の演習成果発表会
2019年度: https://www.facebook.com/events/862462957465170/
2018年度: https://www.facebook.com/events/797121067344058/
2017年度: https://www.facebook.com/events/147391832502852/
2016年度: https://www.facebook.com/events/200678590333592/
2015年度: https://www.facebook.com/events/1563377250585069/
2014年度: https://www.facebook.com/events/1436584336608513/
2013年度: https://www.facebook.com/events/401417209979665/
2012年度: https://www.facebook.com/events/146782872125854/
2011年度: https://atnd.org/events/17089

By shudo-lab | 2020年7月15日

MLG 2020 に論文採択 (2020年 7月)

福田、中嶋、首藤の論文が国際ワークショップ MLG 2020 に採択されました。

“Comparison of Graph Generation Models focusing on Accuracy and Variation”,
16th Int’l Workshop on Mining and Learning with Graphs (MLG 2020) (in conj.with KDD 2020),
2020年 8月 24日 (採択)

各種のグラフ生成手法 (0K, 1K, 2K, 2.5K) で生成結果がどのくらいばらつくかを比較し、また、軽量な生成手法 (1K+) を提案する論文です。

By shudo | 2020年7月13日

KDD 2020 に論文採択 (2020年 5月)

中嶋、首藤の論文が国際会議 KDD 2020 に採択されました。

Kazuki Nakajima, Kazuyuki Shudo:
“Estimating Properties of Social Networks via Random Walk considering Private Nodes”,
Proc. 26th ACM SIGKDD Int’l Conf. on Knowledge Discovery & Data Mining (KDD 2020),
2020年 8月 23日?27日 (full paper, 投稿 1279件, 採択 216件) (採択)

プライベートノード(例:Twitter の鍵アカ)が存在するソーシャルネットワークの特徴量をランダムウォークで推定する手法の論文です。

By shudo | 2020年5月16日