山本 章人
大規模ゲノム統計解析・医療データ共有のためのプライバシー保護手法の開発、差分プライバシー理論の (単なる応用・拡張や複雑化ではない) 本質的な深化を目指した研究を行っています (~ 2026/3 (予定))。
個人的な (研究の世界での) モチベーションは、社会に"役立つ"ことからはまったく離れたところにあり、アルゴリズムへの興味 (と理論に対する違和感) に特に依存しています。
なるべく「不変的な」面白さを感じることを、心の赴くままにできるようになることが理想です。
メールアドレス: a-ymmt [at] ims.u-tokyo.ac.jp
GitHubページ: https://github.com/ay0408
所属: 渋谷研究室
Publications (研究のタネ):
査読あり国際会議論文/発表:
Akito Yamamoto and Tetsuo Shibuya,
Privacy-Optimized Randomized Response for Sharing Multi-Attribute Data,
IEEE Symposium on Computers and Communications (IEEE ISCC) 2024, Jun 26-29, to appear. [arxiv] [comments] ☆☆☆☆
Akito Yamamoto and Tetsuo Shibuya,
A Joint Permute-and-Flip and Its Enhancement for Large-Scale Genomic Statistical Analysis,
IEEE International Conference on Data Mining Workshops (IEEE ICDMW) (TrustKDD: International Workshop on Trustworthy Knowledge Discovery and Data Mining) 2023, Dec 1-4, pp.217-226. [paper] [comments] ★
Akito Yamamoto and Tetsuo Shibuya,
Privacy-Preserving Publication of GWAS Statistics using Smooth Sensitivity,
Annual International Conference on Privacy, Security & Trust (PST) 2023, Aug 21-23, pp.1-12. [paper] [comments] ★★
Akito Yamamoto and Tetsuo Shibuya,
Privacy-Preserving Genomic Statistical Analysis Under Local Differential Privacy,
Annual IFIP WG 11.3 Conference on Data and Applications Security and Privacy (DBSec) 2023, Jul 19-21, pp.40-48. [paper]
Akito Yamamoto, Eizen Kimura, and Tetsuo Shibuya,
(ε, k)-Randomized Anonymization: ε-Differentially Private Data Sharing with k-Anonymity,
International Conference on Health Informatics (HEALTHINF) 2023, Feb 16-18, pp.287-297. [paper] [comments] ★
Akito Yamamoto and Tetsuo Shibuya,
Efficient and Highly Accurate Differentially Private Statistical Genomic Analysis using Discrete Fourier Transform,
IEEE International Conference on Trust, Security and Privacy in Computing and Communications (IEEE TrustCom) 2022, Dec 9-11, pp.525-532. [paper] [comments] ★★
Akito Yamamoto and Tetsuo Shibuya,
Privacy-Preserving Statistical Analysis of Genomic Data using Compressive Mechanism with Haar Wavelet Transform,
Privacy and Security Workshop at RECOMB 2022, May 24. [webpage] [biorxiv] (Journal ver. → Journal of Computational Biology, 30(2)) ☆
Akito Yamamoto and Tetsuo Shibuya,
Efficient Differentially Private Methods for a Transmission Disequilibrium Test in Genome Wide Association Studies,
Pacific Symposium on Biocomputing (PSB) 2022, Jan 3-7, pp.85-96. [paper] ★
Akito Yamamoto and Tetsuo Shibuya,
Differentially Private Linkage Analysis with TDT --- the case of two affected children per family,
IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine (IEEE BIBM) 2021, Dec 9-12, pp.765-770. [paper]
査読あり国際誌論文:
Akito Yamamoto and Tetsuo Shibuya,
Privacy-Preserving Statistical Analysis of Genomic Data using Compressive Mechanism with Haar Wavelet Transform,
Journal of Computational Biology, Volume 30, Issue 2, pp.176-188, 2023. [paper] [comments] (Extended version of the same-titled RECOMB 2022 workshop paper.)
Akito Yamamoto and Tetsuo Shibuya,
More practical differentially private publication of key statistics in GWAS,
Bioinformatics Advances, Volume 1, Issue 1, vbab004, 2021. [paper] [comments]
Work Experience:
2023年4月〜現在: リサーチアシスタント,
社会変革の源泉となる革新的アルゴリズム基盤の創出と体系化 (Group B04, アルゴリズム基礎理論の追究・発展), 文部科学省 科学研究費補助金 学術変革領域(A). [webpage]
2023年4月〜現在: 日本学術振興会特別研究員 (DC1),
大規模なゲノム統計解析における効率的かつ有用なプライバシー保護手法の開発.
Research Grants:
2023年4月〜2026年3月: 日本学術振興会特別研究員奨励費 [link]
Teaching:
TA:
2022年10月〜2023年2月: 東京大学理学部情報科学科 情報科学演習II (計算量理論)
ひとりごと:
下に入るな 他人の人生を歩くな 上からの評価を信用するな 無能は黙って自分と向き合え
所詮おまけの人生 何やったっていい いつ終わってもいいように 今の心に正直に
『やるならテッペン目指そうや』