Top 4セキュリティ会議に一通り論文が採択されるまでの道のりと展望 / Top 4 Security Grand Slam

コンピュータセキュリティシンポジウム2026（CSS 2026），企画セッション「Top 4セキュリティ会議に論文を通すには？～グランドスラムへの道のりと展望～」

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1. 1 セキュリティTop 4国際会議グランドスラム達成記念講演会（2026/10/21） Top 4セキュリティ会議に一通り論文が 採択されるまでの道のりと展望 村上 隆夫（統計数理研究所）
2. 2 自己紹介  研究テーマ  差分プライバシー、プライバシー保護データ解析・機械学習など これまでのTop 4会議 の成果は全て 差分プライバシー関係 https://sites.google.com/view/takaomurakami-jp
3. 自己紹介  略歴  2006-2014: 日立製作所  研究テーマ：生体認証  生体認証の難関国際会議BTAS、ICB、IJCB (CORE Rank = B相当)を目指して研究していた  2014-2023: 産総研  研究テーマ：プライバシー保護（主に差分プライバシー）  入所後、セキュリティトップ会議（Top 4会議）を意識するようになる  2016年にトップ会議に初投稿。ここから長い戦いが始まる（ 産総研時代は計4本採択）  2023-現在: 統数研  研究テーマ：プライバシー保護（主に差分プライバシー）  引き続き、セキュリティトップ会議採択に向けて研究（ 計4本採択） 3
4. セキュリティトップ会議の採択論文  採択論文（S&P: 1件、CCS: 1件、USENIX Security: 4件、NDSS: 2件） 4 Takao Murakami, Yusuke Kawamoto, “Utility-Optimized Local Differential Privacy Mechanisms for Distribution Estimation,” USENIX Security 2019.  Jacob Imola*, Takao Murakami*, Kamalika Chaudhuri (*: equal contribution), “Locally Differentially Private Analysis of Graph Statistics,” USENIX Security 2021.  Jacob Imola*, Takao Murakami*, Kamalika Chaudhuri (*: equal contribution), “CommunicationEfficient Triangle Counting under Local Differential Privacy,” USENIX Security 2022.  Jacob Imola*, Takao Murakami*, Kamalika Chaudhuri (*: equal contribution), “Differentially Private Triangle and 4-Cycle Counting in the Shuffle Model,” CCS 2022.  Takao Murakami, Yuichi Sei, Reo Eriguchi, “Augmented Shuffle Protocols for Accurate and Robust Frequency Estimation under Differential Privacy,” S&P 2025.  Takao Murakami, Yuichi Sei, Reo Eriguchi, “Augmented Shuffle Differential Privacy Protocols for Large-Domain Categorical and Key-Value Data,” NDSS 2026.  グランドスラム達成  Takao Murakami, Yuichi Sei, Reo Eriguchi, “Fully Oblivious Differential Privacy for Frequency Estimation in the Augmented Shuffle Model with Trusted Processors,” USENIX Security 2026.  Ting-Wei Liao, Chih-Hsun Lin, Chia-Mu Yu, Yu-Lin Tsai, Jun Sakuma, Takao Murakami, ChunYing Huang, Hiroaki Kikuchi, “Data Poisoning Attacks to Locally Differentially Private Range Query Protocols”, NDSS 2027 (to appear).    （良くも悪くも）主筆論文が多い。主筆/co-first author: 7件、共著: 1件
5. セキュリティトップ会議のプログラム委員  プログラム委員（S&P: 1年、CCS: 3年、USENIX Security: 4年） IEEE S&P Program Committee member (2027)  ACM CCS Program Committee member (2024, 2025, 2026)  USENIX Security Program Committee member (2021, 2022, 2024, 2025)    1年につき1-2つの会議のPC memberを担当 （年3つ以上は、査読の負担が大きすぎるため推奨されていない） 5
6. 6 本講演の内容 グランドスラム達成までの道のり トップ会議採択のための（私の）戦略* 今後の展望 （自分にとっての展望、国内コミュニティにとっての展望） *戦略のスライド（p.13-15）は、講演当日の質疑を基に少し補足を加えています
7. 7 グランドスラム達成までの道のり  2014年度以降（生体認証時代は除く） トップ会議に1本目が採択されるまで（2014-2019）  グランドスラムを達成するまで（2019-2026）  達成後（2026-）  の3つの期間に分けられる  グランドスラム 年度 14 15 16 17 18 19 SEC 20 21 SEC 22 23 24 25 SEC 26 27 SEC CCS 採択 S&P NDSS NDSS トップ会議に1本目が採択されるまで グランドスラムを達成するまで 達成後
8. 8 期間1: トップ会議に1本目が採択されるまで（2014-2019）  2014-2015: IEEE journalとの戦い トップ会議の論文を大量に調査し、憧れを持つようになる  一方、この頃はジャーナル成果が求められていたため、IEEE journalの採択を目指していた  2016年1月にIEEE TIFS (Trans. Information Forensics and Security) の採択通知が来る   2016-2019: トップ会議との戦い 2016年5月に初めてトップ会議（CCS）に投稿 → reject  暫くreject or 諦めてランクを落とす日々が続く（この間、準トップ会議PETSに2本採択）  2019年にようやくトップ会議（USENIX Security）に採択（3年かかった…）  年度 14 15 16 17 18 19 SEC IEEE journalとの戦い トップ会議との戦い
9. 9 期間2: グランドスラムを達成するまで（2019-2026）  2019-2024: グランドスラムを意識する前  最初は、グランドスラムは意識せず、トップ会議の採択数を増やすことに興味があった 理由1: S&P、NDSSに通すのが困難だと思っていたから（後述）  理由2: グランドスラムより、採択数の方が重要だと思っていたから   2020年にUCSDに留学し共同研究を開始（ 3本採択）。2022年度は出向により研究中断  2024-2026: グランドスラムを意識してから 2024年6月に（S&Pしか〆切がなかったためダメもとで）S&Pに投稿  採択  残すはNDSSのみとなり、少し意識するように…    2024年12月: S&P共著者との懇親会にて「これは来年NDSSに通すしかないですね！」と盛り上がる 丁度、NDSSのscopeに入りそうな研究をしていたため、2025年4月にNDSSに投稿  採択 グランドスラム 年度 19 SEC 20 21 22 SEC SEC CCS グランドスラム意識前 23 24 25 26 S&P 意識後 NDSS
10. 10 期間3: グランドスラム達成後（2026-）  何か変わったか？ 引き続き、トップ会議採択を目指して頑張る日々が続く…  ただ、4つの会議の特徴が少しクリアになり、投稿戦略にも役立つようになった？（次頁）  グランドスラム 年度 26 NDSS 27 SEC NDSS
11. 私（プライバシー保護研究者）から見たTop 4会議の特徴 11  S&P  新規性は、Top 4の中でも一番問われる印象 根拠1: 単純に採択率が低い（12%程度）。“Top of the top”, “most prestigious”と言われることもある  根拠2: S&Pでreject後、NDSSで採択されたことあり（個人的な経験）   NDSS  スコープ的にはdistributed system寄りなため、プライバシー研究者は注意が必要   根拠: 過去に「スコープがややずれている」と言われて落ちた経験あり（その後、PETSに採択） ただ、スコープさえ合えば、4つの中では狙いやすい？  CCS, USENIX Security 新規性 （or インパクト） 新規性・スコープ共に丁度良い印象 （ただ、査読が厳しいこともある…）  USENIX Securityは、最近はAIプライバシー、 差分プライバシーの論文が結構出ている  S&P CCS, SEC NDSS スコープ（プライバシーから離れている度合い）
12. 12 本講演の内容 グランドスラム達成までの道のり トップ会議採択のための（私の）戦略* 今後の展望 （自分にとっての展望、国内コミュニティにとっての展望） *戦略のスライド（p.13-15）は、講演当日の質疑を基に少し補足を加えています
13. トップ会議採択のための（私の）戦略 13  注意点 ここでのお話は主筆でトップ会議を目指すための戦略がメイン（主に若手・中堅向け）  分野や状況によって個々の戦略は大きく変わり得るので、ここでの話は参考程度のものと 考えてください（取捨選択しつつ、ぜひご自身にとって最適な戦略を見つけてください）   主筆論文について 良い面: 最大の貢献者, 深い知識が得られる, 評価に繋がる, 国際的認知度が高まる, etc.  悪い面: 1本の論文を仕上げるのに時間がかかる（スケールしない）, 精神的負担, etc.   特に以下の疑問に（私なりに）お答えします 1. 2. トップ会議に論文を通すにはどうすれば良いか？何が必要か？ ホームラン（トップ会議）ばかり狙っていると、ヒット（論文）が1本も出なくなるのでは？
14. トップ会議採択のための（私の）戦略 14  戦略1: 研究遂行力（玄人実行力*）を鍛える 我流の論文はまず採択されない  研究遂行力: 専門知識（基礎理論・先行研究）、緻密で網羅的な解析・実験、論文執筆力  効率的に鍛える方法: 良き指導者に出会う、質の高い会議で良い査読コメントをもらう、etc.   その上で、立ちはだかる壁は新規性（素人発想力*）  戦略2: 良き共著者を見つける  あまり単著にこだわらない   特に学際性の高い分野では、各分野の専門家と組んで、うまく仕事を分担することが重要   単著も良い面があるが、効率性が低く、気づかず間違った方向に突き進むリスクがある 私の分野の場合: 暗号理論、統計数学、機械学習、etc. 定期的に打合せを実施し、アイデアや意見をぶつけ合う  新規性の創出 *金出武雄，独創はひらめかない：「素人発想、玄人実行」の法則，日本経済進運出版社，2012
15. トップ会議採択のための（私の）戦略  戦略3:「準トップ⇒トップ」戦略 まずは準トップ会議に論文を通す（質の高いジャーナルでも可）  準トップ会議はトップ会議よりは狙いやすく、かつ査読の質が高いことも多い  年1-2本など、constantに準トップ会議に通せるようになれば、 「トップ会議に論文が通せる日が来るのは時間の問題」（個人的見解）   戦略4: 「トップ⇒準トップ」戦略 「行けそうかな？」と思う論文はトップ会議に出して、ダメだったら （大きな欠点があると分かったら）コメントを反映し、準トップに出す  準トップに通ればそれも大きな成果。また、通れば次の研究に移れる   戦略5: 複数の研究を同時に走らせる ヒットを着実に出しつつ、ホームランを狙う（準トップは三塁打くらい？）  ただ、あまりに多くの研究を走らせると、リソース配分が難しくなるため注意。ある期間は 一つの研究に集中する、同時に走らせる研究の数を2つくらいにするなど、工夫が必要。  準トップ会議（CORE Rank A) PETS, EuroS&P, FC, AsiaCCS, ACSAC, ESORICS, CSF, … 戦略3 戦略4 トップ会議（CORE Rank A*) S&P, CCS, USENIX Security, NDSS 15
16. 16 本講演の内容 グランドスラム達成までの道のり トップ会議採択のための（私の）戦略* 今後の展望 （自分にとっての展望、国内コミュニティにとっての展望） *戦略のスライド（p.13-15）は、講演当日の質疑を基に少し補足を加えています
17. 自分にとっての展望  今後の展望 引き続き、セキュリティトップ会議を狙っていきたい  他分野のトップ会議も狙いたい（例: 機械学習）  国内外の共同研究者を増やして、もっと多くの人とチームを組んで共同研究をしたい  共同研究者・学生募集中！ https://sites.google.com/view/takaomurakami-jp/学生募集 17
18. 18 国内コミュニティにとっての展望  ここ数年の状況  日本人の採択数は増えてきているが、組織単位で見て採択数はまだまだ多くない 2022～2026年におけるTop4会議の採択数（大学別） 件数 電通大 東大 12 10 東京 横浜 兵庫 東京 早稲田 慶応大 東北大 京都大 東海大 金沢大 科学大 大 国立大 県立大 都立大 7 4 4 3 3 2 1 1 1 1 （早稲田大学 森先生が ChatGPT-6 Astra Ultra を用いて集計し、2026/9/7にX上で公開されていた情報）  個人的見解 これは、個人の成果が目立ちやすい（組織に匹敵する成果を出すことが可能）という ことでもあるため、高いモチベーションが得られやすい、という側面もあるのでは？  トップ会議は長距離マラソンのようなもの。時間はかかるが走り続ければ、必ずゴールに 辿り着く。まずスタート地点に立つ（高いモチベーションを持つ）ことが重要ではないか   個人にとっても組織にとってもプラスになるはず。皆さんでこの業界を盛り上げていきましょう！
19. 19 ご清聴ありがとうございました