不正送金の検知精度向上に向けた実証実験開始、神戸大など

 NICT、神戸大学、エルテスは、プライバシー保護深層学習技術により、不正送金の検知精度向上に向けた実証実験を開始すると発表した。

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複数の組織が持つデータを外部に開示することなく協調して深層学習を行えるプライバシー保護深層学習システム 「DeepProtect」
  • 複数の組織が持つデータを外部に開示することなく協調して深層学習を行えるプライバシー保護深層学習システム 「DeepProtect」
国立研究開発法人情報通信研究機構(NICT)、国立大学法人神戸大学、株式会社エルテスは2月1日、プライバシー保護深層学習技術により、不正送金の検知精度向上に向けた実証実験を開始すると発表した。この実証実験に参加する金融機関を募集する。

NICT、神戸大学、エルテスは、2016年度にJST CRESTに採択された研究課題「複数組織データ利活用を促進するプライバシー保護データマイニング」のもと、パーソナルデータを保護しつつ機械学習アルゴリズムを活用して異常・不正検知を行うプライバシー保護データ解析技術の研究開発に取り組んできた。この研究開発の中で、NICTは各組織内で学習した結果を暗号化して中央サーバに集め、中央サーバで暗号化したままこれらの学習結果を更新できるプライバシー保護深層学習技術「DeepProtect」を開発した。

3社はこの技術の検証のため、千葉銀行などの協力のもとで不正送金(振り込め詐欺等)の検知実験を行っている。この実験において、実際の不正送金のうち約70%を不正送金であると正しく判定できる例が出ている。しかし、個々の銀行で発生する不正送金の件数は、学習データとしては十分ではなく、より多くの金融機関と連携した実証実験を開始することで、不正送金の自動検知の精度向上を目指す。

不正送金の検知精度向上に向けた実証実験で、参加金融機関を募集(NICT、神戸大学、エルテス)

《吉澤 亨史( Kouji Yoshizawa )@ScanNetSecurity》

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