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NICT・神戸大・エルテス、プライバシー保護深層学習技術で不正送金の検知精度向上に向けた実証実験を開始

2019/2/1 11:30
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発表日:2019年2月1日

プライバシー保護深層学習技術で不正送金の検知精度向上に向けた実証実験を開始

~実証実験に参加の金融機関を募集~

【ポイント】

■各組織での学習結果を暗号化して中央サーバに集め、学習結果を更新できる技術を開発

■各組織のデータを外部に開示することなく、複数組織が連携し多くのデータを基に学習が可能に

■金融業界で課題となっている不正送金(振り込め詐欺等)の自動検知の精度向上に期待

国立研究開発法人情報通信研究機構(NICT、理事長:徳田 英幸)セキュリティ基盤研究室は、複数の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」(*1)を開発しました。本技術により、各組織が所有するデータを外部に開示することなく、複数組織が連携することで多くのデータを基にした学習が可能となります。

NICTは、国立大学法人神戸大学、株式会社エルテスと共に、JST CREST「人工知能」研究領域(*2)にて、データの利活用とプライバシー保護を両立できるプライバシー保護データ解析技術の研究開発及び実用性検証に取り組み、千葉銀行様等のご協力の下、金融業界で課題となっている不正送金(振り込め詐欺等)の検知実験を行ってきました。このたび、不正送金の自動検知精度の更なる向上に向け、より多くの金融機関と連携した実証実験を開始したく、本実証実験に参加していただける金融機関を募集します。

【背景】

複数の組織が持つ実社会の膨大なデータを統合し、組織をまたいだ横断的なデータの収集・処理・学習・制御により、様々な社会問題が解決できることが期待されています。しかし、その際に課題となるのが、プライバシーの保護やデータ機密性の確保であり、複数組織間でのデータ流通を阻む壁となっています。

この課題を解決するため、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」の下、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ました。

※以下は添付リリースを参照

リリース本文中の「関連資料」は、こちらのURLからご覧ください。

添付リリース

https://release.nikkei.co.jp/attach_file/0501623_01.pdf

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