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）
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。
製品・サービス・業界動向
業界動向
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。
関連記事
この記事の写真
/
