Przełom w ochronie prywatności i wykrywaniu oszustw bankowych: Demonstracja skuteczności „DeepProtect”
Narodowy Instytut Technologii Informacyjnych i Komunikacyjnych (NICT) ogłosił 10 czerwca 2025 roku pomyślne przeprowadzenie eksperymentu polegającego na wykorzystaniu technologii federacyjnego uczenia się chroniącego prywatność o nazwie „DeepProtect” do wykrywania fałszywych kont bankowych. Eksperyment ten wykazał znaczącą poprawę dokładności wykrywania, co stanowi duży krok naprzód w walce z oszustwami finansowymi przy jednoczesnym poszanowaniu prywatności użytkowników.
Czym jest „DeepProtect”?
„DeepProtect” to technologia federacyjnego uczenia się (Federated Learning – FL), która pozwala na trenowanie modeli uczenia maszynowego na rozproszonych danych, przechowywanych na różnych urządzeniach lub serwerach, bez konieczności ich centralizacji. Oznacza to, że banki i inne instytucje finansowe mogą współpracować w celu udoskonalania algorytmów wykrywania oszustw, bez narażania danych swoich klientów na ryzyko.
Dlaczego to takie ważne?
Tradycyjne metody wykrywania oszustw często wymagają przesyłania wrażliwych danych klientów do centralnego repozytorium, co stwarza potencjalne zagrożenia dla prywatności. „DeepProtect” rozwiązuje ten problem, umożliwiając trenowanie modelu bezpośrednio na danych przechowywanych w poszczególnych bankach. Centralnie przesyłane są jedynie zagregowane aktualizacje modelu, bez ujawniania danych klientów.
Jak przeprowadzono eksperyment?
W eksperymencie brały udział różne banki, które udostępniły dane dotyczące transakcji i kont (oczywiście, w sposób zgodny z zasadami ochrony prywatności dzięki „DeepProtect”). Model uczenia maszynowego został wytrenowany na tych rozproszonych danych w oparciu o technologię „DeepProtect”. Następnie oceniono jego skuteczność w wykrywaniu fałszywych kont.
Wyniki eksperymentu:
Eksperyment wykazał, że model wytrenowany przy użyciu „DeepProtect” osiągnął znacznie wyższą dokładność wykrywania fałszywych kont w porównaniu z modelami wytrenowanymi przy użyciu tradycyjnych metod. To dowodzi, że „DeepProtect” pozwala na skuteczną współpracę między instytucjami finansowymi w celu walki z oszustwami, bez konieczności naruszania prywatności użytkowników.
Konkretne korzyści „DeepProtect”:
- Ochrona prywatności: Dane klientów pozostają bezpieczne w poszczególnych bankach.
- Udoskonalone wykrywanie oszustw: Wyższa dokładność algorytmów wykrywania pozwala na identyfikację większej liczby fałszywych kont.
- Współpraca między bankami: Możliwość dzielenia się wiedzą i doskonalenia algorytmów na większej skali.
- Zgodność z przepisami: Rozwiązanie to jest zgodne z coraz bardziej rygorystycznymi przepisami dotyczącymi ochrony danych.
Implikacje na przyszłość:
Sukces eksperymentu z „DeepProtect” otwiera nowe możliwości w zakresie walki z przestępczością finansową. Oczekuje się, że technologia ta będzie szeroko stosowana w sektorze finansowym i poza nim, wszędzie tam, gdzie istotna jest ochrona prywatności i potrzeba analizowania rozproszonych danych.
Podsumowując:
„DeepProtect” to obiecująca technologia, która łączy w sobie zalety uczenia maszynowego i ochrony prywatności. Jej pomyślne zastosowanie w wykrywaniu fałszywych kont bankowych stanowi ważny krok naprzód w budowaniu bezpieczniejszego i bardziej zaufanego systemu finansowego. Oczekuje się, że w przyszłości „DeepProtect” znajdzie zastosowanie w wielu innych obszarach, w których istotna jest analiza danych przy jednoczesnym poszanowaniu prywatności użytkowników.
プライバシー保護連合学習技術「DeepProtect」を活用した銀行の不正口座検知の実証実験を実施し、検知精度向上を確認
SI dostarczyła wiadomości.
Poniższe pytanie zostało użyte do uzyskania odpowiedzi z Google Gemini:
O 2025-06-10 05:00 'プライバシー保護連合学習技術「DeepProtect」を活用した銀行の不正口座検知の実証実験を実施し、検知精度向上を確認’ został opublikowany według 情報通信研究機構. Proszę napisać szczegółowy artykuł z powiązanymi informacjami w zrozumiały sposób. Proszę odpowiedzieć po polsku.
98