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神戸大学与銀行等合作检测非法“汇款”
22-03-18
神户大学与国立信息通信研究机构、数据风险管理公司 Eltes、千叶银行、三菱 UFJ 银行、中国银行、三井住友信托银行以及伊予银行等合作，针对使用了“隐私保护联合学习技术 (*1)”进行欺诈性汇款测试技术进行了汇款检测示范实验。
据神户大学介绍，该示范性检测实验分为受害交易检测和欺诈账户检测两种。受害交易检测项目中，在对”正常机器学习（*2）模式”的检测精度和”联合学习模式”的检测精度相比较后，发现引入联合学习模式可以将检测精度提高到达标率80％以上。在此基础上，再用个体学习模式发现其中未能检测出的欺诈性账户。
在欺诈性账户检测中，通过将个体学习模式和混合学习模式（即个别学习模式与联合学习模式相结合）在精确度方面进行比较的结果显示，混合模式准确率较高，检出率达到80%以上。还发现，这比在实际数据中，冻结欺诈性账户要提前大约 20――50 周即可以检测到。
神户大学等已入选2022年科技振兴机构采用项目，今后将继续完善检测功能和实施制度。
* 1 隐私保护联合学习技术用于分布式状态下的机器学习技术，无需在一处聚合数据
* 2 机器学习计算机从特定数据中发现特定规则并根据这些规则对未知数据进行推断和预测的技术。
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