إنتل وكونسيلينت يتعاونان لاستخدام التعلم الفيدرالي لمكافحة الاحتيال المالي

كونسيلينت، شركة حديثة التأسيس مخصصة لتأسيس نظام من الجيل التالي لمكافحة غسيل الأموال ومكافحة تمويل الإرهاب (AML / CFT)، أطلقت منصة تعلم فيدرالية آمنة مدعومة bởi Intel (INTC ) ® Software Guard Extensions (Intel® SGX). يهدف منصة الذكاء الاصطناعي (AI) إلى منع الجرائم المالية وتحقيق التعاون الآمن بين المؤسسات المالية مع مساعدة حماية الخصوصية وأمان البيانات.

لماذا يهم الأمر

وفقًا للأمم المتحدة، يتم غسيل 2-5٪ من الناتج المحلي الإجمالي (GDP) على مستوى العالم كل عام، مما يعادل 800 مليار دولار – 2 تريليون دولار. مع الاعتراف بضرورة التحرك بعيدًا عن نظام المراقبة اليدوية والمجزء، قامت كونسيلينت ببناء حل ذكي ومتعاون ودائم يعمل على تحقيق التعلم الفيدرالي وIntel SGX لاكتشاف الاحتيال المالي.

من خلال توفير هذه العملية من خلال التعلم الفيدرالي، يتم تشفير الوصول إلى مجموعات بيانات وبيانات وقوانين متعددة دون كشف البيانات أو المعلومات الحساسة للعملاء للأطراف المعنية. يمكن للحكومات والمؤسسات المالية استخدام هذه المنصة الجديدة لاكتشاف النشاط غير المشروع بدقة وفعالية أكبر، مع معدلات إيجابية كاذبة أقل، مما يساعد في مكافحة الجرائم المالية ومنع غسيل الأموال ذي القيمة الأعلى وتحقيق تمكين الأفراد والشركات الشرعية لإدارة المخاطر بشكل أكثر فعالية.

“عندما تحاول البنوك اكتشاف النشاط غير المشروع والاحتيالي، فإن النظام غير فعال وغير فعال للغاية، حيث تصل نسبة مراقبة المعاملات إلى أكثر من 95٪ من الإيجابيات الكاذبة، ولا تستطيع المؤسسات رؤية المخاطر وراء جدرانها. مع تقنية التعلم الفيدرالي لشركة كونسيلينت، مدعومة بتقنية Intel SGX، نقوم بتصميم طريقة جديدة لاكتشاف المؤسسات والسلطات المخاطر المالية بشكل ديناميكي وأمني. هذا النهج الجديد يسمح للمنظمات بتوفير التكاليف وإعادة نشر الموظفين وإدارة المخاطر المالية غير المشروعة بشكل فعال وفعال.

— خوان زارات، الشريك العالمي المدير والرئيس التنفيذي لشركة K2 Integrity والمساعد السابق لأمين الخزانة الأمريكي لتمويل الإرهاب والجرائم المالية

كيف يعمل

التعلم الفيدرالي هو تقنية تعلم الآلة (ML) لحفظ الخصوصية ونموذج الحوسبة الموثوقة الذي يسمح بتدريب الذكاء الاصطناعي دون مركزية البيانات. لقد أنشأت كونسيلينت منصة مدعومة بتقنية DOZER ™. يمكن تدريب نماذج التعلم الآلي عبر مجموعات بيانات متعددة لاكتشاف وتحليل الأنماط “العادية” و “الغير عادية” التي لا يستطيع البشر والتكنولوجيا الحالية اكتشافها. هذا يسمح للمؤسسات والسلطات والمنظمات بالتعاون مع اكتشاف المخاطر النظامية بشكل أكثر فعالية وفعالية ودون تعريض البيانات الخاصة للخطر.

تتمكن هذه الطريقة من الحوسبة من خلال تقنية Intel SGX، التي تستخدم بيئة تنفيذ موثوقة قائم على الأجهزة (TEE) لمساعدة عزل وحماية رمز التطبيق وبياناته في الذاكرة. تساعد التقنية على ضمان أن يكون جذور الثقة محدودة بجزء صغير من جهاز المعالجة المركزي والبرنامج نفسه، مما يقلل من سطح الهجوم للتهديدات المحتملة، ويحمي بشكل أفضل سرية ونزاهة الرمز وبياناته.

“تطبيق تقنية Intel Software Guard Extensions (Intel SGX) في مجال المالية هو أمر مثير للغاية،” قال أنيل راو، نائب الرئيس والرئيس التنفيذي لشركة Intel لمنصات الأمان والهندسة المعمارية. “المالية، كما رأينا في العديد من الصناعات، غالبًا ما تكون محدودة بالتبادل الآمن للمعلومات، ونتائج التجارب الأولية بين Intel و Consilient تعد واعدة للغاية لمستقبل التمويل التعاوني.”

المزيد من المعلومات حول استخدام التعلم الفيدرالي في صناعة الخدمات المالية متاح في ورقة 白ي بعنوان التعلم الفيدرالي من خلال التكنولوجيا الثورية.