インテルとコンシリエントが連携してフェデレーテッドラーニングを用いた金融犯罪対策を強化

コンシリエントは、反_money_洗浄とテロ資金提供対策（AML/CFT）の次世代システムを確立するために設立された新会社で、インテル®ソフトウェア・ガード・エクステンション（Intel (INTC ) ® SGX）を活用した新しいセキュアなフェデレーテッド・ラーニング・プラットフォームを立ち上げました。この人工知能（AI）プラットフォームは、金融犯罪を防止し、金融機関間のセキュアなコラボレーションを可能にし、プライバシーとデータのセキュリティを保護することを目的としています。

なぜ重要か

国連によると、世界のGDPの2〜5%が毎年洗浄されており、約800億ドルから2兆ドルの規模になります。手動でモニタリングするシステムの限界を認識し、コンシリエントはインテルSGXとフェデレーテッド・ラーニングを活用した、インテリジェントでコラボレーション可能な常にオンのソリューションを構築しました。

フェデレーテッド・ラーニングを通じてこのプロセスを自動化することで、複数のデータセット、データベース、管轄区域へのアクセスが暗号化され、関係する各当事者のデータや機密顧客情報が公開されることなく行われます。政府と金融機関は、この新しいプラットフォームを使用して、不正行為をより正確かつ効率的に検出でき、偽陽性の発生率を低減し、金融犯罪を撲滅し、高額な資金洗浄を阻止し、合法的な個人や企業がリスクをより効果的に管理できるようになります。

「銀行が不正行為や詐欺行為を検出しようとすると、そのシステムは非常に非効率的で効果がなく、取引モニタリングの95%以上が偽陽性となり、機関は自社の壁を越えたリスクを見えなくします。コンシリエントのフェデレーテッド・マシン・ラーニング・テクノロジーは、インテルSGXによって裏付けられており、金融機関や当局が金融犯罪リスクを動的にかつセキュアに発見し、防止する方法を再設計しています。この新しいアプローチにより、組織はコストを削減し、人員を再配置し、より深刻な不正金融リスクを効率的に管理および優先順位付けできます。」

―― Juan Zarate、K2 Integrityのグローバル共同マネージング・パートナー兼チーフ・ストラテジー・オフィサー、米国財務省テロ資金提供・金融犯罪担当初代次官補

しくみ

フェデレーテッド・ラーニングは、プライバシーを保つマシン・ラーニング（ML）テクニックおよび機密コンピューティング・モデルであり、データの集中化なしにAIトレーニングを可能にします。 コンシリエントは、DOZER™テクノロジーを活用した、行動に基づくMLドライブ型プラットフォームを作成しました。MLモデルは、複数のデータセットを横断して「正常」および「異常」パターンを検出および分析することができ、人間や現在のテクノロジーでは検出できないものです。これにより、参加機関、当局、規制当局がコラボレーションしながら、システム的なリスクをより効果的に、効率的に、持続的に発見および管理できますが、プライベート・データを危険にさらすことはありません。

このコンピューティング・モデルは、インテルSGXによって可能になります。インテルSGXは、ハードウェアベースの信頼できる実行環境（TEE）を使用して、特定のアプリケーション・コードとデータをメモリ内で分離および保護します。このテクノロジーは、信頼の根拠がCPUのハードウェアの一部とMLアプリケーション自体に限定され、潜在的な脅威への攻撃面を削減し、コードとデータの機密性と整合性をよりよく保護します。

「インテル・ソフトウェア・ガード・エクステンション（Intel SGX）テクノロジーの金融分野への応用は、非常に興奮するものです」と、インテルのAnil Rao副社長兼データ・プラットフォーム・セキュリティおよびシステム・アーキテクチャ担当ゼネラルマネージャーは述べています。「金融分野は、セキュアな情報共有によって制限されることが多く、インテルとコンシリエントの初期トライアル結果は、コラボレーション・ファイナンスの将来にとって非常に大きな期待を持たれています。」

金融サービス業界でフェデレーテッド・ラーニングを使用する方法についての詳細は、革命的なテクノロジーによるフェデレーテッド・ラーニングというタイトルのホワイトペーパーで入手できます。