인텔과 콘실리언트, 금융 사기 방지를 위한 연합 학습 플랫폼 출시

콘실리언트는 금융 사기 방지와 테러 자금 제공 방지를 위한 차세대 시스템을 구축하기 위해 설립된 회사로, 인텔 소프트웨어 가드 확장(Intel (INTC ) SGX)을 기반으로 하는 새로운 보안 연합 학습 플랫폼을 출시했다. 이 인공지능 플랫폼은 금융 사기를 방지하고 금융 기관 간의 협력을 가능하게 하며, 개인 정보와 데이터를 보호하는 것을 목표로 한다.

왜 중요한가

유엔에 따르면, 매년 2-5%의 국내총생산(GDP)이 세계적으로洗钱으로 처리되며, 이는 8000억 달러에서 2조 달러에 달한다. 콘실리언트는 수동적이고 단편적인 모니터링 시스템을 넘어서기 위해, 연합 학습과 인텔 SGX를 활용한 지능형 협력 솔루션을 개발했다. 이 솔루션은 금융 기관과 정부가 불법 활동을 더 정확하게检测하고, 효율적으로 방지할 수 있도록 도와준다.

연합 학습을 통해, 다중 데이터 세트, 데이터베이스, 및 관할 구역에 대한 접근이 암호화되며, 관련된 모든 당사자가 데이터나 민감한 고객 정보를 알 수 없도록 한다. 정부와 금융 기관은 이 새로운 플랫폼을 사용하여 불법 활동을 더 정확하게检测하고, 높은 가치의洗钱을 방지하며, 합법적인 개인과 기업이 위험을 더 효율적으로 관리할 수 있도록 도와준다.

“은행들이 불법 및 사기 활동을检测하려고 할 때, 시스템은 매우 비효율적이고 효과가 없다. 95% 이상의 거래 모니터링이 잘못된 양성으로 판定되고, 기관들은 자체 벽을 넘어서 위험을 볼 수 없다. 콘실리언트의 연합 기계 학습 기술은 인텔 SGX를 통해 지원되며, 금융 기관과 당국이 금융 사기 위험을 동적으로 및 보안적으로检测하고 방지할 수 있도록 한다. 이 새로운 접근 방식은 조직이 비용을 절감하고, 인력을 재배치하며, 더 심각한 불법 금융 위험을 효율적으로 관리할 수 있도록 도와준다.”

― 후안 자라테, K2 인테그리티의 글로벌 공동 관리 파트너 및 최고 전략 책임자, 미국 재무부 테러 자금 제공 및 금융 범죄 담당 첫 번째 부차관보

작동 원리

연합 학습은 개인 정보를 보호하는 기계 학습 기술이자 기밀 컴퓨팅 모델로, 데이터를集中하지 않고 인공지능 훈련을 가능하게 한다. 콘실리언트는 행동 기반의 기계 학습驱动 플랫폼을 개발했으며, DOZER 기술을 사용한다. 기계 학습 모델은 여러 데이터 세트에 걸쳐 훈련되어, 인간과 대부분의 현재 기술이检测할 수 없는 “정상” 및 “비정상” 패턴을检测하고 분석할 수 있다. 이는 참여 기관, 당국, 및 규제 기관이 협력하여 시스템적인 위험을 더 효율적으로检测하고 관리할 수 있도록 도와준다.

이 컴퓨팅 모델은 인텔 SGX를 통해 구현되며, 하드웨어 기반의 신뢰할 수 있는 실행 환경(TEE)을 사용하여 특정 애플리케이션 코드와 데이터를 메모리에서 분리하고 보호한다. 이 기술은 루트의 신뢰가 중앙 처리 장치의 하드웨어와 기계 학습 애플리케이션 자체에만 제한되도록 도와주며, 잠재적인 위협에 대한 공격 표면을 줄이고, 코드와 데이터의 기밀성과 무결성을 더 잘 보호한다.

“인텔 소프트웨어 가드 확장 기술의 금융 분야 적용은 매우 흥미롭다”라고 인텔의 데이터 플랫폼 보안 및 시스템 아키텍처 부사장인 아닐 라오가 말했다. “금융은 종종 보안 정보 공유에 제한되며, 인텔과 콘실리언트 간의 초기 시험 결과는 협력 금융의 미래에 대한 엄청난 가능성을 보여준다.”

금융 서비스 산업에서 연합 학습을 사용하는 방법에 대한 자세한 정보는 혁신적인 기술을 통한 연합 학습이라는 제목의 백서에서 확인할 수 있다.