Intel & Consilient Güçlerini Birleştirdi: Federated Learning ile Finansal Sahtekarlıkla Mücadele

Consilient, para aklama ve terörizm finansmanının önlenmesi (AML/CFT) için bir sonraki nesil sistemi oluşturmaya adanmış yeni kurulan bir şirket, Intel® Software Guard Extensions (Intel® SGX) tarafından güçlendirilen yeni, güvenli, federated learning platformunu lanç etti. Yapay zeka (AI) platformu, finansal suçu önlemek ve finansal kurumlar arasında güvenli işbirliğini sağlamak amacını taşıyor ve aynı zamanda gizliliği korumaya ve verileri güvence altına almaya yardımcı oluyor.

Neden Önemli

Birleşmiş Milletler’e göre, her yıl küresel olarak gayri safi yurt içi hasılanın (GSYH) %2-5’i arasında bir miktar para aklanmakta ve bu da 800 milyar – 2 trilyon dolar arasında bir rakama karşılık geliyor. Manuel ve parçalı bir izleme sisteminden öteye geçme ihtiyacını tanıyan Consilient, federated learning ve Intel SGX’yi kullanarak finansal sahtekarlığı tespit eden akıllı, işbirlikçi ve her zaman açık bir çözüm geliştirdi.

Federated learning yoluyla bu süreci otomatikleştirerek, birden fazla veri kümesi, veritabanı ve yargı yetkisine erişim şifrelenir ve bu işlemin bir parçası olan farklı taraflara hiçbir zaman veri veya hassas müşteri bilgisi açıklanmaz. Hükümet ve finansal kurumlar, bu yeni platformu kullanarak yasadışı faaliyeti daha doğru ve verimli bir şekilde tespit edebilir, yanlış pozitif oranlarını azaltabilir, finansal suçu mücadele edebilir, daha yüksek değerli para aklamayı engelleyebilir ve meşru kişiler ve işletmelerin riski daha etkili bir şekilde yönetmesine yardımcı olabilir.

“Bankalar yasadışı ve sahtekar faaliyetleri tespit etmeye çalıştıklarında, sistem son derece verimsiz ve etkisizdir ve işlem izlemenin %95’ten fazlası yanlış pozitifler verir ve kurumlar kendi duvarlarının ötesindeki riski göremez. Consilient’in Intel SGX tarafından desteklenen federated machine learning teknolojisi ile finansal kurumlar ve yetkililer, finansal suçu dinamik ve güvenli bir şekilde keşfetme ve önleme şeklini yeniden tasarlıyoruz. Bu yeni yaklaşım, organizasyonların maliyetleri azaltmasına, personeli yeniden görevlendirmesine ve daha ciddi yasadışı finansman risklerini daha verimli ve etkili bir şekilde yönetmesine ve önceliklendirmesine olanak tanır.”

— Juan Zarate, K2 Integrity’nin küresel ortak yönetici ortağı ve chief strategy officerı ve ABD Hazine Bakanlığı’nın ilk terörizm finansmanı ve finansal suçlardan sorumlu yardımcı sekreteri

Nasıl Çalışır

Federated learning gizlilik koruyan bir makine öğrenimi (ML) tekniği ve gizli hesaplama modelidir ve merkezi olmayan veri üzerinden AI eğitimi sağlar. Consilient, DOZER™ teknolojisi üzerinde çalışan davranış tabanlı, ML sürümlü bir platform oluşturdu. ML modelleri, “normal” ve “anormal” kalıpları tespit etmek ve analiz etmek için birden fazla veri kümesi üzerinde eğitilebilir ve bu, insanların ve çoğu güncel teknolojinin tespit edemediği kalıpları tespit edebilir. Bu, katılımcı kurumların, yetkililerin ve düzenleyicilerin, özel verileri riske atmadan daha etkili, verimli ve sürdürülebilir bir şekilde sistemik riskleri keşfetmelerine ve yönetmelerine olanak tanır.

Bu hesaplama modeli, Intel SGX tarafından sağlanan donanım tabanlı güvenilir yürütme ortamı (TEE) ile mümkün kılınır ve bu, belirli uygulama kodunu ve verilerini bellekte izole etmeye ve korumaya yardımcı olur. Teknoloji, güven kökünün merkezi işlem biriminin donanımının küçük bir bölümüne ve ML uygulamasına sınırlı olmasını sağlar ve bu da potansiyel tehditlerin saldırı yüzeyini azaltır ve kodun ve verilerin gizliliği ve bütünlüğünü daha iyi korur.

“Intel Software Guard Extensions (Intel SGX) teknolojisinin finansal alanda uygulanması son derece heyecan verici” dedi Anil Rao, Intel başkan yardımcısı ve genel müdürü, Data Platforms Security and Systems Architecture. “Finans, birçok endüstride gördüğümüz gibi, güvenli bilgi paylaşımıyla sıklıkla sınırlıdır ve Intel ve Consilient arasındaki ilk deneme sonuçları, işbirlikçi finansı geleceği için büyük umut vaat ediyor.”

Finansal hizmetler endüstrisinde federated learning kullanımına ilişkin daha fazla bilgi, Federated Learning through Revolutionary Technology adlı beyaz yazıda mevcuttur.