Intel та Consilient об’єдналися, щоб використовувати федеративне навчання для боротьби з фінансовими злочинами

Consilient, новостворена компанія, яка займається створенням системи наступного покоління для боротьби з відмиванням грошей і фінансуванням тероризму (AML/CFT), запустила нову безпечну платформу федеративного навчання, яка працює на основі Intel (INTC ) Software Guard Extensions (Intel SGX). Платформа штучного інтелекту (AI) має на меті запобігання фінансових злочинів і забезпечення безпечного співробітництва між фінансовими установами, а також допомогу в захисті конфіденційності та безпеці даних.

Чому це важливо

За даними Організації Об’єднаних Націй, щороку від 2 до 5% валового внутрішнього продукту (ВВП) відмивається по всьому світу, що становить 800 мільярдів – 2 трильйони доларів. Визнаючи необхідність виходу за рамки ручної та фрагментарної системи моніторингу, Consilient створила інтелектуальну, спільну та постійно діючу систему, яка використовує федеративне навчання та Intel SGX для виявлення фінансових злочинів.

Автоматизуючи цей процес за допомогою федеративного навчання, доступ до декількох наборів даних, баз даних і юрисдикцій здійснюється за допомогою шифрування без розкриття даних або конфіденційної інформації про клієнтів різним сторонам. Урядові установи та фінансові інститути можуть використовувати цю нову платформу для більш точного та ефективного виявлення незаконної діяльності, з нижчими рівнями хибних позитивних результатів, що допомагає боротися з фінансовими злочинами, запобігати вищим рівням відмиванню грошей та дозволяє легітимним особам та підприємствам керувати ризиками більш ефективно.

«Коли банки намагаються виявити незаконну та шахрайську діяльність, система є високо неефективною та неефективною, з більш ніж 95% моніторингу транзакцій, що дають хибні позитивні результати, і установи не можуть бачити ризик за межами своїх стін. За допомогою федеративної машини навчання Consilient, підтримуваної Intel SGX, ми переробляємо спосіб, яким фінансові інститути та влади виявляють та запобігають фінансовим злочинам динамічно та безпечно. Цій новий підхід дозволяє організаціям економити кошти, перерозподіляти персонал та ефективно керувати та пріоритезувати більш серйозні ризики незаконного фінансування».

— Хуан Сарате, глобальний співкерівник та головний стратегічний директор K2 Integrity і перший помічник секретаря Міністерства фінансів США з питань фінансування тероризму та фінансових злочинів

Як це працює

Федеративне навчання – це техніка машинного навчання (ML), що зберігає приватність, та модель конфіденційного обчислення, яка дозволяє тренувати AI без централізації даних. Consilient створила поведінкову, керовану ML платформу, яка працює на технології DOZER. Моделі ML можна тренувати на декількох наборах даних для виявлення та аналізу «нормальних» та «анормальних» закономірностей, які люди та більшість сучасних технологій не можуть виявити. Це дозволяє учасникам, органам влади та регуляторам співпрацювати, одночасно виявляючи та керуючи системними ризиками більш ефективно, ефективно та сталийним чином без ризику для приватних даних.

Ця модель обчислення стала можливою завдяки Intel SGX, яка використовує апаратне середовище виконання довіри (TEE) для ізоляції та захисту певного коду програми та даних у пам’яті. Технологія допомагає забезпечити, що корінь довіри обмежений малим сегментом апаратного забезпечення центральної обробної одиниці та самої програми ML, зменшуючи поверхню атаки для потенційних загроз та краще захищаючи конфіденційність та цілісність коду та даних.

«Застосування технології Intel Software Guard Extensions (Intel SGX) у фінансовій сфері є надзвичайно цікавим, – сказав Аніл Рао, віцепрезидент та генеральний директор Intel з питань безпеки та архітектури систем. – Фінанси, як ми бачимо в багатьох галузях, часто обмежені безпечним обмінем інформацією, а перші результати випробувань між Intel та Consilient обіцяють велике майбутнє для колаборативних фінансів».

Більше інформації про використання федеративного навчання в фінансовій галузі доступно у білій книзі під назвою Федеративне навчання через революційну технологію.