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英特尔&Consilient联合部队使用联合学习对抗财务欺诈

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Consilient是一家新成立的公司,致力于建立下一代反洗钱和打击资助恐怖主义(AML / CFT)的系统,该公司推出了一种新的安全解决方案, 联合学习 由英特尔®Software Guard扩展(英特尔®SGX)支持的平台。人工智能(AI)平台旨在防止金融犯罪并在金融机构之间实现安全协作,同时帮助保护隐私和安全数据。

为什么重要

根据 联合国每年在全球范围内洗净国内生产总值(GDP)的2-5%,总计8000亿美元–2万亿美元。认识到需要超越手动和分散的监控系统,Consilient构建了一个智能,协作且始终在线的解决方案,该解决方案利用联合学习和英特尔SGX来检测财务欺诈。

通过联合学习使该过程自动化,可以加密对多个数据集,数据库和管辖区的访问,而无需向相关各方透露数据或敏感的客户信息。政府和金融机构可以使用这个新平台,以较低的误报率更准确,更有效地检测非法活动,帮助打击金融犯罪,制止高价值的洗钱活动,并使合法的个人和企业更有效地管理风险。

“当银行试图检测非法和欺诈活动时,该系统效率极低且效率低下,超过95%的交易监控会导致误报,而机构则无法看到自己之外的风险。与Consilient的联盟 机器学习 在Intel SGX的支持下,我们正在重新设计金融技术,以重新设计金融机构和当局动态,安全地发现和预防金融犯罪风险的方式。这种新方法使组织可以节省成本,重新部署人员,并有效地管理和确定更严重的非法财务风险的优先级。”

—K2 Integrity的全球共同管理合伙人兼首席战略官,美国财政部负责恐怖主义融资和金融犯罪的第一任助理秘书Juan Zarate

这个怎么运作

联合学习 是一种保护隐私的机器学习(ML)技术和机密计算模型,可在不集中数据的情况下进行AI训练。 Consilient已经创建了一种基于行为的,由ML驱动的平台,该平台可在其DOZER™技术上运行。可以跨多个数据集训练ML模型,以检测和分析人类和大多数当前技术无法实现的“正常”和“异常”模式。这使参与机构,主管部门和监管机构可以进行协作,同时更有效,高效和可持续地发现和管理系统性风险,而不会使私有数据面临风险。

英特尔SGX使该计算模型成为可能,该公司使用基于硬件的受信任执行环境(TEE)来帮助隔离和保护内存中的特定应用程序代码和数据。该技术有助于确保信任根仅限于中央处理单元的一小部分硬件和ML应用程序本身,从而减少潜在威胁的攻击面,并更好地保护代码和数据的机密性和完整性。

英特尔数据平台安全和系统架构副总裁兼总经理Anil Rao表示:“在财务领域,英特尔软件保护扩展(Intel SGX)技术的应用令人兴奋。 “正如我们在许多行业中所看到的那样,财务通常受到安全信息共享的限制,英特尔与Consilient之间的初步试验结果为合作财务的未来带来了广阔前景。”

标题为“白皮书”的白皮书提供了有关在金融服务行业中使用联合学习的更多信息, 通过革命性技术进行联合学习.

丹尼尔(Daniel)大力支持AI最终将破坏一切。他呼吸技术并生活在尝试新产品的过程中。