論文の概要: Privacy-Preserving Credit Card Fraud Detection using Homomorphic Encryption

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.06675v1
• Date: Sat, 12 Nov 2022 14:28:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-15 19:26:35.554994
• Title: Privacy-Preserving Credit Card Fraud Detection using Homomorphic Encryption
• Title（参考訳）: 均一暗号を用いたプライバシー保護型クレジットカード不正検出
• Authors: David Nugent
• Abstract要約: 本稿では,同型暗号を用いた暗号化トランザクションにおける私的不正検出システムを提案する。 XGBoostとフィードフォワードニューラルネットワークという2つのモデルは、データの不正検出として訓練されている。 XGBoostモデルは、ニューラルネットワークの296msに比べて、推論が6ms以下で、パフォーマンスが向上している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Credit card fraud is a problem continuously faced by financial institutions and their customers, which is mitigated by fraud detection systems. However, these systems require the use of sensitive customer transaction data, which introduces both a lack of privacy for the customer and a data breach vulnerability to the card provider. This paper proposes a system for private fraud detection on encrypted transactions using homomorphic encryption. Two models, XGBoost and a feedforward classifier neural network, are trained as fraud detectors on plaintext data. They are then converted to models which use homomorphic encryption for private inference. Latency, storage, and detection results are discussed, along with use cases and feasibility of deployment. The XGBoost model has better performance, with an encrypted inference as low as 6ms, compared to 296ms for the neural network. However, the neural network implementation may still be preferred, as it is simpler to deploy securely. A codebase for the system is also provided, for simulation and further development.
• Abstract（参考訳）: クレジットカード詐欺は金融機関とその顧客が継続的に直面する問題であり、不正検知システムによって軽減される。 しかし、これらのシステムは、顧客のプライバシーの欠如と、カードプロバイダにデータ侵害の脆弱性をもたらす、機密性の高い顧客トランザクションデータを使用する必要がある。 本稿では,同型暗号を用いた暗号化トランザクションにおけるプライベート不正検出システムを提案する。 XGBoostとフィードフォワード分類器ニューラルネットワークという2つのモデルは、平文データに基づく不正検出として訓練されている。 その後、プライベート推論に同型暗号化を使用するモデルに変換される。 レイテンシ、ストレージ、検出結果について、ユースケースとデプロイの可能性について論じる。 XGBoostモデルは、ニューラルネットワークの296msに比べて、暗号化推論が6ms以下で、パフォーマンスが向上している。 しかし、安全なデプロイがより簡単であるため、ニューラルネットワークの実装が望ましいかもしれない。 シミュレーションとさらなる開発のためのシステム用のコードベースも提供される。

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