論文の概要: A Privacy-Preserving Hybrid Federated Learning Framework for Financial
Crime Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.03654v1
- Date: Tue, 7 Feb 2023 18:12:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-08 15:20:13.946948
- Title: A Privacy-Preserving Hybrid Federated Learning Framework for Financial
Crime Detection
- Title(参考訳): 金融犯罪検出のためのプライバシー保護型ハイブリッド学習フレームワーク
- Authors: Haobo Zhang, Junyuan Hong, Fan Dong, Steve Drew, Liangjie Xue, Jiayu
Zhou
- Abstract要約: 本稿では,金融犯罪検知のためのセキュアでプライバシーに配慮した学習と推論を提供するハイブリッド・フェデレーション学習システムを提案する。
提案するフレームワークの検知性能とプライバシ保護能力を評価するために,広範な実証的研究を行った。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 27.284477227066972
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The recent decade witnessed a surge of increase in financial crimes across
the public and private sectors, with an average cost of scams of \$102m to
financial institutions in 2022. Developing a mechanism for battling financial
crimes is an impending task that requires in-depth collaboration from multiple
institutions, and yet such collaboration imposed significant technical
challenges due to the privacy and security requirements of distributed
financial data. For example, consider the Society for Worldwide Interbank
Financial Telecommunications (SWIFT) system, which generates 42 million
transactions per day across its 11,000 global institutions. Training a
detection model of fraudulent transactions requires not only secured SWIFT
transactions but also the private account activities of those involved in each
transaction from corresponding bank systems. The distributed nature of both
samples and features prevents most existing learning systems from being
directly adopted to handle the data mining task. In this paper, we collectively
address these challenges by proposing a hybrid federated learning system that
offers secure and privacy-aware learning and inference for financial crime
detection. We conduct extensive empirical studies to evaluate the proposed
framework's detection performance and privacy-protection capability, evaluating
its robustness against common malicious attacks of collaborative learning. We
release our source code at https://github.com/illidanlab/HyFL .
- Abstract(参考訳): この10年は、公的および民間セクターにおける金融犯罪の増加を目の当たりにしており、2022年の金融機関に対する詐欺の平均費用は102万ドルだった。
金融犯罪と戦うためのメカニズムの開発は、複数の機関からの深い協力を必要とする差し迫った課題であるが、このような協力は、分散金融データのプライバシーとセキュリティ要件のために、重大な技術的課題を課している。
例えば、世界銀行間金融通信協会(swift)システム(society for worldwide interbank financial telecommunications)を考えてみましょう。
不正取引の検出モデルを訓練するには、セキュアなSWIFT取引だけでなく、対応する銀行システムから各取引に関わる個人口座の活動も必要である。
サンプルと機能の両方の分散した性質は、既存の学習システムがデータマイニングタスクに直接採用されるのを防ぐ。
本稿では、金融犯罪検知のための安全でプライバシーに配慮した学習と推論を提供するハイブリッド・フェデレーション学習システムを提案する。
提案するフレームワークの検出性能とプライバシ保護能力を評価し,協調学習における一般的な悪意のある攻撃に対する頑健性を評価する。
ソースコードはhttps://github.com/illidanlab/HyFL で公開しています。
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