論文の概要: Privacy-Preserving Financial Anomaly Detection via Federated Learning & Multi-Party Computation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.04546v1
• Date: Fri, 6 Oct 2023 19:16:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-19 03:02:24.792434
• Title: Privacy-Preserving Financial Anomaly Detection via Federated Learning & Multi-Party Computation
• Title（参考訳）: フェデレーションラーニングとマルチパーティ計算によるプライバシー保護型財務異常検出
• Authors: Sunpreet Arora, Andrew Beams, Panagiotis Chatzigiannis, Sebastian Meiser, Karan Patel, Srinivasan Raghuraman, Peter Rindal, Harshal Shah, Yizhen Wang, Yuhang Wu, Hao Yang, Mahdi Zamani,
• Abstract要約: 本稿では、金融機関が高精度な異常検出モデルを共同で訓練できるプライバシー保護フレームワークについて述べる。 当社のソリューションは,顧客データのプライバシを保ちながら,高精度な異常検出モデルをトレーニングすることを可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.314619091307343
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: One of the main goals of financial institutions (FIs) today is combating fraud and financial crime. To this end, FIs use sophisticated machine-learning models trained using data collected from their customers. The output of machine learning models may be manually reviewed for critical use cases, e.g., determining the likelihood of a transaction being anomalous and the subsequent course of action. While advanced machine learning models greatly aid an FI in anomaly detection, model performance could be significantly improved using additional customer data from other FIs. In practice, however, an FI may not have appropriate consent from customers to share their data with other FIs. Additionally, data privacy regulations may prohibit FIs from sharing clients' sensitive data in certain geographies. Combining customer data to jointly train highly accurate anomaly detection models is therefore challenging for FIs in operational settings. In this paper, we describe a privacy-preserving framework that allows FIs to jointly train highly accurate anomaly detection models. The framework combines the concept of federated learning with efficient multi-party computation and noisy aggregates inspired by differential privacy. The presented framework was submitted as a winning entry to the financial crime detection track of the US/UK PETs Challenge. The challenge considered an architecture where banks hold customer data and execute transactions through a central network. We show that our solution enables the network to train a highly accurate anomaly detection model while preserving privacy of customer data. Experimental results demonstrate that use of additional customer data using the proposed approach results in improvement of our anomaly detection model's AUPRC from 0.6 to 0.7. We discuss how our framework, can be generalized to other similar scenarios.
• Abstract（参考訳）: 今日の金融機関(FIs)の主な目的の1つは、詐欺や金融犯罪と戦うことである。 この目的のためにFIは、顧客から収集したデータを使って訓練された洗練された機械学習モデルを使用する。 機械学習モデルのアウトプットは、トランザクションが異常である可能性とその後のアクションの手順を決定するといった、重要なユースケースのために手動でレビューすることができる。 高度な機械学習モデルは異常検出においてFIを大いに支援する一方で、他のFIから追加の顧客データを使用してモデル性能を著しく向上させることができる。 しかし、実際には、FIは他のFIとデータを共有するための顧客からの適切な同意が得られない可能性がある。 さらに、データプライバシの規制は、FIが特定の地理的にクライアントの機密データを共有することを禁じる可能性がある。 したがって、顧客のデータを組み合わせて高精度な異常検出モデルを共同訓練することは、運用環境におけるFIにとって困難である。 本稿では、FIが高精度な異常検出モデルを共同で訓練できるプライバシー保護フレームワークについて述べる。 このフレームワークは、フェデレーション学習の概念と、差分プライバシーにインスパイアされた効率的なマルチパーティ計算とノイズの多い集約を組み合わせる。 提示された枠組みは、US/UK PETs Challengeの金融犯罪検出トラックの勝者として提出された。 この課題は、銀行が顧客データを保持し、中央ネットワークを通じてトランザクションを実行するアーキテクチャを検討することである。 当社のソリューションは,顧客データのプライバシを保ちながら,高精度な異常検出モデルをトレーニングすることを可能にする。 実験の結果,提案手法を用いて顧客データを追加することで,異常検出モデルのAUPRCを0.6から0.7に改善することがわかった。 我々は、我々のフレームワークが、他の同様のシナリオにどのように一般化されるかについて論じる。

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