論文の概要: Locally Differentially Private Embedding Models in Distributed Fraud Prevention Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.02450v1
• Date: Wed, 3 Jan 2024 14:04:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-08 17:17:28.118199
• Title: Locally Differentially Private Embedding Models in Distributed Fraud Prevention Systems
• Title（参考訳）: 分散不正防止システムにおける局所的微分プライベート埋め込みモデル
• Authors: Iker Perez, Jason Wong, Piotr Skalski, Stuart Burrell, Richard Mortier, Derek McAuley, David Sutton
• Abstract要約: プライバシの観点から設計され,最近のPETs Prize Challengesで授与された不正防止のための協調的なディープラーニングフレームワークを提案する。 各種トランザクションシーケンスの潜時埋め込み表現とローカル差分プライバシを利用して、外部にホストされた不正や異常検出モデルを安全に通知するデータリリース機構を構築する。 我々は,大規模決済ネットワークが寄贈した2つの分散データセットへのコントリビューションを評価し,他のアプリケーションドメインでの公開作業に類似したユーティリティ・プライバシ・トレードオフとともに,一般的な推論時攻撃に対するロバスト性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.001149416674759
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Global financial crime activity is driving demand for machine learning solutions in fraud prevention. However, prevention systems are commonly serviced to financial institutions in isolation, and few provisions exist for data sharing due to fears of unintentional leaks and adversarial attacks. Collaborative learning advances in finance are rare, and it is hard to find real-world insights derived from privacy-preserving data processing systems. In this paper, we present a collaborative deep learning framework for fraud prevention, designed from a privacy standpoint, and awarded at the recent PETs Prize Challenges. We leverage latent embedded representations of varied-length transaction sequences, along with local differential privacy, in order to construct a data release mechanism which can securely inform externally hosted fraud and anomaly detection models. We assess our contribution on two distributed data sets donated by large payment networks, and demonstrate robustness to popular inference-time attacks, along with utility-privacy trade-offs analogous to published work in alternative application domains.
• Abstract（参考訳）: グローバルな金融犯罪活動は、不正防止における機械学習ソリューションの需要を押し上げている。 しかし、予防システムは個別に金融機関に提供され、意図しない漏洩や敵対攻撃の恐れから、データ共有のための規定は少ない。 金融における協調学習の進歩は稀であり,プライバシ保護データ処理システムから得られた実世界の洞察を見つけることは困難である。 本稿では,プライバシの観点から設計され,最近のPETs Prize Challengesで授与された不正防止のための協調的ディープラーニングフレームワークを提案する。 我々は,外部にホストされた不正および異常検出モデルにセキュアに通知できるデータ解放機構を構築するために,異なるトランザクションシーケンスの潜在埋め込み表現と局所的差分プライバシを利用する。 我々は,大規模支払いネットワークから寄贈された2つの分散データセットに対する貢献を評価し,一般的な推論時間攻撃に対する堅牢性を示すとともに,他のアプリケーションドメインでの公開作業と類似したユーティリティプライバシートレードオフを示す。

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