情報通信研究機構（NICT）セキュリティ基盤研究室は、複数の組織内で学習した結果を暗号化して中央サーバに集め、中央サーバで暗号化したまま学習結果を更新できるプライバシー保護深層学習技術「DeepProtect」を開発した。同技術により、各組織が所有するデータを外部に開示することなく、複数組織が連携することで多くのデータを基にした学習が可能となる。
NICTは、神戸大学、エルテスと共に、JST CREST「人工知能」研究領域にて、データの利活用とプライバシー保護を両立できるプライバシー保護データ解析技術の研究開発及び実用性検証に取り組み、千葉銀行等の協力の下、金融業界で課題となっている不正送金（振り込め詐欺等）の検知実験を行ってきた。
同研究開発では、①NICTの持つ暗号・プライバシー保護技術と ②神戸大学の持つ機械学習に関する知見を活かし、プライバシー保護データ解析技術の開発を行い、③エルテスの持つリスク検知に特化したビッグデータ解析ビジネスの経験を活かし、社会実装に向けた取り組みを行っている。
同研究開発の中で、NICTは各組織内で学習した結果を暗号化して中央サーバに集め、中央サーバで暗号化したままこれらの学習結果を更新できるプライバシー保護深層学習技術「DeepProtect」を開発した。
同技術により、各組織が持つデータを外部に開示することなく、複数組織が連携することで多くのデータを基にした学習が可能となる。
NICT、神戸大学、エルテスは、このようなプライバシー保護データ解析技術の実用性検証を行うため、千葉銀行等の協力の下、金融業界で課題となっている不正送金（振り込め詐欺等）の検知実験を行っている。
このたび、不正送金の自動検知精度の更なる向上に向け、より多くの金融機関と連携した実証実験を開始するため、同実証実験に参加金融機関を募集中。
トータル
