Tuyệt vời! Dựa trên thông báo từ NICT (Viện Nghiên cứu Thông tin và Truyền thông Quốc gia Nhật Bản) ngày 10 tháng 6 năm 2025, đây là bài viết chi tiết về công nghệ “DeepProtect” và ứng dụng của nó trong việc phát hiện tài khoản gian lận ngân hàng:
Công nghệ “DeepProtect” giúp ngân hàng phát hiện tài khoản gian lận hiệu quả hơn, đồng thời bảo vệ quyền riêng tư của khách hàng
Tóm tắt:
NICT vừa công bố kết quả thử nghiệm thành công công nghệ “DeepProtect” trong việc phát hiện tài khoản gian lận tại ngân hàng. Điểm đặc biệt của “DeepProtect” là nó sử dụng một phương pháp gọi là “học liên hợp bảo mật quyền riêng tư” (Privacy-Preserving Federated Learning). Phương pháp này cho phép các ngân hàng chia sẻ thông tin để cải thiện khả năng phát hiện gian lận, nhưng đồng thời vẫn đảm bảo dữ liệu cá nhân của khách hàng được bảo vệ an toàn.
Vấn đề hiện tại:
- Gian lận tài khoản ngân hàng: Gian lận tài khoản ngân hàng là một vấn đề nhức nhối, gây thiệt hại lớn cho cả ngân hàng và khách hàng.
- Khó khăn trong việc phát hiện: Các giao dịch gian lận ngày càng tinh vi, khiến việc phát hiện trở nên khó khăn hơn.
- Bảo mật dữ liệu: Ngân hàng phải tuân thủ các quy định nghiêm ngặt về bảo mật dữ liệu khách hàng. Việc chia sẻ dữ liệu giữa các ngân hàng để cải thiện khả năng phát hiện gian lận thường gặp nhiều rào cản pháp lý và kỹ thuật.
Giải pháp “DeepProtect”:
“DeepProtect” là một công nghệ được phát triển bởi NICT, dựa trên “học liên hợp bảo mật quyền riêng tư”. Nó hoạt động như sau:
- Dữ liệu được giữ tại chỗ: Thay vì chia sẻ dữ liệu giao dịch trực tiếp, mỗi ngân hàng giữ dữ liệu của riêng mình.
- Mô hình học tập được chia sẻ: Các ngân hàng cùng nhau huấn luyện một mô hình học máy để phát hiện gian lận. Tuy nhiên, thay vì chia sẻ dữ liệu, họ chỉ chia sẻ các bản cập nhật của mô hình học máy.
- Bảo vệ quyền riêng tư: Các kỹ thuật mã hóa và bảo mật tiên tiến được sử dụng để đảm bảo không ai có thể truy cập hoặc suy luận thông tin cá nhân từ các bản cập nhật mô hình.
- Cải thiện độ chính xác: Bằng cách hợp tác, các ngân hàng có thể tạo ra một mô hình phát hiện gian lận chính xác hơn so với việc sử dụng dữ liệu của riêng mình.
Kết quả thử nghiệm:
- Thử nghiệm thực tế cho thấy “DeepProtect” giúp cải thiện đáng kể độ chính xác trong việc phát hiện tài khoản gian lận.
- Quan trọng hơn, nó đảm bảo rằng dữ liệu cá nhân của khách hàng được bảo vệ nghiêm ngặt trong suốt quá trình.
Lợi ích của “DeepProtect”:
- Phát hiện gian lận hiệu quả hơn: Giúp ngân hàng bảo vệ tài sản và uy tín của mình.
- Bảo vệ quyền riêng tư của khách hàng: Đáp ứng các quy định về bảo mật dữ liệu và xây dựng lòng tin với khách hàng.
- Hợp tác dễ dàng: Cho phép các ngân hàng hợp tác để chống lại gian lận mà không cần chia sẻ dữ liệu nhạy cảm.
- Tiết kiệm chi phí: Giảm thiểu thiệt hại do gian lận và chi phí liên quan đến việc điều tra và xử lý các vụ việc gian lận.
Kết luận:
“DeepProtect” là một bước tiến quan trọng trong việc chống lại gian lận tài khoản ngân hàng. Nó cho phép các ngân hàng tận dụng sức mạnh của học máy để phát hiện gian lận hiệu quả hơn, đồng thời bảo vệ quyền riêng tư của khách hàng. Công nghệ này hứa hẹn sẽ đóng góp tích cực vào việc xây dựng một hệ thống tài chính an toàn và đáng tin cậy hơn.
Thông tin thêm (nếu có):
Nếu thông báo của NICT cung cấp thêm thông tin chi tiết về các kỹ thuật cụ thể được sử dụng trong “DeepProtect” (ví dụ: loại thuật toán học máy, phương pháp mã hóa), hoặc các ngân hàng cụ thể tham gia thử nghiệm, bạn có thể bổ sung vào bài viết để tăng tính chính xác và hấp dẫn.
Hy vọng bài viết này hữu ích!
プライバシー保護連合学習技術「DeepProtect」を活用した銀行の不正口座検知の実証実験を実施し、検知精度向上を確認
AI đã cung cấp tin tức.
Câu hỏi sau đã được sử dụng để tạo câu trả lời từ Google Gemini:
Vào lúc 2025-06-10 05:00, ‘プライバシー保護連合学習技術「DeepProtect」を活用した銀行の不正口座検知の実証実験を実施し、検知精度向上を確認’ đã được công bố theo 情報通信研究機構. Vui lòng viết một bài chi tiết với thông tin liên quan theo cách dễ hiểu. Vui lòng trả lời bằng tiếng Việt.
101