Baik, mari kita uraikan informasi dari siaran pers NICT (National Institute of Information and Communications Technology) Jepang tentang uji coba deteksi rekening ilegal menggunakan teknologi Federated Learning (Pembelajaran Gabungan) yang berfokus pada privasi.
Judul: Uji Coba Deteksi Rekening Ilegal di Bank dengan Teknologi Federated Learning yang Melindungi Privasi “DeepProtect”: Peningkatan Akurasi Terkonfirmasi
Sumber: NICT (National Institute of Information and Communications Technology), Jepang
Tanggal Rilis: 10 Juni 2025
Inti dari Siaran Pers:
Siaran pers ini mengumumkan bahwa NICT telah berhasil melakukan uji coba deteksi rekening ilegal (fraudulent accounts) di bank menggunakan teknologi Federated Learning (FL) yang disebut “DeepProtect”. Hasilnya menunjukkan bahwa penggunaan teknologi ini meningkatkan akurasi dalam mendeteksi rekening ilegal dibandingkan dengan metode konvensional. Aspek penting lainnya adalah teknologi ini melindungi privasi data sensitif pelanggan bank.
Pentingnya Teknologi Federated Learning (FL):
-
Pelatihan Model Terdistribusi: FL memungkinkan beberapa bank untuk berkolaborasi dalam melatih sebuah model deteksi rekening ilegal yang lebih kuat, tanpa perlu membagikan data mentah pelanggan mereka secara langsung. Setiap bank melatih model lokal di data mereka sendiri.
-
Perlindungan Privasi: Model yang sudah dilatih secara lokal di setiap bank kemudian “digabungkan” atau “diagregasi” oleh NICT (atau pihak ketiga yang dipercaya) untuk menciptakan model global yang lebih baik. Proses agregasi ini dirancang sedemikian rupa sehingga data pribadi pelanggan tetap terlindungi.
-
Keamanan Data: Karena data sensitif tidak berpindah dari sistem masing-masing bank, risiko kebocoran data dan pelanggaran privasi berkurang secara signifikan.
“DeepProtect” dan Keunggulannya:
-
Fokus Privasi: “DeepProtect” adalah implementasi khusus dari Federated Learning yang dikembangkan oleh NICT dengan penekanan kuat pada perlindungan privasi. Detail teknis spesifik tentang bagaimana privasi dilindungi mungkin memerlukan rilis teknis atau publikasi ilmiah yang lebih mendalam. Kemungkinan menggunakan teknik seperti Differential Privacy atau Secure Multi-Party Computation (SMC) untuk melindungi data selama proses agregasi.
-
Peningkatan Akurasi Deteksi: Dengan menggabungkan informasi dari berbagai bank (tanpa mengungkapkan data mentah), model global yang dihasilkan oleh “DeepProtect” mampu mengidentifikasi pola dan anomali yang mungkin tidak terlihat oleh masing-masing bank secara terpisah. Hal ini menghasilkan peningkatan akurasi dalam mendeteksi rekening ilegal.
Implikasi dan Aplikasi Potensial:
-
Peningkatan Keamanan Bank: Penggunaan “DeepProtect” atau teknologi FL serupa dapat membantu bank dalam mengurangi risiko penipuan dan kejahatan keuangan.
-
Kolaborasi yang Aman: FL memungkinkan bank untuk berkolaborasi dalam meningkatkan keamanan dan mendeteksi kejahatan tanpa mengorbankan privasi pelanggan.
-
Penerapan Luas: Prinsip FL dapat diterapkan di berbagai bidang lain di mana data sensitif terlibat, seperti perawatan kesehatan (untuk analisis data medis) dan intelijen (untuk analisis data tanpa mengungkapkan sumber).
Kesimpulan:
Uji coba ini menunjukkan potensi besar dari teknologi Federated Learning, khususnya “DeepProtect”, dalam meningkatkan keamanan bank dan melindungi privasi pelanggan. Peningkatan akurasi deteksi rekening ilegal yang dicapai dalam uji coba ini merupakan langkah maju yang signifikan dalam memerangi kejahatan keuangan dan mendorong kolaborasi yang aman dalam industri perbankan.
Catatan Tambahan:
Untuk pemahaman yang lebih mendalam, disarankan untuk mencari publikasi ilmiah atau dokumentasi teknis terkait “DeepProtect” dari NICT. Hal ini akan memberikan rincian spesifik tentang algoritma yang digunakan, mekanisme perlindungan privasi, dan metrik kinerja yang dicapai dalam uji coba.
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 telah menyampaikan berita.
Pertanyaan berikut digunakan untuk mendapatkan jawaban dari Google Gemini:
Pada 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’ telah diterbitkan menurut 情報通信研究機構. Silakan tulis artikel terperinci dengan informasi terkait secara mudah dipahami. Tolong jawab dalam bahasa Indonesia.
81