สถาบันวิจัยข้อมูลและการสื่อสารแห่งชาติญี่ปุ่น (NICT) ประสบความสำเร็จในการทดลองตรวจจับบัญชีทุจริตของธนาคารด้วยเทคโนโลยี Federated Learning ที่เน้นความเป็นส่วนตัว “DeepProtect”
สรุปข่าว:
สถาบันวิจัยข้อมูลและการสื่อสารแห่งชาติญี่ปุ่น (NICT) ได้ประกาศความสำเร็จในการทดลองใช้เทคโนโลยี Federated Learning ที่เน้นความเป็นส่วนตัวที่ชื่อว่า “DeepProtect” ในการตรวจจับบัญชีทุจริตของธนาคาร โดยผลการทดลองพบว่า เทคโนโลยีนี้สามารถช่วยเพิ่มความแม่นยำในการตรวจจับบัญชีทุจริตได้อย่างมีนัยสำคัญ
รายละเอียดสำคัญ:
- ชื่อเทคโนโลยี: DeepProtect (เทคโนโลยี Federated Learning ที่เน้นความเป็นส่วนตัว)
- หน่วยงานที่พัฒนา: สถาบันวิจัยข้อมูลและการสื่อสารแห่งชาติญี่ปุ่น (NICT)
- วัตถุประสงค์ของการทดลอง: เพื่อตรวจสอบประสิทธิภาพของ DeepProtect ในการตรวจจับบัญชีทุจริตของธนาคาร
- ผลการทดลอง: เทคโนโลยี DeepProtect สามารถช่วยเพิ่มความแม่นยำในการตรวจจับบัญชีทุจริตได้
- วันที่เผยแพร่: 10 มิถุนายน 2568 (ค.ศ. 2025)
Federated Learning คืออะไรและทำไมถึงสำคัญ?
Federated Learning เป็นเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) ที่ช่วยให้สามารถฝึกโมเดล (Model) หรือแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ ได้โดยไม่ต้องแชร์ข้อมูลดิบ (Raw Data) ระหว่างหน่วยงานหรือองค์กรต่างๆ ข้อมูลจะถูกเก็บไว้ในแต่ละหน่วยงานและใช้เพื่อฝึกโมเดลภายในองค์กรนั้นๆ จากนั้นจะมีการแชร์เฉพาะพารามิเตอร์ (Parameters) หรือค่าต่างๆ ของโมเดลที่ได้จากการฝึกอบรม เพื่อนำไปรวมกันเป็นโมเดลส่วนกลาง (Global Model) ที่แม่นยำยิ่งขึ้น
ทำไม Federated Learning ถึงสำคัญในบริบทของการตรวจจับบัญชีทุจริต?
- ความเป็นส่วนตัว: ธนาคารหลายแห่งอาจมีข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับการทุจริต แต่ไม่สามารถแชร์ข้อมูลดิบได้เนื่องจากข้อจำกัดด้านความเป็นส่วนตัว Federated Learning ช่วยให้ธนาคารเหล่านี้สามารถร่วมมือกันฝึกโมเดลตรวจจับการทุจริตได้โดยไม่ต้องละเมิดความเป็นส่วนตัวของลูกค้า
- การปรับปรุงความแม่นยำ: การฝึกโมเดลด้วยข้อมูลจากหลายแหล่งจะช่วยให้โมเดลมีความแม่นยำและครอบคลุมมากขึ้นในการตรวจจับรูปแบบการทุจริตที่หลากหลาย
- การลดความเสี่ยง: การใช้ Federated Learning ช่วยลดความเสี่ยงที่เกี่ยวข้องกับการแชร์ข้อมูล เนื่องจากข้อมูลดิบยังคงอยู่ในความควบคุมของแต่ละองค์กร
DeepProtect ทำงานอย่างไร?
DeepProtect เป็นเทคโนโลยี Federated Learning ที่ออกแบบมาเพื่อเพิ่มความเป็นส่วนตัวในการฝึกโมเดล ข้อมูลเกี่ยวกับวิธีการทำงานที่เฉพาะเจาะจงของ DeepProtect ยังไม่ได้รับการเปิดเผยในข่าวประชาสัมพันธ์ฉบับนี้ อย่างไรก็ตาม โดยทั่วไปแล้ว เทคนิค Federated Learning ที่เน้นความเป็นส่วนตัว มักจะมีการใช้เทคนิคต่างๆ เช่น
- Differential Privacy: การเพิ่มสัญญาณรบกวนเข้าไปในข้อมูลหรือพารามิเตอร์ของโมเดล เพื่อป้องกันไม่ให้สามารถระบุตัวตนของบุคคลจากข้อมูลที่แชร์ได้
- Secure Multi-Party Computation (SMPC): การใช้โปรโตคอลทางคณิตศาสตร์ที่ช่วยให้หลายฝ่ายสามารถคำนวณฟังก์ชันร่วมกันได้ โดยไม่ต้องเปิดเผยข้อมูลส่วนตัวของแต่ละฝ่าย
ผลกระทบและการนำไปใช้ในอนาคต:
ความสำเร็จในการทดลองนี้แสดงให้เห็นถึงศักยภาพของ Federated Learning ในการแก้ปัญหาที่ซับซ้อนซึ่งต้องอาศัยข้อมูลจากหลายแหล่ง โดยคำนึงถึงความเป็นส่วนตัวเป็นสำคัญ เทคโนโลยี DeepProtect อาจถูกนำไปใช้ในอุตสาหกรรมต่างๆ ที่มีความละเอียดอ่อนด้านข้อมูล เช่น การดูแลสุขภาพ, การเงิน, และภาครัฐ เพื่อช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงานและลดความเสี่ยงในขณะที่ปกป้องความเป็นส่วนตัวของบุคคล
สรุป:
การทดลองใช้ DeepProtect ในการตรวจจับบัญชีทุจริตของธนาคารถือเป็นก้าวสำคัญในการพัฒนาเทคโนโลยี Federated Learning ที่เน้นความเป็นส่วนตัว เทคโนโลยีนี้มีศักยภาพที่จะช่วยให้องค์กรต่างๆ สามารถร่วมมือกันแก้ปัญหาที่ซับซ้อนได้ โดยไม่ต้องละเมิดความเป็นส่วนตัวของบุคคล และอาจนำไปสู่การพัฒนาบริการและผลิตภัณฑ์ที่มีประสิทธิภาพและปลอดภัยยิ่งขึ้นในอนาคต
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 ได้ให้ข่าวสารแล้ว
คำถามต่อไปนี้ถูกใช้เพื่อสร้างคำตอบจาก Google Gemini:
เวลา 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’ ได้รับการเผยแพร่ตาม 情報通信研究機構 กรุณาเขียนบทความโดยละเอียดพร้อมข้อมูลที่เกี่ยวข้องในรูปแบบที่เข้าใจง่าย กรุณาตอบเป็นภาษาไทย
99