エントリーの編集
![loading...](https://b.st-hatena.com/bdefb8944296a0957e54cebcfefc25c4dcff9f5f/images/v4/public/common/loading@2x.gif)
エントリーの編集は全ユーザーに共通の機能です。
必ずガイドラインを一読の上ご利用ください。
記事へのコメント1件
- 注目コメント
- 新着コメント
注目コメント算出アルゴリズムの一部にLINEヤフー株式会社の「建設的コメント順位付けモデルAPI」を使用しています
![アプリのスクリーンショット](https://b.st-hatena.com/bdefb8944296a0957e54cebcfefc25c4dcff9f5f/images/v4/public/entry/app-screenshot.png)
- バナー広告なし
- ミュート機能あり
- ダークモード搭載
関連記事
不正送金の自動検知を実現へ!「DeepProtect」活用の実証実験、金融機関5行と連携開始 | Techable(テッカブル)
国立研究開発法人情報通信研究機構(以下、「NICT」)のサイバーセキュリティ研究所セキュリティ基盤研... 国立研究開発法人情報通信研究機構(以下、「NICT」)のサイバーセキュリティ研究所セキュリティ基盤研究室は、独自技術「DeepProtect」を用いて、国立大学法人神戸大学(以下、「神戸大学」)および株式会社エルテス(以下、「エルテス」)とともに、不正送金をはじめとした金融犯罪の自動検知を目指している。 今回、そのような自動検知の精度向上を図る目的で、既に連携があった千葉銀行に加え、三菱UFJ銀行・中国銀行・三井住友信託銀行・伊予銀行が実証実験に参加。オープンイノベーションによる実施体制を構築し、各組織のデータを互いに開示することなく、複数組織による協調学習が可能なシステムを目標とする。 これまでの経緯近年はテクノロジーの進化や経済のグローバル化が進む一方で、不正送金や振り込め詐欺のような金融犯罪の手法が巧妙化している。 こういった不正取引を検出するために、多くの金融機関ではルールベースの
2020/05/20 リンク