CIC-NICT Workshop、BCCC-NICT Workshopにて、小澤誠一教授が銀行不正検知回避のための取引データ生成をテーマに登壇しました。（2025.9.4-9.5）

CIC-NICT Workshop、BCCC-NICT Workshopにて、小澤誠一教授が銀行不正検知回避のための取引データ生成をテーマに登壇しました。

【講演の内容は下記の通りです】
本研究グループでは、AIモデルへのWhite-box攻撃を想定し、金融不正検知AIの判定を回避できる取引データ生成の手法を提案しました。時系列データ生成モデルと敵対的サンプル生成アルゴリズムを組み合わせることで、異常検知AIの脆弱性を突く仕組みを考案しています。
実際に金融機関から提供された口座データを用いた実験では、60口座の悪性口座に対して、回避可能な取引データを生成できることを確認しました。

今後の課題としては、代理モデルを用いた実験の実施、より効率的な攻撃アルゴリズムやブラックボックス手法の開発、さらに防御側の対策（敵対的訓練や訓練データ補強）の検討が挙げられます。
今後もこれらの課題に取り組み、研究を進めていきます。