Datenschutzfreundliches unscharfes Namensmatching in der Finanzwelt

In der heutigen Welt sind Finanzinstitute stark von Daten abhängig, um effizient zu arbeiten, Dienstleistungen zu verbessern und Verbrechen wie Betrug zu verhindern. Daten zwischen verschiedenen Bereichen eines Unternehmens oder zwischen verschiedenen Organisationen auszutauschen, kann helfen, schnelle, informierte Entscheidungen zu treffen, besonders wenn es darum geht, Probleme wie Geldwäsche zu erkennen. Allerdings können Datenschutzbestimmungen es diesen Organisationen schwer machen, Daten frei auszutauschen. Um dem entgegenzuwirken, werden Technologien, die den Datenschutz wahren, immer häufiger eingesetzt, sodass Unternehmen Einblicke gewinnen können, während sie innerhalb der gesetzlichen Grenzen bleiben.

In dieser Diskussion konzentrieren wir uns auf eine Situation, in der Vorschriften verhindern, dass eine Partei Informationen über bestimmte Konten mit einer anderen Partei teilt, egal ob diese Partei intern oder extern ist. Das ist besonders knifflig, weil die Namen der Kontoinhaber in verschiedenen Datensätzen unterschiedlich aufgezeichnet sein können. Ein neuer Ansatz für sicheres, unscharfes Namens-Matching wird vorgeschlagen, der fortschrittliche Verschlüsselungstechniken nutzt, um die Privatsphäre zu schützen, während Namen über Datensätze verschiedener Institutionen hinweg verglichen werden.

#Der Bedarf an Datenschutz beim Datenaustausch

Finanzorganisationen müssen durch Datenschutzbestimmungen navigieren, während sie ihre Dienstleistungen effizient ausführen. Das Teilen von Kundeninformationen ist für Operationen wie Betrugserkennung und Geldwäschebekämpfung unerlässlich. Allerdings schränken verschiedene Vorschriften ein, wie diese Daten geteilt werden können, insbesondere über Ländergrenzen hinweg.

Bestehende Methoden, bekannt als Private Set Intersection (PSI) und fuzzy PSI, helfen Organisationen, genaue und ähnliche Übereinstimmungen zu finden, ohne sensible Informationen preiszugeben. Diese Methoden beinhalten typischerweise zwei Hauptschritte: ähnliche Elemente zusammenfassen und sie dann Abgleichen, um mögliche Übereinstimmungen zu finden.

#Herausforderungen beim Namensvergleich

Namen abzugleichen ist schwierig, weil sie auf viele verschiedene Arten aufgezeichnet werden können. Ein einzelner Name hat vielleicht keine standardisierte Schreibweise, was es schwieriger macht, die gleiche Person in verschiedenen Datensätzen zu identifizieren. Zum Beispiel könnten die Namen „Mary Janes“ und „Marie Jones“ unterschiedliche Personen darstellen, anstatt Tippfehler zu sein.

Um diese Probleme zu lösen, nutzen Organisationen eine Methode namens Entitätsauflösung, die hilft, Datensätze zu identifizieren, die sich auf dieselben realen Personen beziehen. Dieser Prozess ist entscheidend für das Datenmanagement und hat Anwendungen in verschiedenen Bereichen wie Finanzen und Gesundheitswesen.

Im Finanzsektor können die Variationen in der Aufzeichnung von Kundennamen zu Verzögerungen und einem erhöhten Aufwand bei der Identifizierung und Verifizierung von Kundenkonten führen. Das wirkt sich nicht nur auf die Effizienz aus, sondern kann auch zu betrügerischen Aktivitäten führen, bei denen ein Kunde Namensvariationen verwendet, um der Erkennung durch Sicherheitssysteme zu entkommen.

#Bestehende Lösungen und Einschränkungen

Traditionell basieren Techniken zur Verknüpfung von Datensätzen auf einzigartigen Identifikatoren für den Vergleich über Datensätze hinweg. Methoden für unscharfes Matching nutzen jedoch Nähefunktionen, um Ähnlichkeiten zwischen Datensätzen zu bewerten. Diese Ansätze beinhalten oft kryptografische Techniken, um den Datenschutz zu gewährleisten.

Die bestehenden fuzzy-Matching-Methoden beinhalten normalerweise zwei Phasen des Betriebs: Blockierung und Matching. Während Locality Sensitive Hashing (LSH) häufig in diesen Methoden verwendet wird, um die Effizienz zu steigern, bietet es nicht von Natur aus Datenschutz. Daher sind formale Sicherheitsmassnahmen notwendig, um die Daten privat zu halten.

Jüngste Studien haben verschiedene Ansätze für unscharfes Namens-Matching unter Verwendung von Secure Multi-Party Computation (SMPC)-Techniken vorgeschlagen. Diese Lösungen legen jedoch oft übereinstimmende Elemente beiden Parteien offen und verursachen hohe Kommunikationskosten. Das kann problematisch sein, wenn Datenschutz von grösster Bedeutung ist.

#Unser vorgeschlagener Ansatz

Der vorgeschlagene Ansatz führt ein neues datenschutzfreundliches Schema ein, das fortschrittliche Verschlüsselungstechniken verwendet, um unscharfes Namens-Matching zu ermöglichen, während sichergestellt ist, dass sensible Informationen vertraulich bleiben. Dieser Ansatz nutzt voll homomorphe Verschlüsselung zusammen mit Locality Sensitive Hashing, um das Teilen wichtiger Daten zu ermöglichen, ohne die Privatsphäre zu gefährden.

Homomorphe Verschlüsselung erlaubt Berechnungen auf verschlüsselten Daten, ohne diese entschlüsseln zu müssen. Das ist besonders nützlich in Szenarien mit strengen Datenschutzbestimmungen, da es das Risiko minimiert, sensible Informationen offenzulegen.

Ausserdem integrieren wir einen Clustering-Mechanismus, um die Effizienz des Matching-Prozesses zu optimieren. Clustering hilft, den gesamten Suchraum zu reduzieren, was zu schnelleren und effizienteren Namensvergleichen führt.

#Wichtige Beiträge

1. Neues Matching-Schema: Das vorgeschlagene Schema kombiniert verschlüsselte Cosinus-Ähnlichkeiten mit der MinHash-Methode, um ungefähre Suchen zu ermöglichen, ohne die Identität einer der Parteien preiszugeben.

2. Verbesserte Praktikabilität: Durch die Einführung von Clustering basierend auf Cosinus-Ähnlichkeit verringert das Schema die benötigte Zeit für die Suche und verbessert die Leistung und Präzision.

3. Umfassende Bewertung: Die Methode wurde mit verschiedenen Datensätzen getestet, und die Ergebnisse zeigen signifikante Verbesserungen in der Kommunikations- und Recheneffizienz.

#Wie das Schema funktioniert

Das Schema umfasst eine Reihe von Schritten, die sicherstellen, dass beide Parteien unscharfes Namens-Matching sicher durchführen können, ohne sensible Informationen preiszugeben.

1. Datensatzkodierung: Beide Organisationen beginnen damit, ihre Datensätze mithilfe der MinHash-Methode zu kodieren, die eindeutige Signaturen für Namen erzeugt.

2. Sichere Weitergabe: Die anfragende Organisation verschlüsselt ihre Anfragen und teilt sie mit der antwortenden Organisation.

3. Clustering: Die antwortende Organisation gruppiert ihre Daten in Cluster, basierend auf der Ähnlichkeit ihrer MinHash-Signaturen. Dadurch wird die Anzahl der Vergleiche, die während des Matching-Prozesses benötigt werden, verringert.

4. Verschlüsseltes Matching: Die antwortende Organisation führt die notwendigen Berechnungen auf den verschlüsselten Daten durch und gibt die Ergebnisse an die anfragende Organisation zurück, ohne private Informationen offenzulegen.

5. Dekodierung der Ergebnisse: Die anfragende Organisation entschlüsselt die Ergebnisse, um festzustellen, ob es potenzielle Übereinstimmungen gibt.

#Leistungsanalyse

Um die Effektivität des vorgeschlagenen Schemas zu bewerten, ist es wichtig, seine Leistung hinsichtlich Geschwindigkeit, Genauigkeit und Kommunikationskosten zu untersuchen.

• Geschwindigkeit: Der Clustering-Ansatz reduziert die Suchzeiten erheblich, indem er den Datensatz eingrenzt. Dies ermöglicht eine schnellere Identifizierung potenzieller Übereinstimmungen.

• Genauigkeit: Während Clustering die Rückrufquote leicht verringern kann, bleibt die Präzision hoch, was bedeutet, dass, wenn eine Übereinstimmung gefunden wird, sie wahrscheinlich genau ist.

• Kommunikationskosten: Die Kommunikationskosten sind im Vergleich zu Methoden, die kein Clustering verwenden, stark reduziert, was den Prozess effizienter und kostengünstiger macht.

#Experimentelle Studie

Es wurden mehrere Experimente durchgeführt, um das Schema mit verschiedenen Datensätzen zu bewerten. Zum Beispiel bewertet ein Experiment die Leistung über einen Datensatz von Wählerregistrierungen, während ein anderes sich auf Bibliothekskataloge konzentriert. Metriken wie Genauigkeit, Präzision, Rückruf und F1-Werte werden berechnet, um die Effektivität des Ansatzes zu bewerten.

Die Ergebnisse zeigen, dass mit den richtigen Parametern das vorgeschlagene Schema hohe Präzisions- und Rückrufwerte bietet, was darauf hinweist, dass die Methode des unscharfen Namens-Matchings wirksam ist, selbst bei Varianzen in der Präsentation von Namen in verschiedenen Datensätzen.

#Fazit

Diese Studie hebt die Bedeutung des Datenschutzes hervor, während sie effizientes Namens-Matching über Datensätze hinweg ermöglicht. Die vorgeschlagene Methode balanciert die regulatorische Compliance mit der Notwendigkeit nach Geschwindigkeit und Genauigkeit in der Datenverarbeitung, wodurch sie ein wertvolles Werkzeug für Finanzinstitute und andere Organisationen ist, die mit sensiblen Informationen umgehen.

Zukünftige Arbeiten werden diese Erkenntnisse erweitern, um die Rückrufquoten weiter zu verbessern, das Schema für unterschiedliche Datentypen anzupassen und weitere datenschutzsteigernde Technologien zu erforschen, um sichere Operationen in verschiedenen Sektoren zu unterstützen.

Die Integration dieser Methoden gewährleistet nicht nur die Einhaltung der Datenschutzbestimmungen, sondern verbessert auch die Gesamteffizienz von Datenoperationen in sensiblen Umgebungen.