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基于图的机器学习的隐私保护与全同态加密在协作反洗钱中的应用
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内容提要
本研究提出了一种基于全同态加密的隐私保护协作反洗钱机器学习方法，旨在解决金融机构间的数据孤岛问题，实现跨机构数据共享并保护隐私。实验结果显示，XGBoost模型在反洗钱数据集上的准确率超过99%。
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关键要点
- 本研究提出了一种基于全同态加密的隐私保护协作反洗钱机器学习方法。
- 该方法旨在解决金融机构间的数据孤岛问题，实现跨机构数据共享。
- 研究强调保护隐私和遵守法规的重要性。
- 实验结果显示，XGBoost模型在反洗钱数据集上的准确率超过99%。
- 通过引入图特征，显著提升了模型的预测性能。
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