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Application of Privacy-Preserving Graph-Based Machine Learning with Fully Homomorphic Encryption in Collaborative Anti-Money Laundering
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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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，解决了金融机构间的数据孤岛问题。通过引入图特征，XGBoost模型在反洗钱数据集上实现了99%以上的准确率，显著提升了预测性能。
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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。
- 该方法解决了金融机构间的数据孤岛问题，提升了反洗钱解决方案的有效性。
- 通过引入图特征，XGBoost模型在反洗钱数据集上实现了99%以上的准确率。
- 该研究实现了跨机构和国界的数据共享，同时保护隐私和遵守法规。
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