同态加密隐私保护GNN推理框架提出

研究者提出一种面向多银行场景的隐私保护图神经网络（GNN）推理框架：中心服务器以明文持有图连接与预训练权重，各银行用 CKKS 同态加密保留交易特征，推理全程在密文上完成。 该框架采用边中心的 GNN 架构，将消息传递表达为节点—边关联矩阵运算，并用符号函数的复合多项式逼近非线性。在 IBM AML 基准上，其性能与明文基线相当；消费级 GPU 下单笔交易端到端最快 5.31 秒，吞吐优化后可摊销至 1.65 秒。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。