Privacy-Preserving GNN Inference on Financial Transaction Graphs via Homomorphic Encryption

arXiv cs.CR · 14 oct, 06:00

Investigadores proponen un marco de inferencia de redes neuronales de grafos (GNN) que preserva la privacidad para detección de lavado de dinero en redes financieras multi-banco. El sistema cifra las características de transacciones con criptografía homomórfica CKKS mientras mantiene la conectividad de grafos y pesos del modelo en texto plano en un servidor central, ejecutando toda la inferencia sobre datos cifrados.