研究：用双方已有交易本地近似远程状态，联邦反洗钱少交换数据

Lidia Losavio 等研究者在 arXiv 论文（arXiv:2610.35996）中量化了联邦反洗钱中跨银行上下文共享的隐私-效用权衡。方法是利用双方银行均已记录的交易在本地近似远程账户状态，从而无需额外交换账户信息即可完成多层图神经网络（GNN）计算。 该论文已被 ICAIF 2026 金融 AI 安全、隐私与安全研讨会（米兰，非存档）接收。在 AMLworld HI-Small 数据集上、覆盖六种 GNN 骨干网络和多至 32 个参与方的实验中，observable 基线带来的增益最大。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。