金融圖神經網路

深度分析

TGHE：模板化圖同態加密於邊緣雲端提升金融 GNN 推論效能

金融圖譜需保密，TGHE以模板化圖同態加密在邊緣抽取自我中心子圖，將結構相同的計算樹打包成CKKS SIMD密文，於370萬節點圖上達66.9倍提速，AUC下降不到0.002，證明大規模金融圖可安全高效推論。利用模板現象將本地計算樹映射至少數結構模板，並以長尾優化確保SIMD全覆蓋。