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金融机构在努力保障数据隐私并应对监管要求、在报告与机器学习协作方面的需求时，正面临前所未有的挑战。

本文提出 PrivChain-AI，一种新型的基于区块链的联邦学习系统，旨在促进安全且隐私保护的金融报告与访问控制。

该框架将整合三大关键组件：差分隐私、同态加密，以及基于智能合约的治理，从而在金融机构之间实现协同模型训练，同时防止敏感信息泄露。

PrivChain-AI 采用分层设计，包含带许可的共识协议，并使用零知识证明进行交易认证。

经验证，其在ε=1.0的差分隐私代价下，欺诈识别准确率达到94.7%，且性能甚至超过使用真实金融数据的情况。

在通信开销方面提升了40%，并具备不可变的审计轨迹以确保监管合规。

性能分析表明，隐私保护指标提升78%，与现有最先进方法相比，访问控制粒度提升62%。

所提出的 PrivChain-AI 范式为安全、协作金融提供了新的分析模型，达到最高标准并确保符合相关监管辖区的合规要求。