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一种基于全同态加密的隐私决策树推理方法 

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申请/专利权人:观源(上海)科技有限公司

摘要:本发明公开了一种基于全同态加密的隐私决策树推理方法,包括S1、得到密态决策树模型;S2、根据密态决策树模型的层次,通过每一层内部节点的节点值密文计算出该层待比较的内部节点;S3、利用全同态密‑密比较算法对内部节点的门限值密文与数据属性密文进行比较,得到比较结果;S4、基于比较结果,计算该层节点的左右孩子节点的节点值密文;S5、根据叶子节点的节点值密文与分类标签值密文,计算出推理结果密文;S6、根据分类结果和随机数,得到推理结果,完成决策树推理过程。本发明方法通过全同态加密技术,对决策树模型和输入数据进行加密处理,使得在整个推理过程中,数据始终保持在加密状态,杜绝了数据泄露的风险。

主权项:1.一种基于全同态加密的隐私决策树推理方法,其特征在于,包括如下步骤:S1、将决策树模型转化为完美二叉树决策树模型,并利用全同态加密算法对决策树模型进行加密,得到密态决策树模型;S2、根据密态决策树模型的层次,通过每一层内部节点的节点值密文计算出该层待比较的内部节点;S3、根据密态决策树模型所在层的待比较的内部节点的索引值密文、数据明文计算出该层待比较的内部节点位于索引的数据属性密文,利用全同态密-密比较算法对内部节点的门限值密文与数据属性密文进行比较,得到比较结果;S4、基于比较结果,计算该层节点的左右孩子节点的节点值密文;S5、根据叶子节点的节点值密文与分类标签值密文,计算出推理结果密文;S6、基于推理结果密文,随机数掩盖得到分类结果密文,使用全同态解密算法对所述分类结果密文进行解密得到分类结果,根据分类结果和随机数,得到推理结果,完成决策树推理过程。

全文数据:

权利要求:

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