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申请/专利权人：山大地纬软件股份有限公司
摘要：本发明提出了一种分布式决策树模型隐私保护方法、系统及装置，涉及隐私计算领域，包括：模型使用方构造同态加密公私钥，并使用同态加密公钥对隐私数据集进行同态加密，将密态数据集与同态加密公钥传输给模型提供方；模型提供方使用同态加密公钥，对决策树模型进行同态加密和混淆，利用密态混淆决策树模型对密态数据集进行计算，得到密态预测结果并传输给模型使用方；模型使用方使用同态加密私钥对密态预测结果进行解密，得到明文预测结果；本发明广泛适用于各种决策树模型，能够有效降低传统决策树模型加入隐私计算场景时的重训练成本，促使以决策树模型、模型使用方的本地数据集为代表的数据要素安全可信流转，充分激发要素价值，打通数据孤岛。
主权项：1.一种分布式决策树模型隐私保护方法，其特征在于，包括：决策树的模型提供方和模型使用方部署在独立可信执行环境中，构成半诚实计算环境；所述模型使用方构造同态加密公私钥，并使用同态加密公钥对隐私数据集进行同态加密，将得到的密态数据集与同态加密公钥传输给模型提供方；所述模型提供方使用同态加密公钥，对决策树模型进行同态加密和混淆，得到密态混淆决策树模型；所述模型提供方利用密态混淆决策树模型对密态数据集进行计算，得到密态预测结果并传输给模型使用方；所述模型使用方使用同态加密私钥对密态预测结果进行解密，得到可信的明文预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山大地纬软件股份有限公司 一种分布式决策树模型隐私保护方法、系统及装置
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