[发明专利]分布式梯度提升决策树实现全面隐私保护的方法在审
| 申请号： | 202210511251.0 | 申请日： | 2022-05-11 |
| 公开（公告）号： | CN115021900A | 公开（公告）日： | 2022-09-06 |
| 发明（设计）人： | 李洪伟;袁帅;钱心缘;郝猛;翟一晓 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | H04L9/08 | 分类号： | H04L9/08;H04L9/30;G06N20/00 |
| 代理公司： | 电子科技大学专利中心 51203 | 代理人： | 邹裕蓉 |
| 地址： | 611731 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明提出一种分布式梯度提升决策树实现全面隐私保护的方法，它使用差分隐私DP和全同态加密FHE来实现全面的隐私保护。在训练阶段，数据所有者向不受信任的服务器发送受DP保护的训练树，而不是加密数据。在预测阶段，使用FHE将用户的查询数据和预测结果隐藏在服务器中。为了进一步提高预测效率，该框架提出了一个对FHE友好的多项式近似计算，这样就可以有效地实现开销巨大的比较操作。与目前的隐私保护工作相比，该框架实现了低运行时间和与非隐私保护方案相当的通信开销，同时仅有一小部分的性能损失。 | ||
| 搜索关键词： | 分布式 梯度 提升 决策树 实现 全面 隐私 保护 方法 | ||
【主权项】：
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