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申请/专利权人：昆明理工大学

摘要：本发明提出了一种云环境下决策树的同态加密隐私保护方法，该方法通过采用低次近似的阶跃函数和轻量级的交互协议，有效替代了复杂的非线性运算，实现了在密文状态下对决策树的训练和推理。在训练阶段，本发明设计了一种轻量级的交互协议，通过加密的梯度交换和参数更新，实现了不同计算节点之间的协作，显著降低了计算时间，同时避免了原始数据的暴露。在预测阶段，则采用无需交互的协议，确保服务器端无法接触到明文数据，为客户端提供了高度的安全保障，同时保持了高计算效率。务器端无法接触到明文数据，为客户端提供了高度的安全保障，同时保持了高计算效率。

主权项：1.一种云环境下决策树的同态加密隐私保护方法，其特征在于，所述方法包括：训练阶段的决策树算法与隐私保护协议S1：输入阶段：1客户端CTP调用密钥生成算法Gen1λ，，生成公钥密钥对pk,sk；2客户端CTP使用公钥pk对每个样本及其对应的标签进行加密，生成密文数据cx和3客户端CTP将密文数据发给STP；S2：计算阶段：1初始化节点v对应的权重所有权重初始值为并将深度depth初始化为0；2定义训练函数DecisionTree_Train，对于每一层深度depth＝1,2,…max_depth的节点v，服务器STP和客户端CTP通过联合计算，基于密文数据和CTP＝pk，调用函数DecisionTree_Train计算并得到节点v的分割特征和阈值以及对应的左右子节点权重和3当节点v为叶子节点时，还需计算其标签值v.leaf_value；S3：输出阶段：1服务器STP将训练好的加密决策树发送给客户端CTP；2客户端CTP使用私钥sk对加密的决策树进行解密，最终得到明文的决策树T＝V,E；预测阶段的决策树算法与隐私保护协议P1：输入阶段：1客户端CPP使用密钥生成函数Gen1λ生成一对公钥和私钥pk,sk；2客户端CPP将明文数据x加密成密文数据c，然后将密文数据c和公钥pk发送给服务器SPP；P2：计算阶段：服务器SPP接收到密文数据c后，从决策树的根节点开始，根据子算法Sub_DecisionTress_Predict进行递归计算；对于每个节点v，如果v不是叶子节点，则分别计算左子节点和右子节点的结果，并加权求和；如果v是叶子节点，则直接返回该节点的标签值v.leaf_value，最终在根节点完成计算后，返回L维的密文数据result；P3：输出阶段：1服务器SPP将计算得到的密文结果result发送给客户端CPP；2客户端CPP使用私钥sk对密文结果result进行解密，得到明文结果mresult；3客户端CPP通过计算得到预测的标签label。

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