清华大学学报(自然科学版)

作者：曹来成, 李运涛, 吴蓉, 郭显, 冯涛

单位：兰州理工大学 计算机与通信学院, 兰州 730050

关键词：机器学习,云计算,决策树,多密钥,同态加密

基金：国家自然科学基金资助项目（61562059，61461027）\r\n

为了保护机器学习中决策树数据和模型的隐私，并减少计算和通信开销，提出了一种多密钥隐私保护决策树评估（multi-key privacy-preserving decision tree evaluation，MPDE）方案。利用分布式双陷门公钥密码（distributed two-trapdoor public-key crypto，DT-PKC）系统对所有数据进行加密。基于跨域安全加法协议实现来自不同公钥加密的两个密文的加法，改进原有的安全比较协议以支持多用户多密钥，保护了请求信息、分类结果和决策树模型的隐私。引入可信第三方密钥生成中心，减少了实体之间的通信开销，且在密钥分发完后离线。采用服务代理商代替用户与云服务器交互，降低了用户与云服务器之间的通信开销和用户的计算开销。安全与性能分析表明该方案具有高隐私性和高效性。同时，仿真实验显示该方案具有更低的计算开销。

来源：2022年第5期

《清华大学学报(自然科学版)》期刊编辑部

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