高效的决策树隐私分类服务协议

摘要

为了有效解决物联网大数据场景中的决策树隐私分类服务问题,将决策树分类模型与安全多方计算技术相结合,提出了一种高效的决策树隐私分类服务协议.该协议包括:决策树分类模型混淆、基于布尔共享的隐私比较和基于不经意传输的隐私分类结果获取3个阶段.该协议能够同时保护服务提供商决策树分类模型参数及结构特征和用户需要进行分类的特征数据不被泄露.安全性分析表明,所提决策树隐私分类服务协议能够抵抗"诚实好奇"的攻击者.将所提协议用于通过公开数据集得到的决策树分类模型,以分类准确率和完成隐私分类服务的时间效率为指标与现有方法进行对比,实验结果验证了所提出隐私分类服务协议的准确性和高效性.