一种针对云外包数据的隐私保护决策树分类方法

摘要

本发明属于数据隐私保护领域，涉及一种针对云外包数据的隐私保护决策树分类方法，包括以下步骤：第一步，CSP将原始决策树模型转换成二叉树，在二叉树上随机添加k个虚拟叶子节点，然后表示成多项式，最后将N发送给ESP和用户；第二步，用户利用收到的N将自己的查询向量分割，并把分割后的数据分别传输给CSP和ESP；第三步，CSP和ESP协同比较每一个树节点的阈值及其对应的查询向量数据，得到共享的比较结果；第四步，根据比较结果，CSP和ESP协同计算加入虚拟节点以后的决策树表示的多项式，将结果发送给用户；第五步，用户接收两个云发送的数据并相加，得到最终的分类标签。本发明的有益效果：用户的计算和通信开销最小；保护了决策树模型不被ESP和用户所获知。