一种基于全同态加密的隐私决策树推理方法

本发明公开了一种基于全同态加密的隐私决策树推理方法，包括S1、得到密态决策树模型；S2、根据密态决策树模型的层次，通过每一层内部节点的节点值密文计算出该层待比较的内部节点；S3、利用全同态密‑密比较算法对内部节点的门限值密文与数据属性密文进行比较，得到比较结果；S4、基于比较结果，计算该层节点的左右孩子节点的节点值密文；S5、根据叶子节点的节点值密文与分类标签值密文，计算出推理结果密文；S6、根据分类结果和随机数，得到推理结果，完成决策树推理过程。本发明方法通过全同态加密技术，对决策树模型和输入数据进行加密处理，使得在整个推理过程中，数据始终保持在加密状态，杜绝了数据泄露的风险。