基于同态加密嵌套的两方决策树模型隐私预测方法及系统

本发明公开了一种基于同态加密嵌套的两方决策树模型隐私预测方法及系统，属于同态加密技术领域。通过数据拥有方根据预测样本集合对经模型提供方初步加密的加密模型进行路径遍历，且基于预设阈值与特征值的比较结果进行路径打乱，生成加密路径集并传输至模型提供方；模型提供方基于加密路径集进行路径评估，基于评估结果将加密路径转换为密文态并发送至数据拥有方；数据拥有方根据密文态路径的路径评估结果进行权重计算，结合预测结果保密需求生成密文预测结果并发送至模型提供方，进而确保了模型和数据的隐私保护，同时保持了高效性；解决了现有技术中存在隐私保护通信和计算开销大的问题。