一种基于打包同态加密的隐私保护决策树评估方法

本发明属于信息安全技术领域，公开了一种基于打包同态加密的隐私保护决策树评估方法，包括：获取密码算法、公钥和密钥，对原始特征向量处理与加密；对决策树模型混淆后提取模型结构索引和编码的模型结构，基于该模型结构和密码算法从加密的特征向量中提取密文的特征值；基于该模型结构和密码算法，在密文下进行特征值与决策树模型的节点的阈值比较，得到加密的比较向量；基于、该模型结构和生成路径评估结果；对混淆后生成加密的评估结果向量和相关的混淆信息；基于、和相关的混淆信息得到对原始特征向量的评估值。本发明兼顾隐私保护和计算效率，模型适用性高。