稀疏决策树外包评估协议

通信效率提升486倍

该协议通过向量点积避免填充哑节点，解决了现有方法在处理深且稀疏的决策树时通信与计算复杂度呈指数级增长的问题，适用于需要保护双方隐私的决策树评估场景。

Zhixiang, Zhang · Zhang H. · Xiangfu, Song · Lin J. · 孔凡玉

IEEE Transactions on Dependable and Secure Computing 2024

参数信息

离线阶段通信效率提升

486 倍

在线阶段通信效率提升

15 倍

技术优势

指数级复杂度变线性

通过向量点积避免填充哑节点，通信和计算复杂度不再随树深度指数增长。

应用场景

• 隐私保护机器学习服务：让模型提供方能在不泄露决策树结构的情况下为客户提供分类服务。
• 安全多方计算应用：作为安全多方计算的一种高效外包实现，降低通信开销。
• 金融风控模型外包：在金融风控中保护客户的敏感数据和模型方的专有模型。
• 医疗数据联合建模：实现医疗数据联合建模时的隐私保护决策树评估。