Sammanfattning av denna webbsida: Beslutsträd är utbredda modeller för maskininlärning som används för dataklassificering och har många tillämpningar inom områden som hälso- och sjukvård, fjärrdiagnostik, skräppostfiltrering m.m. I detta dokument tar vi upp problemet med privat utvärdering av ett beslutsträd om privata data. I detta scenario, servern har en privat beslut träd modell och klienten vill klassificera sin privata attribut vektor med hjälp av serverns privata modell. Målet är att få klassificeringen samtidigt som man bevarar integriteten hos både beslutsträdet och klientens input. Efter beräkning, endast klassificeringsresultatet avslöjas för klienten, medan ingenting avslöjas för servern. Många befintliga protokoll kräver ett konstant antal rundor. Men, några av dessa protokoll utför så många jämförelser som det finns beslut noder i hela trädet och andra omvandla hela klartext beslutsträdet till ett oöverträffat program, vilket resulterar i högre kommunikationskostnader. Huvudidén med vår nya lösning är att representera trädet som en matris. Då utför vi bara d - djupet av träd-jämförelser. Varje jämförelse utförs med hjälp av en liten förvrängd krets, som ger ut hemliga delar av indexet för nästa nod. Vi får indata till jämförelsen genom att obligiöst indexera trädet och attribut vektorn. Vi implementerar oblivious array indexering med antingen förvrängda kretsar, Obligatorisk överföring eller Obligatoriskt RAM (ORAM). Med hjälp av ORAM, resulterar detta i det första protokollet med sub-linjär kostnad i storleken på trädet. Vi implementerade och utvärderade vår lösning med hjälp av de olika matrisindexeringsförfaranden som nämns ovan. Som ett resultat kan vi inte bara ge det första protokollet med sublinjära kostnader för stora träd, men också minska kommunikationskostnaderna för den stora verkliga datamängden "Spambase" från 18 MB till 1,2 MB och beräkningstiden från 17 sekunder till mindre än 1 sekund i en LAN-miljö, jämfört med det bästa relaterade arbetet.
Tueno m.fl. REF representerar trädet som en matris.
Private Evaluation of Decision Trees using Sublinear Cost
{'venue': None, 'journal': 'Proceedings on Privacy Enhancing Technologies', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}