Sammanfattning av denna webbsida: Beslutsträd och slumpmässiga skogar är vanliga klassificeringar med utbredd användning. I detta dokument utvecklar vi två protokoll för privat utvärdering av beslutsträd och slumpmässiga skogar. Vi arbetar i den vanliga tvåpartsinställningen där servern har en modell (antingen ett träd eller en skog), och kunden har en ingång (en funktionsvektor). Vid avslutningen av protokollet, kunden lär sig endast modellens utdata på sin ingång och några generiska parametrar om modellen; servern lär sig ingenting. Det första protokollet vi utvecklar ger säkerhet mot halvhederliga motståndare. Vi ger sedan en förlängning av det halvhederliga protokollet som är robust mot skadliga motståndare. Vi implementerar båda protokollen och visar att båda varianterna kan bearbeta träd med flera hundra beslutsnoder på bara några sekunder och en blygsam mängd bandbredd. Jämfört med tidigare semi-hedest protokoll för privat beslut träd utvärdering, visar vi en tiofaldig förbättring i beräkning och bandbredd.
Senare gav REF ett förbättrat protokoll för beslutsträd.
Privately Evaluating Decision Trees and Random Forests
{'venue': None, 'journal': 'Proceedings on Privacy Enhancing Technologies', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}