【技術實現步驟摘要】
本專利技術屬于信息安全，涉及一種決策樹訓練方法及系統，特別是針對具有特權方的多方環境下的決策樹訓練方法及系統。
技術介紹
1、決策樹是一種非參數的有監督學習算法，能夠從一系列有特征和標簽的數據中總結出決策規則，并可以用樹狀結構繪制決策流程，達到解決回歸和分類的問題。決策流程的核心思想是基于樹結構進行對數據劃分，通過對各特征進行詢問的方式構造決策樹。作為一種高效且可解釋的機器學習算法，決策樹在各種領域中得到應用，如金融風險管理、醫療診斷和股票交易等。在實際場景中，決策樹的構建和應用面臨兩個挑戰。首先，訓練數據通常是縱向分布的，即其中各方擁有相同樣本的不相交特征。其次，訓練數據也是隱私敏感的。
2、目前已經存在大量對隱私保護數據挖掘的研究，它們通常關注于訓練、分類等過程，其中訓練通常通過id3、c4.5以及cart這幾個經典算法來實現。這些工作可以分為兩類：一是容忍泄露的，即以犧牲一些隱私性為代價，如泄露樣本標簽、內部節點的最佳劃分或評估路徑等，降低密碼學開銷，提高方案效率。然而，這種泄漏違反了隱私保護的要求。二是無隱私泄漏，但這種方案的計算與通信開銷通常較大。此外，現有的隱私保護決策樹方案基大多數都基于單一種類的框架，即具有相等權力的兩個或多個參與方，無法處理更加復雜的應用場景。
3、現有一種具有特權方的魯棒多方學習框架pmpl。該框架對參與方的權力進行了區分，分為特權方與輔助方兩種角色。特權方是機器學習任務的發起者，不會掉線，不會與其他參與方合謀，并且將獲得最終的模型；輔助方則主要用于提供更多的數據，可能
技術實現思路
1、為了解決當前多方決策樹訓練中存在的隱私與效率問題，本專利技術提供了一種具有特權方的多方隱私保護決策樹訓練方法及系統，滿足決策樹訓練過程中的隱私性、魯棒性以及高效性需求。
2、本專利技術的方法采用的技術方案是：一種具有特權方的多方隱私保護決策樹訓練方法，訓練中，參與方p包括一個特權方p0與兩個輔助方p1、p2共同參加訓練，利用六個運算協議：秘密分享協議πshr、秘密重構協議πrec、安全乘法協議πmul、安全除法協議πdiv、安全乘法擴展協議πextmul以及安全比較協議πcomp，通過組合基礎運算協議，實現兼顧隱私性與高效性的多方隱私保護決策樹訓練。
3、作為優選，所述秘密分享協議πshr，用于實現向量空間秘密共享；具體實現過程為：數據持有方pi對數據x構造一個三維向量s＝(x，s1，s2)t，其中，s1，s2均為隨機數，x表示標量形式的數據；計算其中，<x>j表示數據x進行向量空間秘密分享后生成的第j個秘密份額，取l＝64，并使p0得到<x>0，<x>3，p1持有<x>1，p2持有<x>2。
4、作為優選，所述秘密重構協議πrec，用于實現對向量空間秘密共享份額的重構；具體實現過程為：參與方通過交換份額，計算x＝c0·<x>0+c1·<x>1+c2·<x>2或x＝c0′·<x>0+c1′·<x>1+c3′·<x>3或x＝c0″·<x>0+c2″·<x>2+c3″·<x>3，重構出x的真實值；其中，<x>j表示數據x進行向量空間秘密分享后生成的第j個秘密份額，j∈{0，1，2，3}；c0，c1，c2，c0′，c1′，c3′，c0″，c2″，c3″表示用于重構的公共參數。
5、作為優選，所述安全乘法協議πmul，用于實現秘密份額形式的兩個數的相乘，得到的乘法結果均為秘密份額形式；具體實現過程為：對于p0輸入的<x>j，<y>j，p1輸入的<x>1，<y>1，p2輸入的<x>2，<y>2，分別為三方輸出<z>0＝<x·y>0與<z>3＝<x·y>3、<z>1＝<x·y>1、<z>2＝<x·y>2；其中，<x>j、<y>j分別表示數據x、y進行向量空間秘密分享后生成的第j個秘密份額，j∈{0，1，2，3}；使用實現函數秘密共享的秘鑰生成；使用實現函數共享秘密份額的生成，其中，當x<α時，[f]0+[f]1＝f＝β，否則[f]0+[f]1＝f＝0；ki表示生成的密鑰，i∈{0，1}。
6、作為優選，所述安全除法協議πdiv，包括協議預處理過程和協議中各參與方的交互過程；
7、所述安全除法協議，特權方p0持有秘密份額<x>0，<y>0，<x>3，<y>3，輔助方p1持有秘密份額<x>1，<y>1，輔助方p2持有秘密份額<x>2，<y>2；通過共同參與執行安全除法協議，各個參與方pi分別得到除法結果的秘密份額<div>i＝<x/y>i，i∈{0，1，2}，此外，特權方p0額外得到份額<div>3＝<x/y>3；其中，x、y表示數據；
8、所述協議預處理過程，包括以下步驟：
9、(1)pi分別生成一個隨機數ri，其中i∈{0，1，2}；
10、(2)pi分別執行秘密分享協議πshr(pi，ri)，因此，p0持有<ri>0，<ri>3，p1持有<ri>1，p2持有<ri>2；
11、(3)pi分別本地計算<r>i＝<r0>i+<r1>i+<r2>i，p0額外計算<r>3＝<r0>3+<r1>3+<r2>3；
12、所述協議中各參與方的交互過程，包括以下步驟：
13、(1)參與方共同執行安全乘法協議πmul(p，<r>，<y>)，pi得到<r·y>i，p0額外得到份額<r·y>3；其中，<r&本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種具有特權方的多方隱私保護決策樹訓練方法，其特征在于：訓練中，參與方P包括一個特權方P0與兩個輔助方P1、P2共同參加訓練，利用六個運算協議：秘密分享協議Πshr、秘密重構協議Πrec、安全乘法協議Πmul、安全除法協議Πdiv、安全乘法擴展協議Πextmul以及安全比較協議Πcomp，通過組合基礎運算協議，實現兼顧隱私性與高效性的多方隱私保護決策樹訓練。
2.根據權利要求1所述的具有特權方的多方隱私保護決策樹訓練方法，其特征在于：所述秘密分享協議Πshr，用于實現向量空間秘密共享；具體實現過程為：數據持有方Pi對數據x構造一個三維向量s＝(x,s1,s2)T，其中，s1,s2均為隨機數，x表示標量形式的數據；計算其中，<x>j表示數據x進行向量空間秘密分享后生成的第j個秘密份額，取l＝64，并使P0得到<x>0,<x>3，P1持有<x>1，P2持有<x>2。
3.根據權利要求1所述的具有特權方的多方隱私保護決策樹訓練方法，其特征在于：所述秘密重構協議Πrec，用于實現對向量空間秘密共享份額
4.根據權利要求1所述的具有特權方的多方隱私保護決策樹訓練方法，其特征在于：所述安全乘法協議Πmul，用于實現秘密份額形式的兩個數的相乘，得到的乘法結果均為秘密份額形式；具體實現過程為：對于P0輸入的<x>j,<y>j,P1輸入的<x>1,<y>1，P2輸入的<x>2,<y>2，分別為三方輸出<z>0＝<x·y>0與<z>3＝<x·y>3、<z>1＝<x·y>1、<z>2＝<x·y>2；其中，<x>j、<y>j分別表示數據x、y進行向量空間秘密分享后生成的第j個秘密份額，j∈{0,1,2,3}；使用實現函數秘密共享的秘鑰生成；使用實現函數共享秘密份額的生成，其中，當x<α時，[f]0+[f]1＝f＝β，否則[f]0+[f]1＝f＝0；ki表示生成的密鑰，u∈{0,1}。
5.根據權利要求1所述的具有特權方的多方隱私保護決策樹訓練方法，其特征在于：所述安全除法協議Πdiv，包括協議預處理過程和協議中各參與方的交互過程；
6.根據權利要求1所述的具有特權方的多方隱私保護決策樹訓練方法，其特征在于：所述安全乘法擴展協議Πextmul，包括協議預處理過程和協議中各參與方的交互過程；
7.根據權利要求1所述的具有特權方的多方隱私保護決策樹訓練方法，其特征在于：所述安全比較協議Πcomp，特權方P0持有秘密份額<x>0,<y>0,<x>3,<y>3，輔助方P1持有秘密份額<y>1，輔助方P2持有秘密份額<y>2；通過共同參與執行安全比較協議，各個參與方Pi分別得到比較結果的秘密份額<b>i＝<1{x>y}>i,i∈{0,1,2}，此外，特權方P0額外得到份額<b>3＝<1{x>y}>3；其中，<x>j、<y>j分別表示數據x、y的第j個向量空間秘密分享份額；
8.根據權利要求1所述的具有特權方的多方隱私保護決策樹訓練方法，其特征在于：所述安全比較協議Πcomp，特權方P0持有秘密份額<x>0,<y>0,<x>3,<y>3，輔助方P1持有秘密份額<y>1，輔助方P2持有秘密份額<y>2；通過共同參與執行安全比較協議，各個參與方Pi分別得到比較結果的秘密份額<b>i＝<1{x>y}>i,i∈{0,1,2}，此外，特權方P0額外得到份額<b>3＝<1{x>y}>3；其中，<x>j、<y...
【技術特征摘要】
1.一種具有特權方的多方隱私保護決策樹訓練方法，其特征在于：訓練中，參與方p包括一個特權方p0與兩個輔助方p1、p2共同參加訓練，利用六個運算協議：秘密分享協議πshr、秘密重構協議πrec、安全乘法協議πmul、安全除法協議πdiv、安全乘法擴展協議πextmul以及安全比較協議πcomp，通過組合基礎運算協議，實現兼顧隱私性與高效性的多方隱私保護決策樹訓練。
2.根據權利要求1所述的具有特權方的多方隱私保護決策樹訓練方法，其特征在于：所述秘密分享協議πshr，用于實現向量空間秘密共享；具體實現過程為：數據持有方pi對數據x構造一個三維向量s＝(x,s1,s2)t，其中，s1,s2均為隨機數，x表示標量形式的數據；計算其中，<x>j表示數據x進行向量空間秘密分享后生成的第j個秘密份額，取l＝64，并使p0得到<x>0,<x>3，p1持有<x>1，p2持有<x>2。
3.根據權利要求1所述的具有特權方的多方隱私保護決策樹訓練方法，其特征在于：所述秘密重構協議πrec，用于實現對向量空間秘密共享份額的重構；具體實現過程為：參與方通過交換份額，計算x＝c0·<x>0+c1·<x>1+c2·<x>2或x＝c0′·<x>0+c1′·<x>1+x3′·<x>3或x＝c0″·<x>0+c2″·<x>2+c3″·<x>3，重構出x的真實值；其中，<x>j表示數據x進行向量空間秘密分享后生成的第j個秘密份額，j∈{0,1,2,3}；c0,c1,c2,c0′,c1′,c3′,c0″,c2″,c3″表示用于重構的公共參數。
4.根據權利要求1所述的具有特權方的多方隱私保護決策樹訓練方法，其特征在于：所述安全乘法協議πmul，用于實現秘密份額形式的兩個數的相乘，得到的乘法結果均為秘密份額形式；具體實現過程為：對于p0輸入的<x>j,<y>j,p1輸入的<x>1,<y>1，p2輸入的<x>2,<y>2，分別為三方輸出<z>0＝<x·y>0與<z>3＝<x·y>3、<z>1＝<x·y>1、<z>2＝<x·y>2；其中，<x>...
【專利技術屬性】
技術研發人員：童亦雯，馮琦，彭聰，曾祥勇，羅敏，何德彪，
申請(專利權)人：武漢大學，
類型：發明
國別省市：
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