基于部分同态加密的隐私保护决策树模型推理方法及系统

本公开提供了基于部分同态加密的隐私保护决策树模型推理方法，涉及数据隐私保护技术领域，包括获取待预测样本数据，各参与方进行预处理，将密文置换矩阵转化为秘密份额矩阵；对待预测样本数据进行比特分解获得分解矩阵，根据待预测样本数据的来源选择分解矩阵的输入分享方式，然后将输入获得的分解矩阵转换为秘密分享份额的形式；各参与方利用秘密分享份额以及阈值份额进行比较计算，并评估所有叶节点的布尔函获得指示结果向量，使用秘密份额矩阵对指示结果向量进行随机排列，生成比较结果份额；各参与方利用比较结果份额构造指向预测输出叶结点的向量，得到预测结果，再次根据待预测样本数据来源将预测结果输出至样本数据提供方。