穆罕默德·纳比尔·艾哈迈德;神户清水 基于秘密共享的决策树的私有评估。 （英语） Zbl 07730576号 Seo，Seung-Hyun（编辑）等人，《信息安全与密码学——ICISC 2022》。2022年11月30日至12月2日在韩国首尔举行的第25届ICISC 2022国际会议。修订了选定的论文。查姆：斯普林格。莱克特。注释计算。科学。13849, 171-194 (2023). 摘要：人们对开发用于评估机器学习（ML）模型的隐私保护算法越来越感兴趣。随着云计算的发展，模型所有者现在可以在云服务器上托管经过训练的ML模型，并为用户（客户端）提供不同ML任务的云计算解决方案。因此，对ML模型的私有评估是一个很有吸引力的研究领域，因为它允许解决方案提供商保护其适当的ML模型，并允许用户在使用云计算解决方案时保护其敏感数据。在这项工作中，我们提出了一种算法来私下评估决策树。我们研究了当前最先进的私有评估协议，并提出了一个在树大小上是次线性的、在树深度上是线性的解决方案。我们的提案的关键特征是，它完全基于秘密共享，因此没有与诸如模幂运算等重密码原语相关的计算成本。我们提出了一种新的私有数组索引方法，该方法避免使用公共/对称密钥加密系统，通常与私有数组索引协议相关。我们的实验结果表明，与现有方法相比，我们的解决方案具有较低的通信成本（在线阶段降低了约10倍），并且证明了在低网络延迟（例如LAN网络）下运行速度更快。最后，我们建议改进我们的方案并提出未来研究的潜在领域。关于整个系列，请参见[Zbl 1517.68028号]. MSC公司： 68平方米25 计算机安全 68第25页 数据加密（计算机科学方面） 94A60型 密码学 关键词：秘密共享;私有决策树评估;保护隐私的机器学习 软件：Scikit公司;Azure公司;UCI-毫升 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{M.N.Ahmed}和\textit{K.Shimizu}，莱克特。注释计算。科学。13849、171--194（2023；Zbl 07730576） 全文： DOI程序 参考文献： [1] 亚马逊：亚马逊网络服务。https://aws.amazon.com/ [2] 海狸，D。；Feigenbaum，J.，《使用电路随机化的高效多方协议》，《密码学进展-密码》91，420-432（1992），海德堡：斯普林格·Zbl 0789.68061号 ·doi:10.1007/3-5440-46766-1_34 [3] Beaver，D.：基于商品的加密。摘自：第二十届ACM计算机理论年会论文集，第446-455页（1997）·Zbl 0963.68065号 [4] Beaver，D.，Micali，S.，Rogaway，P.：安全协议的全面复杂性。摘自：第二十二届ACM计算理论年会论文集，第503-513页（1990） [5] Ben-Or，M.，Goldwasser，S.，Wigderson，A.：非密码容错分布式计算的完备性定理。摘自：第二十届ACM计算机理论研讨会论文集，第1-10页。ACM（1988年） [6] 贝蒂尔森，M。；英格马尔森，I。；塞伯里，J。；Zheng，Y.，使用线性分组码构造实用秘密共享方案，密码学进展-AUSCRYPT’92，67-79（1993），海德堡：斯普林格·Zbl 0869.94012号 ·doi:10.1007/3-540-57220-1_53 [7] 博格达诺夫，D。；贾戈梅吉斯，R。；劳尔·S。；Chau，M。；佐治亚州王；Yue，WT；Chen，H.，《加密安全隐私保护数据挖掘通用工具包》，《情报与安全信息学》，112-126（2012），海德堡：斯普林格出版社·doi:10.1007/978-3-642-30428-69 [8] 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