[发明专利]基于集成决策学习的数据隐私可保护分类分级方法及系统在审
| 申请号： | 202210857224.9 | 申请日： | 2022-07-20 |
| 公开（公告）号： | CN115081540A | 公开（公告）日： | 2022-09-20 |
| 发明（设计）人： | 赵磊;许道强;钱旭盛;邓君华;吴波;朱妍 | 申请（专利权）人： | 国网江苏省电力有限公司营销服务中心;国网江苏省电力有限公司;国家电网有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06F21/62;G06F21/60 |
| 代理公司： | 北京智绘未来专利代理事务所(普通合伙) 11689 | 代理人： | 王萍 |
| 地址： | 210019 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 一种基于集成决策学习的数据隐私可保护分类分级方法及系统，将训练决策树模型所需的用户侧设备数据类别属性参数以加扰的方式通过对称加密送至云端服务器进行数据集成；云端服务器利在不解密的情况下将所有用户侧设备上传的类别属性进行集成，再将集成计算后的密文下发至各用户侧设备，用户侧设备利用解密获得的数据完成集成决策学习的决策树模型的训练；采用训练后的决策树模型进行用户侧设备本地数据的分类分级识别。本发明可实现云服务场景下的数据在加密保护情况下的自动分类分级识别。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 集成 决策 学习 数据 隐私 保护 分类 分级 方法 系统 | ||
【主权项】：
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