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DECISION TREE-BASED INFERENCE ON HOMOMORPHICALLY-ENCRYPTED DATA

机译：基于决策树的同志 - 加密数据推断

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A method, apparatus and computer program product for homomorphic inference on a decision tree (DT) model. In lieu of HE-based inferencing on the decision tree, the inferencing instead is performed on a neural network (NN), which acts as a surrogate. To this end, the neural network is trained to learn DT decision boundaries, preferably without using the original DT model data training points. During training, a random data set is applied to the DT, and expected outputs are recorded. This random data set and the expected outputs are then used to train the neural network such that the outputs of the neural network match the outputs expected from applying the original data set to the DT. Preferably, the neural network has low depth, just a few layers. HE-based inferencing on the decision tree is done using HE inferencing on the shallow neural network. The latter is computationally-efficient and is carried without the need for bootstrapping.
机译：关于决策树（DT）模型的具有同型次主体推理的方法，装置和计算机程序产品。 代替他基于他的推理，在决策树上，在神经网络（NN）上执行推断，其用作代理。 为此，培训神经网络以学习DT决策边界，优选地不使用原始DT模型数据训练点。 在训练期间，将随机数据集应用于DT，并记录预期输出。 然后，该随机数据集和预期输出用于训练神经网络，使得神经网络的输出匹配预期的输出将原始数据设置为DT。 优选地，神经网络的深度低，只有几层。 在决策树上基于他的推理是使用他在浅层神经网络上推理的。 后者是在计算上有效的，并且没有需要自动启动。

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