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龙图腾网获悉上海大学申请的专利一种基于差分隐私的决策树集成训练方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115310133B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211039387.2，技术领域涉及：G06F21/62；该发明授权一种基于差分隐私的决策树集成训练方法及装置是由钱权;李莹婕;冯燕设计研发完成，并于2022-08-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于差分隐私的决策树集成训练方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于差分隐私的决策树集成训练方法及装置，本发明的方法及装置基于指数机制对训练数据中需要隐私保护的特征进行保护处理，基于拉普拉斯机制对训练后的本地决策树模型中的叶子节点进行保护处理，避免了因模型反向推导而造成的隐私数据的泄露的的问题。

本发明授权一种基于差分隐私的决策树集成训练方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于差分隐私的决策树集成训练方法，其特征在于，所述方法应用于分布式集成系统，所述分布式集群系统包括服务器和与服务器连接的多个客户端，每个所述客户端拥有不同的隐私数据集合，所述隐私数据集合用于所述决策树模型的训练，所述隐私数据集合中的隐私数据为材料的加工参数数据和性能参数数据，所述方法包括如下步骤： 获取服务器发送的客户端的隐私预算和另一客户端训练完成后得到的全局决策树模型； 从本地训练数据集合中选取需要隐私保护的训练数据，构建重要特征集合；所述本地训练数据集合为所述隐私数据集合中的子集； 根据客户端的隐私预算，利用指数机制对训练数据中需要隐私保护的特征进行保护处理，获得处理后的训练数据； 利用所述处理后的训练数据对所述全局决策树模型进行训练，获得训练后的本地决策树模型； 根据客户端的隐私预算，利用拉普拉斯机制对训练后的本地决策树模型中的叶子节点进行保护处理，获得处理后的本地决策树模型，并将处理后的本地决策树模型发送给服务器； 所述根据客户端的隐私预算，利用指数机制对训练数据中需要隐私保护的特征进行保护处理，获得处理后的训练数据，具体包括： 根据客户端的隐私预算，利用如下公式计算内部节点的隐私预算； ； 其中，为内部节点的隐私预算，为决策树模型训练的最大深度值，为第k个训练周期中第m个客户端的隐私预算； 根据内部节点的隐私预算，利用如下公式计算需要隐私保护的特征的概率指数值作为需要隐私保护的特征的处理后的特征值； ； 其中，为需要隐私保护的特征的概率指数值，为需要隐私保护的特征的特征值，表示需要隐私保护的特征的特征值增量，为需要隐私保护的特征的增益； 所述根据客户端的隐私预算，利用拉普拉斯机制对训练后的本地决策树模型中的叶子节点进行保护处理，获得处理后的本地决策树模型，具体包括： 根据客户端的隐私预算，利用如下公式计算叶子节点的隐私预算； ； 其中，为叶子节点的隐私预算，为第k个训练周期中第m个客户端的隐私预算； 根据叶子节点的隐私预算，利用拉普拉斯机制，采用如下公式对训练后的本地决策树模型中的叶子节点进行保护处理； ； 其中，为处理后的第j个叶子节点的权重，为用于训练第j个叶子节点的处理后的训练数据的集合，和分别为第i个处理后的训练数据对应的损失函数值的一阶和二阶梯度统计量，为叶子节点的隐私预算，为已知参数。

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