연구진은 차등 개인 정보 보호(DP) 랜덤 포레스트 알고리즘 Lumberjack을 개발했어요. Lumberjack은 개인 정보 보호를 유지하면서 성능 저하를 최소화하는 데 중점을 둡니다.
Lumberjack은 큰 랜덤 의사 결정 트리를 구축하고, 빈도가 높은 노드만 유지하여 적극적으로 개인 정보 보호를 강화하는 방식으로 작동합니다.
실험 결과, Lumberjack은 기존 DP 랜덤 포레스트 방법보다 성능이 뛰어나고 개인 정보 보호와 유용성 간의 균형을 개선했습니다.