数字经济时代下,数据共享的快速发展也使得人们也面临着隐私泄露的问题。随着欧盟隐私保护条例的提出,越来越多的企业和个体开始关注隐私保护等方面的研究和应用。但由于隐私难以有具体的衡量标准,且多数隐私保护方法需要大量的计算成本,因此很难应用到实际生活中。而差分隐私因其节约能源成本和计算成本、隐私可以被量化以及组合特性灵活等特点,在实践过程中被各大数据密集型公司广泛采用。将差分隐私和机器学习结合,在进行数据挖掘的同时保护隐私已成为目前研究的热点。本文提出了面向决策树和随机森林的差分隐私保护算法,并结合金融领域的的数据集进行实证分析。首先介绍了决策树和差分隐私算法中涉及到的相关理论,然后引出所涉及的面向差分隐私保护的决策树和随机森林等分类算法。算法使用Laplace机制来处理离散型特征,使用Exponential机制处理连续型特征,然后选择最佳分裂特征和分裂点,并对叶节点的计数值加噪。为了验证设计算法的可用性,论文采用信用卡数据集和家庭金融数据集,选用分类准确率作为评价指标,对设计的算法进行了不同参数组合下的实证分析。最后本文总结了研究成果和过程中的不足,并从差分隐私在实际中的应用与需求、隐私保护预算分配机制的优化等方面对未来的研究方向和应用进行的合理的展望。本文提出的算法采用等差预算分配机制来分配隐私预算,在充分利用隐私保护预算的同时提高算法的性能,该选择最优特征的策略节省了算法的时间成本,减少了加入的噪声,提高了算法的性能。从实证结果来看,设计的两类算法可以在保护数据隐私安全的同时具有较高的分类准确度。