本研究提出了一种在线梯度提升决策树（GBDT）框架，克服了传统GBDT无法增删数据的局限性。该框架支持增量和减量学习，优化了学习成本，实验表明其在处理少量数据增删时有效且高效，并能应对后门攻击。