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阶段六:统计型作业的差分隐私保护 本示例作业,以统计各行业的“企业税收总和”与“用电量总和”,进行统计分析: Select industry, sum(tax_bal), sum(electric_bal) from LEAGUE_CREATOR.tax a join
隐私规则防护 使用TICS的隐私规则防护能力确保数据安全。 前提条件 完成数据集发布。 操作步骤 进入多方安全计算的作业执行界面,单击创建。 图1 创建作业 在作业界面中,按照示例一和示例二提供的案例和SQL语句进行作业测试。 图2 作业界面 示例一: 假设有人输入以下代码试图直接查询敏感数据。
执行样本对齐 功能介绍 执行样本对齐 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-vertical-jobs/{job_id}/sampleAlignment 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型
审计日志 审计日志页面是可信智能计算服务提供的一项审计数据流动的功能。通过计算节点侧审计页面信息,用户可以清晰地获知空间中的参与方通过该计算节点运行的任务详情。同时,部署计算节点时若开启BCS功能,审计数据会同步至区块链上。 计算节点侧查看审计日志 用户登录TICS控制台。 进入
参数配置完成后,单击保存,完成可信联邦学习任务的创建。 完成创建后,单击页面右下角的提交审批,待完成审批后,才可执行作业。审批进度可单击页面右上角的审批进度进行查询。 图4 提交审批 父主题: 可信联邦学习作业
联邦sql分析作业运行过慢,如何提升执行速度? 提升计算并行度 可以在作业开发界面的运行参数中,填写user.task.concurrency参数,提升用户侧此类加密任务的并行度。推荐该值填4-16左右,不建议超过30。 图1 填写参数 tics.task.concurrency
新建多方安全计算作业 功能介绍 新建多方安全计算作业 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/sql-jobs 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String
应用场景 政企信用联合风控 金融机构对于中小微企业的信用数据通常不足,央行征信数据覆盖率有限,不良企业多家骗贷事件屡有发生。金融机构与政府部门,如税务部门、市场监管部门、水电公司等在保护各方原始数据隐私的前提下,通过多方联合建模,金融机构补充了风控模型特征维度,提升模型准确率。 优势:
批量隐匿查询 隐匿查询,也称隐私信息检索,是指查询方隐藏被查询对象关键词或客户id信息,数据服务方提供匹配的查询结果却无法获知具体对应哪个查询对象。数据不出门且能计算,杜绝数据缓存的可能性。 例如查询方希望查询身份证id为“张三”的人信贷公式数据,发起了一个类似于SELECT salary
执行ID选取截断 功能介绍 执行ID选取截断(样本粗筛) 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-vertical-jobs/{job_id}/idTruncation 表1 路径参数 参数
最新动态 本文介绍了TICS各特性版本的功能发布和对应的文档动态,新特性将在各个区域(Region)陆续发布,欢迎体验。 2021年9月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 秘密分享 横向联邦学习新增支持秘密分享算法。 商用 联邦机器学习作业 2 隐私集合交集PSI 联
执行纵向联邦模型训练作业 功能介绍 执行纵向联邦模型训练作业 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-vertical-jobs/{job_id}/execute 表1 路径参数 参数 是否必选
执行纵向联邦分箱和IV计算作业 功能介绍 执行纵向联邦分箱和IV计算作业 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-vertical-jobs/{job_id}/ivcalculate 表1
CURRENT_TRANSFORM_GROUP_FOR_TYPE CURRENT_USER CURSOR CURSOR_NAME CYCLE DATA DATABASE DATE DATETIME_INTERVAL_CODE DATETIME_INTERVAL_PRECISION DAY DAYS DEALLOCATE