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连接器数据类型 1.RDS--云数据库类型 2.MYSQL--MySQL类型 3.DWS--高斯数据库类型 4.MRS--MapReduce数据类型 5.ORACLE--ORACLE数据类型 6.LOCAL_CSV--本地数据类型 枚举值: RDS MYSQL DWS MRS ORACLE
阶段五:基于MPC算法的高安全级别计算 完成demo验证阶段,为提升数据保护级别,接入以纯密文的状态做计算的更高安全级别的数据,可以通过开启高隐私级别开关,提升空间安全级别。 图1 高隐私级别开关 再次单击作业,审批进行的同时敏感数据被进行了秘密分享加密。DAG图显示了“psi +
阶段四:基本计算能力验证 验证TICS的基础计算能力,以计算各企业在2021年的价值评分,用于评估信贷能力,其中的公式仅为简单的参考计算式。 前提条件 完成审批防护。 操作步骤 执行如下的sql作业。 select c.id as `企业id`, 0.5 * a.tax_bal
数据管理概述 TICS的数据管理由“连接器管理”和“数据管理”两部分来实现: 连接器是可信智能计算服务提供的一项访问参与方数据资源的功能。参与方填写连接信息来创建对应类型的连接器,并通过这些连接器访问到各类型资源的结构化信息。当前支持MRS服务(Hive)、本地数据集、RDS数据集、DWS
可以通过为字段添加预处理方法。 图3 作业开发页面 进行字段描述性统计。单击列表下方的“描述性统计”按键,会对该数据集的选定字段(即数据创建处筛选的字段)进行原数据的描述性统计,包括缺失值数量、最大值、最小值以及分布图。 图4 描述性统计 执行预处理。单击列表字段后的添加预处理方
连接器数据类型 1.RDS--云数据库类型 2.MYSQL--MySQL类型 3.DWS--高斯数据库类型 4.MRS--MapReduce数据类型 5.ORACLE--ORACLE数据类型 6.LOCAL_CSV--本地数据类型 枚举值: RDS MYSQL DWS MRS ORACLE
含一个csv文件,且所有csv文件的特征数保持一致。此外,选择数据集的原始文件,需要指定csv文件的“分隔符”、“是否包含表头”。“是否包含表头”是指文件的第一行是否是每一个字段的名称。 数据结构:配置每个字段的类别标签,包括以下几种: “字段类型”:支持BOOLEAN、TINY
重复步骤1~7,发布support资助金数据表和power_data能源表。 数据发布的过程并不会直接从数据源中导出用户数据,仅从数据源处获取了数据集相关的元数据信息,用于任务的解析、验证等。 父主题: 基于TICS实现端到端的企业积分查询作业
阶段二: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1~4提供的案例和SQL语句进行作业测试。 图2 作业界面 假设有人输入以下代码试图直接查询敏感数据。
原因是SQL语句中存在使用隐患字段的情况。 请根据具体提示,涉及以下情形请检查并修改SQL语句: 情形一:直接查询其他参与方的唯一标识、度量数据。 情形二:试图使用唯一标识做条件过滤操作。 情形三:使用直接可以逆推度量数据的简单计算式。 情形四:将标识分组后的度量数据聚合值直接明文呈现。
“连接器类型”选择RDS服务时,所选择的RDS服务实例需与计算节点在同一VPC下,且端口开放。填写的用户名,需具有数据库的读写权限(参考修改权限)。“密码”为该用户登录RDS实例的密码。 “连接器类型”选择MySql时,需保证计算节点与数据库所在虚机的连通性,“驱动文件”需与目标MySQL数据库版本一致。驱动类名com
Hive、MySQL、RDS、DWS、ORACLE等多种连接器,并支持扩展增加新的连接器。 数据集(Data set) 数据集为计算节点获取并配置的合作方数据的元数据信息,以及附加其上的隐私策略。 字段分类(Field classification) 各数据集字段在其联邦分析上
“连接器类型”选择RDS服务时,所选择的RDS服务实例需与计算节点在同一VPC下,且端口开放。填写的用户名,需具有数据库的读写权限(参考修改权限)。“密码”为该用户登录RDS实例的密码。 “连接器类型”选择MySql时,需保证计算节点与数据库所在虚机的连通性,“驱动文件”需与目标MySQL数据库版本一致。驱动类名com
添加入方向规则 (可选)准备RDS(MySQL)数据源 如果您的数据需通过RDS(MySQL)发布到TICS,则您需要提前准备RDS(MySQL)数据源。 JDBC数据源支持原生MySQL及RDS(MySQL)的连接。这里介绍RDS(MySQL)准备数据的步骤: 购买RDS服务,操作步骤参考
Oracle类型数据集,RDS.RDS类型数据集 枚举值: DWS LOCAL_CSV MRS MYSQL ORACLE RDS description String 描述 id String 数据集id name String 数据集名称 partner_domain_name String
发布数据集 企业A和企业B分别将自己的csv数据文件上传到自己的计算节点上,通过“数据管理”模块创建各自的数据集,并单击“发布”。 以企业A为例,数据集信息如下: 隐私求交场景需要将求交的字段设置为“非敏感”的唯一标识。 父主题: 隐私求交黑名单共享场景
JDBC, MYSQL, ORACLE, 可信联邦学习连接器 LOCAL 枚举值: MRS RDS_MYSQL DWS JDBC MYSQL ORACLE LOCAL 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token 是 String 用户Token。
样本对齐 单击右下角的下一步进入“样本对齐”页面,这一步是为了进行样本的碰撞,过滤出共有的数据交集,作为后续步骤的输入。企业A需要选择双方的样本对齐字段,并单击“对齐”按钮执行样本对齐。执行完成后会在下方展示对齐后的数据量及对齐结果路径。 父主题: 使用TICS可信联邦学习进行联邦建模
支持在分布式的、信任边界缺失的多个参与方之间建立互信空间; 实现跨组织、跨行业的多方数据融合分析和多方联合学习建模。 灵活多态 支持对接主流数据源(如MRS、 DLI、 RDS、 Oracle等)的联合数据分析; 支持对接多种深度学习框架(TICS,TensorFlow)的联邦计算;
准备数据 企业A和大数据厂商B需要按照训练模型使用的特征,提供用于预测的数据集,要求预测的数据集特征必须包含训练时使用的特征。 表1 企业A的数据 字段名称 字段类型 描述 id string hash过后的手机号字符串 col0-col4 float 企业A数据特征 industry_predict