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可信智能计算服务TICS提供了REST(Representational State Transfer)风格API,支持您通过HTTPS请求调用。 空间API的调用方法与其他云服务接口调用方法类似,依赖服务终端节点Endpoint,但不支持AK/SK鉴权认证。详情请参见构造请求。 计算节点
背景信息 本案例以“预测乳腺癌是良性/恶性”的场景为例。假设一部分的乳腺癌患者数据存储在xx医院,另一部分数据存储在某个其他机构,不同机构数据所包含的特征相同。 这种情况下,xx医院想申请使用其他机构的乳腺癌患者数据进行乳腺癌预测模型建模会非常困难。因此可以通过华为TICS可信智能计算平
从上面两张表可以看出: (1)训练轮数对于联邦学习模型的性能影响不大,这主要是由于乳腺癌数据集的分类相对简单,且数据集经过了扩充导致的; (2)增大每个参与方本地模型训练的迭代次数,可以显著提升最终联邦学习模型的性能。 参与方数据量不同时,独立训练对比横向联邦训练的准确率 本节实验不再将训练集均匀划
TICS使用流程简介 步骤1:准备工作 步骤2:空间组织方邀请成员 步骤3:成员接受邀请 步骤4:下载代理配置信息和证书 步骤5:空间成员部署代理 步骤6:空间成员发布数据 步骤7:空间成员创建作业 03 使用 TICS基于安全多方计算、区块链等技术,实现了数据在存储、流通、计算过程中端到端的安全和可审计。
在TICS控制台通过下单建立数据空间,或者将租户加入已有的数据空间。 部署计算节点 在TICS控制台通过下单购买计算节点,支持接入数据空间进行操作。 创建连接器 在计算节点中,通过连接器连接数据源,用于后续的加密计算操作。 网络 确保计算节点能够与TICS空间部署节点互联互通。 父主题:
创建数据集时,不允许使用哪些名字? <EOF> A ABS ABSENT ABSOLUTE ACTION ADA ADD ADMIN AFTER ALL ALLOCATE ALLOW ALTER ALWAYS AND ANY APPLY ARE ARRAY ARRAY_AGG ARRAY_CONCAT_AGG
快速入门 TICS使用流程简介 步骤1:准备工作 步骤2:空间组织方邀请成员 步骤3:成员接受邀请 步骤4:(可选)下载计算节点配置信息 步骤5:空间成员部署计算节点 步骤6:空间成员发布数据 步骤7:空间成员创建作业 入门实践
对接AOM之后,相应的日志存储在AOM平台上,平台每月提供500M的免费空间,超出则计费。具体的计费规则参见计费概述。 计算节点为边缘节点部署时,仅支持1.20.0及以上版本对接AOM,低版本可参考空间升级将空间升级至最新版本。 云租户部署对接AOM 若购买可信计算节点时,打开“开
执行作业时提运行失败,报错如图1所示: 图1 作业报错信息 TICS针对每个作业,分配了固定的工作内存,当同时运行的作业较多时,可能出现该报错。如图2所示,您可以在TICS空间作业列表查看是否有其他作业正在运行,等待其运行完成,再重试该作业。 图2 作业列表 如果需要执行的作业计算量比较小,也可以根据结果提示,在执行界面的运行参数处设置user
使用TICS联邦预测进行新数据离线预测 场景描述 准备数据 发布数据集 创建联邦预测作业 发起联邦预测 父主题: 纵向联邦建模场景
多方安全计算”页面单击创建,进入sql开发页面,展开左侧的“合作方数据”可以看到企业A、大数据厂商B发布的不同数据集。 单击某一个数据集可以看到数据集的表结构信息。 此时企业A可以编写如下的sql语句统计双方的数据碰撞后的正负样本总数,正负样本总数相加即为双方共有数据的总数。 select sum(
无法支撑所有特殊语法。 语法规则如下: 图1 语法规则 建议及示例 查询示例中两表join场景,建议将大表置于join左侧,小表置于join右侧,可借助初筛的能力,进行小表在大表端的加密过滤,提升性能。 建议示例: Select sum(l_tax+ s_acctbal) from
连接器类型,主要分为多方安全计算连接器和可信联邦学习连接器。 多方安全计算连接器 MRS, RDS_MYSQL, DWS, 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
结果。 如果错误提示是可能泄露的敏感数据(may disclose the value of the measurement…),则查看分组时选择的键是否有问题,不建议选用分类后组内数量非常少的分组键,这种分组键容易在求和后,泄露实际的敏感数据。
多方安全计算是可信智能计算服务(TICS)提供的关系型数据安全共享和分析功能。 您可以创建多方安全计算作业,根据合作方已提供的数据,编写相关SQL作业并获取您所需要的分析结果,能够在作业运行的同时保护数据使用方的数据查询和搜索条件,避免因查询和搜索请求造成的数据泄露。 父主题: 服务介绍
概述 基于数据胶囊技术,将用户配置属性嵌入到数据加密策略中,只有匹配属性的用户才能打开文件,达到数据出域后仍然主权可控的目的。 进行数据交换的角色分为用数方和供数方,用数方通过发送申请传递数据使用需求;供数方确认使用需求后,创建合约发送到供数方进行签署,一旦合约生效,数据交换作业就可以执行。
次作业之间的差值,从而推算出实际taxpay和water_fee。 开启空间中的差分隐私开关保护敏感数据,符合差分隐私条件的统计作业,会自动应用差分隐私算法对计算结果进行加噪保护, 在一定误差范围内保证数据无法被恶意偷取。 图1 差分隐私开关 第一次执行作业的结果如下: 图2 作业结果
是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目ID,最大32位,由字母和数字组成 league_id 是 String 空间ID,最大32位,由字母和数字组成 job_id 是 String 作业id,最大32位,由字母和数字组成 请求参数 表2 请求Header参数
id from league_creator.tax 系统提示不支持进行敏感数据的SELECT操作。 图3 不支持敏感操作 若试图在敏感数据中追加自己的数据, 从结果倒推敏感数据,即求原数据。 Select tax_bal + electric_bal from
id from league_creator.tax 系统提示不支持进行敏感数据的SELECT操作。 图3 不支持敏感操作 若试图在敏感数据中追加自己的数据, 从结果倒推敏感数据,即求原数据。 Select tax_bal + electric_bal from