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“目的端点资源”参数值为“/”。 云租户部署参数 部署规格 中规格 中规格:适用百万级别数据多方安全计算,五十万内对齐样本联邦建模 大规格:适用千万级别数据多方安全计算,百万级别对齐样本联邦建模 虚拟私有云 - 选择合适的VPC 子网 - 选择合适的子网地址 NAT网关 - 选择子网下
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运行作业前,提示“Privacy rule verification failed”,怎么处理? 当在作业编辑页面编写SQL语句,并试图运行时,右上角提示“Privacy rule verification failed”。 原因是SQL语句中存在使用隐患字段的情况。 请根据具体
部署,用户可根据数据源的现状,采用合适的计算节点部署方案。 云租户部署:基于云容器引擎(CCE,Cloud Container Engine)服务部署,CCE提供高可靠高性能的企业级容器应用管理服务,支持Kubernetes社区原生应用和工具,简化云上自动化容器运行环境搭建。 边
environment variables CLOUD_SDK_AK and CLOUD_SDK_SK in the local environment ak = os.environ["CLOUD_SDK_AK"] sk = os.environ["CLOUD_SDK_SK"]
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审批模式作业 TICS基于安全隐私策略的数据安全防护会自动拒绝不合法的SQL语句执行,但当安全规则限制过强的时候,可能会影响正常业务的执行。 对此TICS 提供作业审批功能。配置生效后,所有的计算任务执行时,均会生成审批报告,提交到数据提供方侧,由提供方确认关联数据集的用途和风险
容器化的多方数据源计算节点、聚合计算节点的部署管理,支持云上、边缘、HCS多种部署模式。 TICS版本及规格说明 表1 TICS版本 版本 建议使用场景 企业版 满足企业级规模商用。 表2 TICS规格说明 规格 服务内容 联邦SQL分析 支持 横向联邦学习 支持 纵向联邦学习 支持
应用开发简介 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。
" : "2022/10/28 14:33:14 GMT+8:00", "CURRENT_ITERATION_COUNT" : "1", "FIRST_ITERATION_PROCESS_INPUT_START_TIME" : "2022/10/28
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; 支持控制流和数据流的分离,用
s String 作业状态。NEW,APPROVING,APPROVED,REJECTED,REVOKED。 approval_records Array of ApprovalRecordVo objects 审核列表 ext String 执行参数Json字符串。最大长度1024
概述 目前TICS支持两种隐匿查询方式: 批量隐匿查询:支持SQL语言查询,适用大数据量批量查询场景。 实时隐匿查询:适用高性能、实时性要求高的查询场景,应用程序可以通过提供的标准API使用。 父主题: 隐匿查询
String 作业状态 NEW, APPROVING, APPROVED, REJECTED, REVOKED; approval_records 否 Array of ApprovalRecordVo objects 审核列表 ext 否 String 执行参数json字符串,最大长度1024
管理密钥 密钥用于对加密的数据文件进行AES加解密。在多方安全计算作业场景,当SQL语句使用系统函数进行AES加解密时需要使用密钥。 约束限制 上传密钥文件需要以.key为后缀结尾。 上传密钥文件大小不超过256B。 上传密钥文本为base64编码之后的密钥,长度小于1000。 上传密钥
environment variables CLOUD_SDK_AK and CLOUD_SDK_SK in the local environment ak = os.environ["CLOUD_SDK_AK"] sk = os.environ["CLOUD_SDK_SK"]
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数据准备 乳腺癌数据集从UCI获取,该数据集只包含连续类型特征,因此对所有特征使用Scikit-Learn的StandardScaler进行了归一化。为了模拟横向联邦学习场景,将数据集随机划分为三个大小类似的部分:(1)xx医院的训练集;(2)其他机构的训练集;(3)独立的测试集