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开发规范 规则 多方安全计算中,基础的sql语法都能够支持,但无法支持所有特殊语法。 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
数据类型,DWS.DWS类型数据集,LOCAL_CSV.本地文件类型数据集,MRS.HIVE类型数据集,MYSQL.MySql类型数据集,ORACLE.Oracle类型数据集,RDS.RDS类型数据集 description String 描述 id String 数据集id name String
在作业列表中查找创建的作业,单击“开发”,进入作业开发页面编写SQL语句。 在作业开发页面“合作方数据”一栏可查看此空间合作方共享的数据集。数据集第一级是合作方名称,第二级是数据集名称。SQL语句中用“合作方名.数据集名”表示一张表。 SQL语法支持 关键词:select 、from 、where
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"]
SPECIFICTYPE SQL SQLEXCEPTION SQLSTATE SQLWARNING SQL_BIGINT SQL_BINARY SQL_BIT SQL_BLOB SQL_BOOLEAN SQL_CHAR SQL_CLOB SQL_DATE SQL_DECIMAL SQL_DOUBLE
纵向联邦作业类型。 SQL, HFL, VFL_TRAIN, VFL_EVALUATE, VFL_ID_TRUNCATION, VFL_FEATURE_SELECTION, VFL_SAMPLE_ALIGNMENT, VFL_PREDICT, PIR_SQL; label_dataset
是否必选 参数类型 描述 dataset_type 是 String 数据集类型,按照传入枚举类型,返回所属作业类型的数据集。例如:传入MYSQL,返回分析作业可用的数据集;传入LOCAL_CSV,返回学习作业可用数据集 agent_id 否 String 可信计算节点id,最大32位,由字母和数字组成
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
String json格式:records 记录数;obs_path 文件存放地址; execute_time 执行时间 job_id String 作业id。 支持数字,英文字母,下划线,长度32。 result_type String 作业类型:1.SQL,2.FL,3.FL_VERTICAL
审批时可以看到如下的信息,涉及关联字段较多,其使用方式都能够在审批界面中展示出来。 图1 基础信息 执行结果如下。 图2 执行结果 结果显示,TICS支持大量基础的SQL语法。 图3 SQL编写提醒 父主题: 基于TICS实现端到端的企业积分查询作业
审批时可以看到如下的信息,涉及关联字段较多,其使用方式都能够在审批界面中展示出来。 图1 基础信息 执行结果如下。 图2 执行结果 结果显示,TICS支持大量基础的SQL语法。 图3 SQL编写提醒 父主题: 可验证代码示例
TICS执行环境当前依赖TICS空间、计算节点和连接器。 环境准备 根据场景编写sql程序 当前多方安全计算支持通过编写sql语句,来构建多方安全计算业务场景的计算任务。 使用场景 运行程序及查看结果 指导用户将开发好的sql在计算节点控制台进行提交运行,并查看结果。 可验证代码示例 父主题:
纵向联邦作业类型。 SQL, HFL, VFL_TRAIN, VFL_EVALUATE, VFL_ID_TRUNCATION, VFL_FEATURE_SELECTION, VFL_SAMPLE_ALIGNMENT, VFL_PREDICT, PIR_SQL; job_name 否
String 作业类型。 SQL, HFL, VFL_TRAIN, VFL_EVALUATE, VFL_ID_TRUNCATION, VFL_FEATURE_SELECTION, VFL_SAMPLE_ALIGNMENT, VFL_PREDICT, PIR_SQL; round_id Integer
哈希,MASK.掩码 privacy_policy String 字段数据处理类型:NONE.不处理(默认),ANONYMIZE.脱敏 sql_col_privacy_type String 联机分析处理的字段类型:UNIQUE_ID,SENSITIVE,NON_SENSITIVE
基于隐私集合求交实现多方安全SQL JOIN分析, 原始数据保存在各个用户本地,统计分析算子下推到本地数据域执行。 多方分析JOIN算子进行数据隐私保护,计算过程将多方加密后数据完成计算,计算结果加密返回给数据使用方。 支持自定义脱敏保护策略,设定SQL语句安全等级检查,防止非法SQL执行。 图1-1
第一次执行作业的结果如下: 图2 作业结果 在返回最终统计结果前,增加了一个差分隐私计算的任务节点,如图3所示。 图3 差分隐私计算任务节点 再执行如下sql,sql中过滤掉了某个企业,试图用差值去计算这个企业的税收值。 Select industry, sum(tax_bal), sum(electric_bal)
第一次执行作业的结果如下: 图2 作业结果 在返回最终统计结果前,增加了一个差分隐私计算的任务节点,如图3所示。 图3 差分隐私计算任务节点 再执行如下sql,sql中过滤掉了某个企业,试图用差值去计算这个企业的税收值。 Select industry, sum(tax_bal), sum(electric_bal)
作业id,最大长度32 job_name String 作业名称,最大长度128 job_type String 作业类型。作业类型:SQL.联合SQL分析,HFL.横向联邦学习,VFL.纵向联邦学习,PREDICT.预测 creatorName String 创建人名称,最大值128
用户登录计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 多方安全计算”,打开多方安全计算页面。 在多方安全计算页面查找待执行的作业,单击“执行”。如果SQL中存在作业变量,需要在执行时填入实际值。 图1 执行作业 父主题: 多方安全计算作业