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空间成员完成计算节点部署,配置参数时选择存储方式和数据目录,参考4.1 部署计算节点。 空间成员完成数据集准备工作,参考准备本地横向联邦数据资源。 空间成员在数据目录中完成数据发布,参考4.6.4 发布数据。 对接MA的计算节点如果是使用子账号进行创建的,需要参考配置CCE集群子账号权限给子账号增加“管理员权限”配置。
用多方数据实现的联合建模,曾经被称为联邦机器学习。 联邦预测作业 联邦预测作业在保障用户数据安全的前提下,利用多方数据和模型实现样本联合预测。 可信智能计算节点 数据参与方使用数据源计算节点模块实现自主可控的数据源注册、隐私策略(脱敏、加密)的设定、元数据的发布等,为数据源计算节
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 示例二: 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
场景描述 某企业A在进行新客户营销时的成本过高,想要通过引入外部数据的方式提高营销的效果,降低营销成本。 因此企业A希望与某大数据厂商B展开一项合作,基于双方共有的数据进行联邦建模,使用训练出的联邦模型对新数据进行联邦预测,筛选出高价值的潜在客户,再针对这些客户进行定向营销,达成提高营销效果、降低营销成本的业务诉求。
作业描述可按需填写。 勾选参与双方的数据集,同时单击右侧已选数据集的对齐列框选择需要求交集的字段信息。 对齐列只能选择非敏感的唯一标识。 选择求交算法。 选择椭圆曲线。 选择大数据量节点。 配置重试参数。开关开启后,执行失败的作业会根据配置定时进行重试,仅对开启后的执行作业生效。开关关闭后
企业A完成信息选择后,单击“保存并提交审批”即可向数据提供方企业B发送一条审批信息。 企业B在自己的计算节点上可以单击“审批管理”,选择“待处理”的实时隐匿查询作业审批,可以看到自己的数据被如何使用。待企业B同意审批之后,企业A可以开始执行实时隐匿查询作业。 父主题: 外部数据共享
Service)。可信智能计算服务TICS打破数据孤岛,在数据隐私保护的前提下,实现行业内部、各行业间的多方数据联合分析和联邦计算。TICS基于安全多方计算MPC、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,推动了跨行业的可信数据融合和协同。 在调用可信智能计算服务TICS
返回企业A所选择的企业B的数据字段。 同时企业A的业务系统后台也可以通过API调用的方式调用企业A计算节点的接口发起实时隐匿查询,更好地服务生产业务。 父主题: 外部数据共享
场景描述 某企业A在进行新客户营销时的成本过高,想要通过引入外部数据的方式提高营销的效果,降低营销成本。 因此企业A希望与某大数据厂商B展开一项合作,基于双方共有的数据进行联邦建模,使用训练出的联邦模型对新数据进行联邦预测,筛选出高价值的潜在客户,再针对这些客户进行定向营销,达成提高营销效果、降低营销成本的业务诉求。
场景描述 某企业A在进行新客户营销时的成本过高,想要通过引入外部数据的方式提高营销的效果,降低营销成本。 因此企业A希望与某大数据厂商B展开一项合作,基于双方共有的数据进行联邦建模,使用训练出的联邦模型对新数据进行联邦预测,筛选出高价值的潜在客户,再针对这些客户进行定向营销,达成提高营销效果、降低营销成本的业务诉求。
方可以对合作方人员发布的数据进行审核,把好质量关。 合作方 合作方使用数据源计算节点模块实现自主可控的数据源注册、隐私策略(脱敏、加密、水印)的设定、元数据的发布等,为数据源计算节点提供全生命周期的可靠性监控、运维管理。 TICS使用流程简介 TICS典型的端到端开发流程如下图所示:
现有企业A和企业B达成了一项数据共享合作协议,企业B允许企业A根据用户id查询企业B的数据,辅助企业A的实时分析业务。而企业A不想暴露给企业B自己查询的用户id,因为查询该用户的信息隐含着“该用户是企业A的客户”的信息,存在用户隐私泄露的风险。 企业A和企业B可以使用TICS服务的实时隐匿查询功
模型评估 训练时的评估指标是用训练的数据集中随机采样的记录计算的,完成训练后企业A也可以使用其他的数据集对同一个模型进行多次的评估。单击“发起评估”选择训练参与方不同的数据集即可发起模型评估。 至此使用可信联邦学习进行联邦建模的过程已经完成,企业A已经训练出了一个符合自己要求的算法模型,
概述 联邦预测作业在保障用户数据安全、模型资产安全的前提下,利用多方数据和模型实现样本联合预测。 目前TICS支持两种类型的预测方式: 批量预测: 批量预测通过在计算节点后台发起离线预测任务的方式,在任务完成后可以获得指定数据集中所有样本的预测结果。 实时预测: 实时预测通过在计
作业发起方通过计算节点提供的控制台页面,发起多方安全计算作业。 多方安全计算作业在TICS中进行解析和任务计划构建,并下发任务给各个数据参与方所在的计算节点。 参与方计算节点从租户侧网络内的数据中获取数据,并使用安全算法进行加密输出。 数据在TICS提供的服务器中进行机密计算。 最
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
算节点交互的数据存储在计算节点所在机器上,后一种是计算节点交互的数据存储在部署时选择的OBS桶中。 数据目录:计算节点部署时选择的存储路径,用于TICS服务的数据和外部交互。用户只有在目录中放置数据集等文件,服务才能读取到;服务运行作业生成的结果、日志文件也会输出到数据目录,供用户查看、获取。
空间成员完成计算节点部署,配置参数时选择挂载方式和数据目录,参考部署计算节点。 空间成员在计算节点中完成数据发布,参考发布数据。 约束限制 避免作业名重复。 必须选择一个已有的FiBiNet模型才能创建实时预测作业。 实时预测作业必须选择训练FiBiNet模型的参与方计算节点发布的数据集。 创建训练模型时参数必须有"save_format":
下载计算节点配置信息 下载计算节点配置相关的信息,下载的信息可在部署计算节点的时候导入。“计算节点配置”代表“部署计算节点”属于哪个空间,用户输入的数据就会在哪个空间中参与计算。 配置信息包含证书,用于计算节点之间通信双向认证。证书保证了空间下的用户,部署的计算节点能够数据交互,参与计算。同时,也隔离了不同空间之间的数据访问。
出结果。 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。