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)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。 使用TICS的用户角色 根据人员的职能进行划分,使用TICS的用户主要可以分为以下两类。
数据准备 以下数据和表结构是根据场景进行模拟的数据,并非真实数据。 以下数据需要提前存导入到MySQL\Hive\Oracle等用户所属数据源中,TICS本身不会持有这些数据,这些数据会通过用户购买的计算节点进行加密计算,保障数据安全。 政府信息提供方的数据tax和support,
要选出企业A自己和大数据厂商B的特征及标签用于后续的训练。 企业A可以选择特征及标签后“启动分箱和IV计算”,通过联邦的统计算法计算出所选特征的iv值,一般而言iv值较高的特征更有区分性,应该作为首选的训练特征;过低的iv值没有区分性会造成训练资源的浪费,过高的iv值又过于突出可能会过度影响训练出来的模型。
场景描述 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TI
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
感,脱敏)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。 可信联邦学习 对接主流深度学习框架实现横向和纵向的联邦训练,支持基于安全密码学(如不经意传输、差分隐私等)的多方样本对齐和训练模型的保护。 数据使用监管 为数据参与方提供可视化的数据使用流图
数据拥有方公司A同意数据需求方公司B的数据使用申请后,可以由公司A创建合约,合约是需要双方同意的数据使用证明。 合约内容包括:合约名称、合约描述、数据信息、公司B的访问需求、访问限制和自定义限制。其中数据信息、公司B的访问需求来自于公司B的数据使用申请,合约名称、合约描述、访问限制和自定义限制由公司A在创建合约时定义。
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
个参与者的共同样本的不同数据特征进行联邦机器学习,联合建模。 公测 创建纵向联邦学习作业 2 联盟和计算节点支持自助升级 在实际应用中,升级、回滚是一个常见的场景,TICS能够很方便的支撑联盟和计算节点升级和回滚。回滚也称为回退,即当发现升级出现问题时,让联盟和计算节点自动回滚到
创建并运行隐私求交作业 企业A单击“作业管理 > 隐私求交 > 创建”,依次填写作业名称、选择需要求交的数据集和对应的求交列、选择算法协议及各种参数,再单击“保存并执行”即可发起一次隐私求交查询。 父主题: 隐私求交黑名单共享场景
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
模型训练 企业A在完成特征选择后,可以单击右下角的“启动训练”按钮,配置训练的超参数并开始训练。 等待训练完成后就可以看到训练出的模型指标。 模型训练完成后如果指标不理想可以重复调整7、8两步的所选特征和超参数,直至训练出满意的模型。 父主题: 使用TICS可信联邦学习进行联邦建模
为防止资源滥用,平台限定了各服务资源的配额,对用户的资源数量和容量做了限制。如您最多可以创建多少台弹性云服务器、多少块云硬盘。 如果当前资源配额限制无法满足使用需要,您可以申请扩大配额。 怎样查看我的配额? 登录管理控制台。 单击管理控制台左上角的,选择区域和项目。 在页面右上角,选择“资源 > 我的配额”。
进入TICS服务控制台。 在计算节点管理中,找到购买的计算节点,通过登录地址,进入计算节点控制台。 图1 前往计算节点 登录计算节点后,在下图所述位置新建连接器。 图2 新建连接器 输入正确的连接信息,建立数据源和计算节点之间的安全连接。 图3 输入信息 建立完成后,连接器显示正常说明连接正常。
发布数据集 企业A和大数据厂商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。 企业A的数据集如下: 大数据厂商B的数据集如下: 创建数据集后单击“发布”按钮即可将数据的元数据信息发布到tics空间侧,供其他合作方参考。 父主题: 使用TICS多方安全计算进行联合样本分布统计
发布数据集 企业A和大数据厂商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。 企业A的数据集如下: 大数据厂商B的数据集如下: 创建数据集后单击“发布”按钮即可将数据的元数据信息发布到tics空间侧,供其他合作方参考。 父主题: 使用TICS可信联邦学习进行联邦建模
在数据合约页面单击“我创建的”,单击“更多 > 履约记录”。 图1 履约记录 在弹出的对话框展示履约记录的内容。 图2 查看履约记录详情 作为合约的参与一方,可以查看合约从创建、签署以及合约执行(文件交换),以及文件解密的整个过程。 合约双方都可以查看整个合约的履约过程。 父主题: 可信数据交换
在“计算节点管理”页面,查找需要发布数据的计算节点名称,单击“计算节点名称”进入计算节点详情页。 图1 选择计算节点 在“计算节点详情”页,单击“前往计算节点”,在登录页正确输入部署计算节点时设置的“登录用户名”和“密码”。 图2 前往计算节点 在“数据管理”页签找到待发布的数据名称,单击“发布”,弹出发布数据集选择框。
value of the uniqueID…),则检查自己的最终输出结果中,是否有和自己做Join连接的ID完全对应的字段。例如输出了名字,而名字可以倒推身份证,因此这种计算会被认为是风险行为,拒绝输出结果。 如果错误提示是可能泄露的敏感数据(may disclose the value
”、“空间名称”、“空间ID”、“证书密码”等。 p12文件:计算节点的密钥文件。 jks文件:CA的“证书”,密钥和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。 图3 下载计算节点配置 单击页面左侧“计算节点管理”,进入计算节点管理页面。在操作列单击“更多