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执行批量预测作业 前提条件 参与方的计算节点如果是采用云租户部署,并且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权限配置。 执行批量预测作业 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 联邦预测”,打开联邦预测作业页面。 在“联邦预测
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。 准备操作 注册账号并实名认证 购买TICS服务 授权IAM用户使用TICS 准备数据 启用区块链审计服务(可选) 获取认证信息 空间管理 组建空间 管理空间 代理管理 部署代理
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,在用户计算节点agent_gov上发布。 能源信息提供方的数据power,在用户计算节点agent_power上发布。 表1 企业税收和资助金情况表tax
节点类型。AGENT计算节点,AGG聚合节点,AGG_MANAGER聚合器管理节点,SERVER控制节点 枚举值: AGENT AGG AGG_MANAGER SERVER stages Array of StageVo objects 执行阶段 数组长度:0 - 1000 表10 StageVo 参数
入门实践 当您参考准备工作章节完成注册账号并实名认证、配置CCE服务、配置IEF服务、购买购买TICS服务、授权IAM用户使用TICS、准备数据、启用区块链审计服务(可选)等一系列操作后,可以根据自身的业务需求使用TICS提供的常用实践。 表1 常用最佳实践 实践 描述 基于TICS实现端到端的企业积分查询作业
接口请参见表1。 使用计算节点API可以对计算节点进行操作,如新建连接器、新建数据集、新建多方安全计算作业等。计算节点API需要通过调用TICS服务的“获取token接口”获取Token进行认证鉴权,不支持在API Explorer平台在线调试。计算节点API支持的接口请参见表2。
缺省值:application/json 响应参数 状态码: 200 表3 响应Body参数 参数 参数类型 描述 agent_cnt Long 可信节点数 instance_cnt Long 作业执行历史数 league_cnt Long 有效空间数 notice_to_handle_cnt
联盟和计算节点部署过程可视化 清晰展示联盟、计算节点的部署、升级、回滚、删除步骤,在出现问题时便于分析排查。 公测 联盟操作可视化 计算节点操作可视化 2021年1月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 计算节点支持生命周期管理 新增计算节点上下线功能;支持计算节点规格变更,卸载等操作。
已发布区域:北京四、北京二 组建空间 计算节点管理 同一个空间中的用户,在使用可信计算服务时(联邦分析和联邦机器学习),需要部署计算节点,接入己方数据,作为可信计算服务的输入,通过执行联邦分析和联邦机器学习作业后,最终拿到结果。 计算节点以容器的形式部署,支持云租户部署和边缘节点部署,用户可根据数据源的现状,采用合适的计算节点部署方案。
Join等融合分析,各方的敏感数据在具有安全支撑的聚合计算节点中实现安全统计。 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(敏感,非敏感,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
参数 参数类型 描述 bcs_channel_name String BCS通道名称 最小长度:0 最大长度:128 bcs_ip String BCS浏览器ip 最小长度:0 最大长度:128 bcs_org_name String BCS组织名称 最小长度:0 最大长度:128 block_chain_id
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,为数据源计算节点提供全生命周期的可靠性监控、运维管理。 多方融合分析 对接多种主流数据存储系统
建模。 概念术语 存储方式:是指计算节点部署时选择的存储方式,目前仅支持“主机存储”和“OBS存储”两种存储方式。前一种是指计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
‘张三’的单数据集查询。t表存储在数据提供方计算节点中。查询方不希望有人知道自己查询的是“张三”这个人,也不希望知道查出的这条信贷公式结果具体值。 具体操作步骤如下: 空间管理员登录TICS控制台。 作业发起方进入自己所属的计算节点,进入作业管理->隐匿查询->批量隐匿查询作业,单击创建。
图1 乳腺癌预测研究应用场景示意 作业发起方通过计算节点上传数据、待训练模型的定义文件; 作业发起方配置TICS的横向联邦学习作业,启动训练; 模型参数、梯度数据在TICS提供的安全聚合节点中进行加密交换; 训练过程中,各参与方计算节点会在本地生成子模型,由TICS负责安全聚合各子模型的参数,得到最终的模型;
ql语句发送到大数据厂商B的计算节点上,当大数据厂商B同意审批之后才可以执行该条sql。 除此之外,tics服务会基于数据集的安全隐私策略自动校验sql语句中字段的使用方式,如有违反字段隐私配置规则的语句会被明确拒绝。 大数据厂商B在自己的计算节点单击“审批管理”模块,找到“待处
TERMINATING id Long 日志记录id league_id String 空间id sponsor_agent_name String 作业发起节点名称 请求示例 查询审计日志信息 get /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/audit-info?offset=0&limit=10
提交完成后,在页面下方可查看审批方和审批进度。 图2 审批进度 数据提供方进入数据集所在计算节点,单击页面左侧的“审批管理”,查找待处理的审批项。单击“查看详情”。 图3 审批管理 详情页可以看到审批报告,报告内容包括作业发起方、会在该计算节点连接器上执行的SQL语句、各字段作用描述、各字段加密类型、是否在结果中可见(即明文显示)等。
结果差分隐私:开启时,使用差分隐私算法对多方安全计算作业的执行结果添加隐私保护,避免历史差分攻击。使用该功能会在计算节点发布数据集时将数据集信息的取值范围、频度进行统计,并同步到TICS中心节点。若需要已发布数据集支持差分隐私功能,需要通知所有合作方重新发布数据集。 用户登录TICS控制台。 进
LeagueUpdateVo, DpEnabled: &dpEnabledLeagueUpdateVo, Description: &descriptionLeagueUpdateVo, } response, err := client.UpdateLeague(request)