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为例。假设一部分的乳腺癌患者数据存储在xx医院,另一部分数据存储在某个其他机构,不同机构数据所包含的特征相同。 这种情况下,xx医院想申请使用其他机构的乳腺癌患者数据进行乳腺癌预测模型建模会非常困难。因此可以通过华为TICS可信智能计算平台的横向联邦功能,实现在患者隐私不泄露的前
性,数据来源于公开数据Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic)。 场景描述 测试步骤 实验结果 父主题: 使用场景
实时隐匿查询场景 外部数据共享 父主题: 使用场景
"subnet_id" : "9cc4bdd1-ad35-4d0f-849c-71d305121f61" } } 父主题: 使用前必读
可信数据交换场景 场景描述 创建数据 创建交换作业 审批作业 执行交换作业 父主题: 使用场景
实验结果 乳腺癌数据集作业结果 父主题: 横向联邦学习场景
测试步骤 数据准备 训练型横向联邦作业流程 评估型横向联邦作业流程 父主题: 横向联邦学习场景
数据集发布 前提条件 完成数据准备工作。 操作步骤 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 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。
外部数据共享 场景描述 准备数据 发布数据集 创建实时隐匿查询作业 执行实时隐匿查询作业 父主题: 实时隐匿查询场景
隐私规则防护 使用TICS的隐私规则防护能力确保数据安全。 前提条件 完成数据集发布。 操作步骤 进入多方安全计算的作业执行界面,单击创建。 图1 创建作业 在作业界面中,按照1~4提供的案例和SQL语句进行作业测试。 图2 作业界面 假设有人输入以下代码试图直接查询敏感数据。 select
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能,即能满足实时业务高效低延迟的业务需求,又能避免暴露企业A想要查询哪个用户的隐私安全风险。 父主题: 外部数据共享
可验证代码示例 数据准备 数据集发布 隐私规则防护 基本计算能力验证 基于MPC算法的高安全级别计算 统计型作业的差分隐私保护 父主题: 多方安全计算场景
隐私求交黑名单共享场景 场景描述 准备数据 发布数据集 创建并运行隐私求交作业 查看求交结果 父主题: 使用场景
创建数据 数据拥有方公司A创建和发布数据集。可供选择有两种数据资产类型:结构化数据集、非结构化数据集。创建数据集后,发布数据集,此时对空间内的所有代理可见。 父主题: 可信数据交换场景
8839 5893 0.8 11785 2947 下图为当Host方拥有不同数据量时,使用横向联邦对比已方独立训练的性能对比。 图1 Host方拥有不同数据量时,横向联邦对比对立训练的模型性能 结论为:使用横向联邦学习,在已方拥有不同数据量的情况下都可以显著提升模型性能。 父主题: 实验结果
POWER_DATA c where b.id = c.id and a.id = b.id 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
审批作业 数据拥有方公司A进入审批管理,查看申请,对公司B申请交换的数据集、数据集字段(结构化数据才有)进行审视,提出审批意见,并使用多种策略对数据的访问截至时间、访问方式、访问次数和自定义属性等进行访问控制。 下面对几种策略进行解释: 访问截止时间:设置访问的时间限制;超过访问
场景描述 数据商业空间中公司B针对公司A的某些数据资产存在业务需求,由于安全性和数据主权的考虑,公司A与公司B基于TICS完成数据资产的交换。基于TICS进行数据资产交换,保证公司A的数据主权、公司B的数据可获得,同时保证交换过程安全可信。 以下是数据拥有方公司A和数据需求方公司B基于TICS平台的操作。
场景描述 有效的风险控制能够消灭或减少风险事件发生的各种可能性,或减少风险事件发生时造成的损失,对于企业具有重要意义。现阶段,企业级的单方风控体系已逐步建立,在机构内数据统一共享的基础上实现了覆盖业务前、中、后各环节的智能风控。然而,单方数据风控面临存在数据不全面、风控不及时的问
创建交换作业 空间内,数据需求方公司B代理明确需要交换的数据集,创建数据交换作业,发起作业审批,待数据拥有方公司A审批。 父主题: 可信数据交换场景