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执行,被授权节点可以直接执行作业并获取作业结果,无编辑、查看、删除、初始化等权限。 然后选择数据集及其对应的查询字段和返回字段。当前支持最多选择3个数据集,同时返回字段支持配置默认值,针对相同的返回字段支持配置优先级。 图2 选择数据文件 单击“保存并提交审批”。 父主题: 实时隐匿查询
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) from
在审批详情中也可看到两个字段相加的情况,如下图所示。 图2 字段相加 通过查看字段是否可见,以及字段用途,能够确认该字段的应用是否符合自己的安全预期。 父主题: 基于TICS实现端到端的企业积分查询作业
electric_bal 电费 敏感 water_bal 水费 敏感 从业务角度考虑,安排五个阶段,来对TICS系统进行验证和测试。本章重点讲述如何端到端实现一个该场景下的隐私计算作业完整执行流程。 导入数据 在第一个合作方Partner1的MySQL数据源中,通过如下的SQL语句创建数据表: CREATE
数据发布的过程并不会直接从数据源中导出用户数据,仅从数据源处获取了数据集相关的元数据信息,用于任务的解析、验证等。 父主题: 基于TICS实现端到端的企业积分查询作业
a.id = b.id TICS会识别并提示。 图4 执行失败告警 上述隐私规则,均为TICS系统提供的默认规则。 父主题: 基于TICS实现端到端的企业积分查询作业
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
i + 秘密分享”的全过程流向,基本符合业界已公开的PSI算法流程和秘密分享流程。 图2 加密流程 图3 加密流程 父主题: 基于TICS实现端到端的企业积分查询作业
什么是区域和可用区? 什么是区域、可用区? 用区域和可用区来描述数据中心的位置,您可以在特定的区域、可用区创建资源。 区域(Region)指物理的数据中心。每个区域完全独立,这样可以实现较大程度的容错能力和稳定性。资源创建成功后不能更换区域。 可用区(AZ,Availability
基于TICS实现端到端的企业积分查询作业 简介 阶段一:数据发布 阶段二:隐私规则防护 阶段三:审批防护 阶段四:基本计算能力验证 阶段五:基于MPC算法的高安全级别计算 阶段六:统计型作业的差分隐私保护
须保证目录下至少包含一个csv文件,且所有csv文件的特征数保持一致。 非结构化数据是指数据结构属性不规则、不完整的数据,例如二进制文件、图片等。 创建api数据集 用户登录TICS控制台。 进入TICS控制台后,单击页面左侧“计算节点管理”,进入计算节点管理页面。 在“计算节点
邀请云租户作为数据提供方,动态构建可信计算空间,实现空间内严格可控的数据使用和监管。 数据融合分析 支持对接多个数据参与方的主流数据存储系统,为数据消费者实现多方数据的SQL 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
Intelligence Computing Service )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
Intelligence Computing Service )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
预处理。例如: job字段是多类别的变量,其值0、1、2实际没有大小之分,一般会将该特征转换成向量,如值为0用向量[1, 0, 0]表示,1用向量[0,1,0]表示,2用向量[0, 0, 1]表示,此即为onehot编码。 gender字段先填补缺失值,再将其映射成算法可以理解的
情联防联控、综合治税等业务场景。共治场景均要实现在保护数据隐私的前提下,通过多个委办局数据的融合分析,得到数据碰撞结果,提升政府业务的治理效能。 优势: 政府多委办局之间密文数据融合计算,实现多方数据的融合分析。 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
步骤2:空间组织方邀请成员 完成准备工作后,您已经创建了空间,可以开始配置使用TICS。 为了在TICS平台实现多方作业,必须先在TICS中邀请成员。 邀请成员 空间成员登录TICS控制台。 在TICS控制台左侧,单击“空间管理”,在“我创建的空间”页签查找需要邀请合作方的空间并单击“邀请合作方”。
可信联邦学习是可信智能计算服务提供的在保障用户数据安全的前提下,利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
产品优势 多域协同 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;
华为云可信智能计算服务TICS( Trusted Intelligent Computing Service )在面向政企行业中, 打破跨行业的数据孤岛, 实现行业内部、跨行业之间在数据隐私保护下的多方数据联合分析和联邦计算能力。 产品首页 立即使用 成长地图 由浅入深,带您玩转TICS 01 了解