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隐私求交是可信智能计算服务提供的安全获取参与双方所持数据交集的功能。它允许参与计算的双方,在不获取对方任何额外信息(除交集外的其它信息)的基础上,得到双方持有数据的交集。 单独使用场景 数据持有双方为获取己方与对方数据的交集,在不暴露其它数据的情况下,将需要获取交集的那一部分数据与对方的数据,通过创建
括关于合约的创建、提交、撤回、拒绝、确认、中止、到期、作业执行、文件解密等关键事件。 前提条件 已创建合约,参考创建合约。 创建数据交换作业 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上选择“可信数据交换 > 数据合约”,打开数据合约页面。 在数据合约页面单击“我创建的”,单击“更多
多方安全计算”页面单击创建,进入sql开发页面,展开左侧的“合作方数据”可以看到企业A、大数据厂商B发布的不同数据集。 单击某一个数据集可以看到数据集的表结构信息。 此时企业A可以编写如下的sql语句统计双方的数据碰撞后的正负样本总数,正负样本总数相加即为双方共有数据的总数。 select sum(
至此,企业A完成了整个TICS联邦建模的流程,并将模型应用到了营销业务当中。这个预测作业可以作为后续持续预测的依据,企业A可以定期地使用模型预测自己的新业务数据。同时企业A也可以根据新积累的数据训练出新的模型,进一步优化模型预测的精确率,再创建新的联邦预测作业,产出更精准的预测结果供业务使用。 父主题:
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
隐匿查询,也称隐私信息检索,是指查询方隐藏被查询对象关键词或客户id信息,数据服务方提供匹配的查询结果却无法获知具体对应哪个查询对象。数据不出门且能计算,杜绝数据缓存的可能性。 例如查询方希望查询身份证id为“张三”的人信贷公式数据,发起了一个类似于SELECT salary * 16 + age*10
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。
多方安全计算是可信智能计算服务(TICS)提供的关系型数据安全共享和分析功能。 您可以创建多方安全计算作业,根据合作方已提供的数据,编写相关SQL作业并获取您所需要的分析结果,能够在作业运行的同时保护数据使用方的数据查询和搜索条件,避免因查询和搜索请求造成的数据泄露。 父主题: 服务介绍
创建作业 多方安全计算是可信智能计算提供的关系型数据安全共享和分析功能。您可以创建多方安全计算作业,根据合作方已提供的数据,编写相关SQL作业并获取您所需要的分析结果,同时能够在作业运行保护数据使用方的数据查询和搜索条件,避免因查询和搜索请求造成的数据泄露。 前提条件 空间组建完成,参考组建空间。
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
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 了解可信智能计算服务(TICS)的产品架构、功能和基础知识,有助于您更准确地匹
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
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
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 根据人员的职能进行划分
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
图1 创建作业 在弹出的对话框中配置作业名称相关参数,完成后单击“确定”。 图2 新建作业 在弹出的界面,继续配置联邦训练作业的参数,参数配置参考表1。 图3 配置参数 “数据配置文件”的“可选数据列表”: LOCAL运行环境,展示的是通过本地连接器发布的本地数据。 “训练型作业”同
MySQL数据库 IP地址 本地的MySQL数据库的IP地址,且该地址允许可信节点所在虚机通过此IP访问。 1xx.1.1.1 端口 MySQL数据库的端口。 3306 驱动文件 对应数据库版本的驱动文件。 mysql-driver.jar 用户名 访问MySQL数据库的用户,该用
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
通过调用接口获取用户Token接口获取。 X-Language 是 String 根据自己偏好的语言来获取不同语言的返回内容,zh-cn或者en_us Content-Type 是 String 消息体的类型(格式),必选,此接口为multipart/form-data。 表2 请求Body参数
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