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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。 图4 详情 处于保护作业发起方的业务机密性, 这里会屏蔽所有和该审批者无关的字段信息,例如ID字
空间API应用示例 本节通过cURL方式调用TICS API,获取TICS相关资源信息为例,介绍使用TICS管理面API的基本流程。 获取用户token 获取用户的token,因为在后续的请求中需要将token放到请求消息头中作为认证。 获取空间列表 获取调用后续接口参数信息,例如可信节点id。
应用开发简介 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。
概述 目前TICS支持两种隐匿查询方式: 批量隐匿查询:支持SQL语言查询,适用大数据量批量查询场景。 实时隐匿查询:适用高性能、实时性要求高的查询场景,应用程序可以通过提供的标准API使用。 父主题: 隐匿查询
计算节点API应用示例 本节通过curl 方式调用TICS API,端到端执行分析型作业为例,介绍使用TICS API的基本流程。 获取用户token 获取用户的token,因为在后续的请求中需要将token放到请求消息头中作为认证。 获取可信节点详情 获取调用后续接口参数信息,例如可信节点id。
敏感:涉及隐私的数据, 例如薪水、 消费金额等。 非敏感:不涉及隐私的数据, 例如所处城市、公司类型等。 脱敏:勾选后,该字段内容将在分析结果中加密呈现,否则明文呈现。默认不勾选(作业发起方所属字段不做脱敏)。 分布类型:包括连续、离散、MULTIHOT三种特征类型,联邦学习时可能会使用到该信息。
开发数据预处理作业 数据预处理通常被用于评估/训练作业场景。本文以使用训练数据训练预处理作业,然后再将预处理方法应用于评估/预测数据为例进行说明。 训练数据预处理作业 评估/预测数据预处理 前提条件 已提前准备好训练数据,和评估/预测数据。 数据预处理作业选择的结构化数据集(包括
目保持一致。 说明: 如果访问密钥泄露,会带来数据泄露风险。 每个访问密钥只能下载一次,为了账号安全性,建议定期更换访问密钥并妥善保存。 加密密钥(SK) - 计算节点登录名称 - 登录计算节点控制台的用户名。用户可通过“计算节点登录名称”和“登录密码”进入计算节点控制台,建立连接器,发布数据。
问密钥章节。 说明: 如果访问密钥泄露,会带来数据泄露风险。 每个访问密钥只能下载一次,为了账号安全性,建议定期更换访问密钥并妥善保存。 加密密钥(SK) 计算节点登录名称 登录计算节点控制台的用户名。用户可通过“计算节点登录名称”和“登录密码”进入计算节点控制台,建立连接器,发布数据。
数据管理概述 TICS的数据管理由“连接器管理”和“数据管理”两部分来实现: 连接器是可信智能计算服务提供的一项访问参与方数据资源的功能。参与方填写连接信息来创建对应类型的连接器,并通过这些连接器访问到各类型资源的结构化信息。当前支持MRS服务(Hive)、本地数据集、RDS数据
目保持一致。 说明: 如果访问密钥泄露,会带来数据泄露风险。 每个访问密钥只能下载一次,为了账号安全性,建议定期更换访问密钥并妥善保存。 加密密钥(SK) - 计算节点登录名称 - 登录计算节点控制台的用户名。用户可通过“计算节点登录名称”和“登录密码”进入计算节点控制台,建立连接器,发布数据。
问密钥章节。 说明: 如果访问密钥泄露,会带来数据泄露风险。 每个访问密钥只能下载一次,为了账号安全性,建议定期更换访问密钥并妥善保存。 加密密钥(SK) 计算节点登录名称 登录计算节点控制台的用户名。用户可通过“计算节点登录名称”和“登录密码”进入计算节点控制台,建立连接器,发布数据。
问密钥章节。 说明: 如果访问密钥泄露,会带来数据泄露风险。 每个访问密钥只能下载一次,为了账号安全性,建议定期更换访问密钥并妥善保存。 加密密钥(SK) 计算节点登录名称 登录计算节点控制台的用户名。用户可通过“计算节点登录名称”和“登录密码”进入计算节点控制台,建立连接器,发布数据。
概述 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
开发流程 图1 开发流程 表1 开发流程 阶段 说明 参考文档 了解基本概念 在开始开发前,需要了解多方安全计算的基本概念。 常用概念 准备TICS执行环境 TICS执行环境当前依赖TICS空间、计算节点和连接器。 环境准备 根据场景编写sql程序 当前多方安全计算支持通过编写s
目保持一致。 说明: 如果访问密钥泄露,会带来数据泄露风险。 每个访问密钥只能下载一次,为了账号安全性,建议定期更换访问密钥并妥善保存。 加密密钥(SK) - 计算节点登录名称 - 登录计算节点控制台的用户名。用户可通过“计算节点登录名称”和“登录密码”进入计算节点控制台,建立连接器,发布数据。
概述 可信联邦学习作业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。 安全可信。 多种训练场景。 方便与已有服务对接。 使用场景 横向联邦机器学习 横向联邦机器学习,适用于参与者的数据特征重叠较多,而样本ID重叠较少的情况,联合多个参与者的具有相
安全沙箱机制 背景 当计算节点执行横向联邦训练型作业时,若执行脚本中包含恶意行为,包含但不限于非授权访问其他作业数据、篡改文件和配置、恶意消耗容器资源等场景时,会影响到数据提供方的计算环境安全以及其他学习作业的正常执行。 针对该问题,在边缘节点部署场景中,TICS通过构建Pyth
边缘节点部署模式下创建节点,该如何配置资源分配策略? 使用场景 购买计算节点页面,选择边缘部署模式。 操作步骤 进入购买计算节点页面。 部署配置选择边缘节点部署。 云租户部署模式下,TICS服务可以按照选取的规格,为客户预置默认资源分配策略。 边缘节点部署模式下,使用的纳管节点为
购买Model Lite资源池 前提条件 已购买ModelArts服务。 操作步骤 以主账号登录ModelArts管理控制台。 在控制台左下方,单击“专属资源池”下拉框,选择“弹性集群”,进入资源池创建页面。 在资源池创建页面,单击“创建”,进入购买专属资源池页面。 进入购买专属