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概述 联邦预测作业在保障用户数据安全、模型资产安全的前提下,利用多方数据和模型实现样本联合预测。 目前TICS支持两种类型的预测方式: 批量预测: 批量预测通过在计算节点后台发起离线预测任务的方式,在任务完成后可以获得指定数据集中所有样本的预测结果。 实时预测: 实时预测通过在计
户部署”,则您在购买TICS服务前需要对CCE服务进行相关配置,避免影响TICS服务的正常使用。 请自行关注部署节点的系统安全防护与配置加固,确保机器在安全的前提下进行隐私计算节点部署。 CCE服务委托授权 由于CCE在运行中对计算、存储、网络以及监控等各类云服务资源都存在依赖关
户部署”,则您在购买TICS服务前需要对CCE服务进行相关配置,避免影响TICS服务的正常使用。 请自行关注部署节点的系统安全防护与配置加固,确保机器在安全的前提下进行隐私计算节点部署。 CCE服务委托授权 由于CCE在运行中对计算、存储、网络以及监控等各类云服务资源都存在依赖关
点部署”,则您在购买TICS服务前需要对IEF服务进行相关配置,避免影响TICS服务的正常使用。 请自行关注部署节点的系统安全防护与配置加固,确保机器在安全的前提下进行隐私计算节点部署。 IEF服务委托授权 使用主账号访问IEF服务首页,单击“同意授权”,IEF将在统一身份认证服
100,每页最多返回100个。 connector_query_type 否 String 连接器类型,主要分为多方安全计算连接器和可信联邦学习连接器。 多方安全计算连接器 MRS, RDS_MYSQL, DWS, JDBC, MYSQL, ORACLE, 可信联邦学习连接器 LOCAL
HTTP方法 方法 说明 GET 请求服务器返回指定资源。 PUT 请求服务器更新指定资源。 POST 请求服务器新增资源或执行特殊操作。 DELETE 请求服务器删除指定资源,如删除对象等。 HEAD 请求服务器资源头部。 PATCH 请求服务器更新资源的部分内容。 当资源不存在的
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
单击页面左侧“计算节点管理”,进入计算节点管理页面。在操作列单击“更多 ->配置变更”。 图4 配置变更 在配置变更的操作栏中添加步骤6的文件,单击确定。 图5 添加配置变更文件 配置变更成功,计算节点进入重启状态。待状态变为“运行中”,空间证书更新完成。 图6 计算节点重启 父主题:
页面,选择需要增加权限的CCE集群,单击右上角“添加权限”,进入添加权限页面。 图1 CCE管理控制台权限管理 在添加权限页面,在用户下拉框选择需要添加权限的子账号,权限类型选择“运维权限”,然后单击右下角“确认”按钮。 图2 添加子用户权限 父主题: 准备工作
IEF上部署的计算节点不支持创建MRS Hive、ModelArts和DWS类型的连接器。 MRS Hive、MySQL、DWS、RDS、ORACLE连接器当前只支持在多方安全计算作业中使用。 API连接器当前只支持在实时预测作业和实时隐匿查询中使用。 创建连接器 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”。
通过数据集,用户可获取到名下详细的资源列表。同时,对于有敏感信息的数据集,还可以单独设置隐私策略,并在发布到空间侧后对其他参与方生效,限制敏感信息的使用,保障数据安全。 创建结构化数据集 创建数据集前需存在已创建好的连接器,参考创建连接器。 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。
法完全达到企业对权限最小化的安全管控要求。 TICS未提供基于IAM角色的权限控制功能。 策略:IAM最新提供的一种细粒度授权的能力,可以精确到具体服务的操作、资源以及请求条件等。基于策略的授权是一种更加灵活的授权方式,能够满足企业对权限最小化的安全管控要求。例如:针对TICS服
TICS使用云审计服务(Cloud Trace Service,简称CTS)审计用户在管理控制台页面的操作,可用于检视是否存在非法或越权操作,完善服务安全管理。 消息通知服务 TICS使用消息通知服务(Simple Message Notification,简称SMN)依据用户的订阅需求主动
开发规范 规则 多方安全计算中,基础的sql语法都能够支持,但无法支撑所有特殊语法。 语法规则如下: 图1 语法规则 建议及示例 查询示例中两表join场景,建议将大表置于join左侧,小表置于join右侧,可借助初筛的能力,进行小表在大表端的加密过滤,提升性能。 建议示例: Select
管理密钥 密钥用于对加密的数据文件进行AES加解密。在多方安全计算作业场景,当SQL语句使用系统函数进行AES加解密时需要使用密钥。 约束限制 上传密钥文件需要以.key为后缀结尾。 上传密钥文件大小不超过256B。 上传密钥文本为base64编码之后的密钥,长度小于1000。 上传密钥
阶段二: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。
)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,使用TICS的用户主要可以分为以下两类。
0.024227451,-1.087235302,3.67470964,-2.420729037,-3.132456573 其中为了保证数据安全,企业A和大数据厂商B通过讨论决定使用hash过后的手机号作为已有数据的唯一标识id字段,并将唯一标识作为数据对齐的依据。 父主题: 使用TICS联邦预测进行新数据离线预测
HTTP方法 方法 说明 GET 请求服务器返回指定资源。 PUT 请求服务器更新指定资源。 POST 请求服务器新增资源或执行特殊操作。 DELETE 请求服务器删除指定资源,如删除对象等。 HEAD 请求服务器资源头部。 PATCH 请求服务器更新资源的部分内容。 当资源不存在的
id String 作业实例id。 job_id String 作业ID。 job_ins_type String 作业类型 1.SQL—多方安全计算 2.HFL—横向联邦学习 3.VFL_TRAIN---纵向联邦学习(训练) 4.VFL_EVALUATE---纵向联邦学习(评估) 5