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的业务诉求。 根据前一篇文章,企业A已经通过可信联邦学习功能训练出了一个预测客户时候是高价值用户的模型。 本文主要介绍企业A和大数据厂商B如何通过已有的模型对新的业务数据进行预测。 父主题: 使用TICS联邦预测进行新数据离线预测
在两台虚机上安装rsync及corntab服务,已安装则跳过(HCS底座发行的系统镜像是默认安装的;客户提供的机器,需要客户运维侧保障)。 参照如何在两个节点间免密ssh登录完成节点免密设置。 在节点A任意目录下创建该脚本sync_tics.sh,建议放在 /opt/tics目录下,确保脚本文件具备可执行权限。
在两台虚机上安装rsync及corntab服务,已安装则跳过(HCS底座发行的系统镜像是默认安装的;客户提供的机器,需要客户运维侧保障)。 参照如何在两个节点间免密ssh登录完成节点免密设置。 在节点A任意目录下创建该脚本sync_tics.sh,建议放在 /opt/tics目录下,确保脚本文件具备可执行权限。
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
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”。 在弹出的界面配置待邀请的合作方的“租户名称”和“租户别名”,“租户名称”从合作方侧获取即可,保存后单击“确定”,完成邀请合作方操作。 图1 添加合作方
选择计算节点 在“计算节点详情”页,单击“前往计算节点”,在登录页正确输入部署计算节点时设置的“登录用户名”和“密码”。 图3 前往计算节点 选择界面左侧“数据管理>数据预处理”,单击“创建”,可输入作业名称、描述及数据集,单击保存。若当前选不到目标数据集,可查看该数据集是否已参与其他的预处理作业。
选择计算节点 在“计算节点详情”页,单击“前往计算节点”,在登录页正确输入部署计算节点时设置的“登录用户名”和“密码”。 图2 前往计算节点 选择界面左侧“数据管理>数据预处理”,单击已创建的数据预处理作业后的开发按钮,进入作业开发页面。该页面描述了字段的属性,如字段名称和分布类型。另外
步骤7:空间成员创建作业 创建多方安全计算作业 空间成员登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 多方安全计算”,在页面上方选择作业创建的空间后,单击“创建”。 图1 创建多方安全计算作业 在弹出的对话框中,输入作业“名称”和“描述”信息后单击“确定”。 图2
审批模式作业 TICS基于安全隐私策略的数据安全防护会自动拒绝不合法的SQL语句执行,但当安全规则限制过强的时候,可能会影响正常业务的执行。 对此TICS 提供作业审批功能。配置生效后,所有的计算任务执行时,均会生成审批报告,提交到数据提供方侧,由提供方确认关联数据集的用途和风险
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; 支持控制流和数据流的分离,用
升级过程的相关操作记录将会保存。 由于1.20.0版本架构变化,如果需要跨1.20.0版本升级,则需要联系客服或技术支持人员,先刷新后台数据库,再通过TICS控制台进行空间升级。 如果未刷新数据库,直接通过TICS控制台将TICS 1.20.0之前版本升级到1.20.0及后续版本,则会导致升级后业务功能故障、且无法回滚。
回滚过程的相关操作记录将会保存。 由于1.20.0版本架构变化,如果需要跨1.20.0版本回滚,则需要联系客服或技术支持人员,先刷新后台数据库,再通过TICS控制台进行空间回滚。 如果未刷新数据库,直接通过TICS控制台将TICS 1.20.0及后续版本回滚到1.20.0之前版本,则会导致回滚后业务功能故障。
开发规范 规则 多方安全计算中,基础的sql语法都能够支持,但无法支持所有特殊语法。 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
TICS使用统一身份认证服务(Identity and Access Management,简称IAM)实现认证和鉴权功能。 云审计服务 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
数据准备 乳腺癌数据集从UCI获取,该数据集只包含连续类型特征,因此对所有特征使用Scikit-Learn的StandardScaler进行了归一化。为了模拟横向联邦学习场景,将数据集随机划分为三个大小类似的部分:(1)xx医院的训练集;(2)其他机构的训练集;(3)独立的测试集
统计型作业的差分隐私保护 本示例作业,以统计各行业的“企业税收总和”与“用电量总和”,进行统计分析: Select industry, sum(tax_bal), sum(electric_bal) from LEAGUE_CREATOR.tax a join
阶段六:统计型作业的差分隐私保护 本示例作业,以统计各行业的“企业税收总和”与“用电量总和”,进行统计分析: Select industry, sum(tax_bal), sum(electric_bal) from LEAGUE_CREATOR.tax a join
产品概述 可信智能计算服务TICS( Trusted Intelligent 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
应用场景 政企信用联合风控 金融机构对于中小微企业的信用数据通常不足,央行征信数据覆盖率有限,不良企业多家骗贷事件屡有发生。金融机构与政府部门,如税务部门、市场监管部门、水电公司等在保护各方原始数据隐私的前提下,通过多方联合建模,金融机构补充了风控模型特征维度,提升模型准确率。 优势:
批量隐匿查询 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