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隐私求交黑名单共享场景 场景描述 准备数据 发布数据集 创建并运行隐私求交作业 查看求交结果 父主题: 使用场景
可信联邦学习作业 概述 创建横向训练型作业 横向联邦训练作业对接MA 创建横向评估型作业 创建纵向联邦学习作业 执行作业 查看作业计算过程和作业报告 删除作业 安全沙箱机制
多方安全计算作业 创建作业 执行作业 查看作业计算过程和作业报告 删除作业 审批模式作业
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
创建并运行隐私求交作业 企业A单击“作业管理 > 隐私求交 > 创建”,依次填写作业名称、选择需要求交的数据集和对应的求交列、选择算法协议及各种参数,再单击“保存并执行”即可发起一次隐私求交查询。 父主题: 隐私求交黑名单共享场景
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。 可信联邦学习 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。
场景描述 有效的风险控制能够消灭或减少风险事件发生的各种可能性,或减少风险事件发生时造成的损失,对于企业具有重要意义。现阶段,企业级的单方风控体系已逐步建立,在机构内数据统一共享的基础上实现了覆盖业务前、中、后各环节的智能风控。然而,单方数据风控面临存在数据不全面、风控不及时的问题。随
原因是SQL语句中存在使用隐患字段的情况。 请根据具体提示,涉及以下情形请检查并修改SQL语句: 情形一:直接查询其他参与方的唯一标识、度量数据。 情形二:试图使用唯一标识做条件过滤操作。 情形三:使用直接可以逆推度量数据的简单计算式。 情形四:将标识分组后的度量数据聚合值直接明文呈现。
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
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务为您创建名为ief_admin_trust的委托。 图1 IEF服务授权
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:
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务为您创建名为ief_admin_trust的委托。 图1 IEF服务授权
CS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系,因此当您首次登录CCE控制台时,CCE将自动请求获取当前区域下的云资源权限,从而更好地为您提供服务。
CS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系,因此当您首次登录CCE控制台时,CCE将自动请求获取当前区域下的云资源权限,从而更好地为您提供服务。
根据企业用户的职能,设置不同的访问权限,以达到用户之间的权限隔离。 将TICS资源委托给更专业、高效的其他华为账号或者云服务,这些账号或者云服务可以根据权限进行代运维。 如果华为账号已经能满足您的要求,不需要创建独立的IAM用户,您可以跳过本章节,不影响您使用TICS服务的其它功能。
作业实例管理 查询实例执行状态 查询执行结果 停止作业实例 查询实例异常信息 查询作业的历史实例列表 父主题: 计算节点API
)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。
作业实例管理 查询作业的历史实例列表 获取实例执行图 查询实例执行报告 父主题: 空间API
感,脱敏)的设定、元数据的发布等,为数据源计算节点提供全生命周期的可靠性监控、运维管理。 可信联邦学习 对接主流深度学习框架实现横向和纵向的联邦训练,支持基于安全密码学(如不经意传输、差分隐私等)的多方样本对齐和训练模型的保护。 数据使用监管 为数据参与方提供可视化的数据使用流图
联邦预测作业管理 查询联邦预测作业列表 查询训练作业下的成功模型 父主题: 计算节点API