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到两次作业之间的差值,从而推算出实际taxpay和water_fee。 开启空间中的差分隐私开关保护敏感数据,符合差分隐私条件的统计作业,会自动应用差分隐私算法对计算结果进行加噪保护, 在一定误差范围内保证数据无法被恶意偷取。 图1 差分隐私开关 第一次执行作业的结果如下: 图2
到两次作业之间的差值,从而推算出实际taxpay和water_fee。 开启空间中的差分隐私开关保护敏感数据,符合差分隐私条件的统计作业,会自动应用差分隐私算法对计算结果进行加噪保护, 在一定误差范围内保证数据无法被恶意偷取。 图1 差分隐私开关 第一次执行作业的结果如下: 图2
执行ID选取截断 功能介绍 执行ID选取截断(样本粗筛) 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-vertical-jobs/{job_id}/idTruncation 表1 路径参数 参数
可信计算环境 修改空间配置 支持用户在空间详情页修改“空间描述信息”、“隐私保护等级”开关、“结果差分隐私”开关。其中“作业联合审批”开关、“隐私保护等级”开关、“结果差分隐私”开关只有空间创建者可以修改。 隐私保护等级:高级别时,默认启用高安全性的隐私计算的算法保障计算过程的安全,例
更新空间信息 功能介绍 功能描述:用户可以使用接口更新空间信息(包含空间描述,空间版本,隐私保护等级,查分隐私开关)。 调用方法 请参见如何调用API。 URI PUT /v1/{project_id}/leagues/{league_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型
阶段五:基于MPC算法的高安全级别计算 完成demo验证阶段,为提升数据保护级别,接入以纯密文的状态做计算的更高安全级别的数据,可以通过开启高隐私级别开关,提升空间安全级别。 图1 高隐私级别开关 再次单击作业,审批进行的同时敏感数据被进行了秘密分享加密。DAG图显示了“psi +
基于MPC算法的高安全级别计算 完成demo验证阶段,为提升数据保护级别,接入以纯密文的状态做计算的更高安全级别的数据,可以通过开启高隐私级别开关,提升空间安全级别。 图1 高隐私级别开关 再次单击作业,审批进行的同时敏感数据被进行了同态加密。DAG图显示了“psi + 同态”的
基本概念 空间(League) 可信智能计算服务的逻辑概念,由组织方创建。空间绑定不同数据保护方式的聚合器,并邀请多方数据提供者参与,在空间内实现数据有限共享应用,提炼数据价值。 空间是联邦计算的载体。空间需要购买才能使用,在空间中可以管理合作成员,合作数据以及查看可信智能计算环境。执行联邦计算任务需要指定空间。
TICS使用流程简介 本文档是一个TICS入门教程,介绍了如何在TICS控制台完成端到端的全流程使用。 可信智能计算服务TICS( Trusted Intelligence 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
联邦预测作业 常见问题 了解更多常见问题、案例和解决方案 热门案例 什么是区域和可用区? 什么是区域和项目? 合作方如何获取租户名称? 代理如何切换状态? 节点的可用资源如何查询? 什么是配额? 更多 智能客服 您好!我是有问必答知识渊博的的智能问答机器人,有问题欢迎随时求助哦! 社区求助
为什么我的计算结果每次计算时结果都不一样? 当空间开启了“结果差分隐私”开关时, 对敏感数据字段的sum操作都会添加一个差分噪声,来保护单条敏感数据不被泄露。 如果需要更精确的结果, 可联系空间管理员关闭“结果差分隐私”开关, 或者联系敏感字段的合作方修改字段分类。
TICS使用简介 可信智能计算服务TICS( Trusted Intelligence 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、计算过
创建纵向联邦学习作业 2021年6月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 联邦分析引入PSI和同态加密算法 联邦数据分析支持高级别隐私保护,隐私保护等级设置为高时,会启用高安全性的隐私计算算法保障计算过程的安全,例如同态加密、PSI等。 数据将以密文状态做计算,严格保障数据的计算安全。
通配符:%;--与like配合使用; 注意事项: 不识别的数据类型被认为是字符串类型。 “隐私保护等级”设置为高级别后,参与多方计算的字段会进行秘密分享加密。 “隐私保护等级”设置为高级别后,参与2方计算的join字段会使用psi算法输出碰撞的密文数据。 由于本地数据集不支持统
算方的弹性扩缩容。 安全隐私 支持用户自定义隐私策略,实现敏感数据的识别、脱敏、水印保护,保障隐私数据安全; 多方协同过程中隐私信息交互(SQL JOIN数据碰撞、可信联邦学习模型参数)的加密保护; 支持安全多方计算,如基于隐私集合求交PSI(Private Set Intersection)技术的多方样本对齐、
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: 提升模型准确率 多方机构实现算法层面联合建模,提升了需求方模型的预测效果。 数据隐私保护强 多方采用隐私集合求交PSI对齐样本数据,
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、计算过
欢迎使用可信智能计算服务TICS (Trusted Intelligent Computing 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
根据实际情况设置即可。 数据库版本 “连接器类型”选择MySql和ORACLE时,呈现此参数。根据实际情况设置即可。 数据库名称 “连接器类型”选择ORACLE时,呈现此参数。根据实际情况设置即可。 数据库服务器 “连接器类型”选择ORACLE时,呈现此参数。用户根据实际情况设置。 端口
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