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运行作业前,提示“Privacy rule verification failed”,怎么处理? 当在作业编辑页面编写SQL语句,并试图运行时,右上角提示“Privacy rule verification failed”。 原因是SQL语句中存在使用隐患字段的情况。 请根据具体
water_bal integer COMMENT '水费' ); 将下面的数据分别导入csv文件并上传到MySQL数据源所在服务器。 Tax表的数据如下: id,tax_bal,industry 123400999,745,互联网 123400998,324,其他 123400997
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
创建交换作业 空间内,数据需求方公司B代理明确需要交换的数据集,创建数据交换作业,发起作业审批,待数据拥有方公司A审批。 父主题: 可信数据交换场景
准备数据 企业A的实时业务不需要准备数据,在发起查询时通过参数传递需要查询的用户id。 表1 企业B用户画像数据 字段名称 字段类型 描述 id string hash过后的手机号字符串 f0-f4 float 用户数据画像特征 bigdata_all.csv id,f0,f1,f2
审批作业 数据拥有方公司A进入审批管理,查看申请,对公司B申请交换的数据集、数据集字段(结构化数据才有)进行审视,提出审批意见,并使用多种策略对数据的访问截至时间、访问方式、访问次数和自定义属性等进行访问控制。 下面对几种策略进行解释: 访问截止时间:设置访问的时间限制;超过访问
阶段三:审批防护 开启审批防护功能 前提条件 完成隐私规则防护。 操作步骤 敏感数据被查询时,可以在审批详情中,看到是否使查询敏感数据的结果可见,可由该提供方进行识别,并进行拒绝操作。 图1 审批详情 在审批详情中也可看到两个字段相加的情况,如下图所示。 图2 字段相加 通过查看
"1bd73bb795094859bbead5f1b6abcfa8" ] } 响应示例 无 状态码 状态码 描述 200 删除数据集成功 401 操作无权限 500 内部服务器错误 父主题: 数据集注册管理
发布数据集 企业B分别自己的csv数据文件上传到自己的计算节点上,通过“数据管理”模块创建各自的数据集,并单击“发布”。 企业B的数据集如下: 创建数据集后单击“发布”按钮即可将数据的元数据信息发布到tics空间侧,供其他合作方参考。 父主题: 外部数据共享
准备数据 A方提供了待查询的用户ID数据,样例如下: blacklist_query.csv id 1914fd1aef9346e7a1b0a63c95aa918e 6b86b273ff34fce19d6b804eff5a3f57 66985617b4f74d14b4eceeaa25d61f5e
发布数据集 企业A和企业B分别将自己的csv数据文件上传到自己的计算节点上,通过“数据管理”模块创建各自的数据集,并单击“发布”。 以企业A为例,数据集信息如下: 隐私求交场景需要将求交的字段设置为“非敏感”的唯一标识。 父主题: 隐私求交黑名单共享场景
基本计算能力验证 验证TICS的基础计算能力,以计算各企业在2021年的价值评分,用于评估信贷能力,其中的公式仅为简单的参考计算式。 操作步骤 执行如下的sql作业。 select c.id as `企业id`, 0.5 * a.tax_bal + 0.8 * b.supp_bal
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。
创建实时隐匿查询作业 实时隐匿查询作业需要由数据查询方创建作业,企业A单击“作业管理 > 隐匿查询 > 实时隐匿查询”页面的创建按钮,填写相关信息,例如: 其中“不可区分度”即为实时隐匿查询的安全级别,不可区分度越高,则安全级别越高,但查询的速度会变慢,传输的数据量也会变大。 企
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 完成数据集发布。 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。 select
会返回企业A所选择的企业B的数据字段。 同时企业A的业务系统后台也可以通过API调用的方式调用企业A计算节点的接口发起实时隐匿查询,更好地服务生产业务。 父主题: 外部数据共享
使用TICS可信联邦学习进行联邦建模 场景描述 准备数据 发布数据集 创建可信联邦学习作业 选择数据 样本对齐 筛选特征 模型训练 模型评估 父主题: 纵向联邦建模场景
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。
一个CCE集群可以为同一用户的多个空间使用吗? TICS计算节点支持部署到CCE集群上。但当前在购买TICS服务时仅支持直接创建CCE集群,不支持选择已有的CCE集群。 因此一个CCE集群只能供一个空间使用,且必须是随TICS服务购买时直接创建的CCE集群,不能是已有集群。 CCE集群的部署规格根据您的业务量自行选择。
乳腺癌数据集作业结果 本节实验包含了如下三个部分:(1)训练轮数对联邦学习模型分类性能的影响;(2)迭代次数对联邦学习模型分类性能的影响;(3)参与方数据量不同时,本地独立训练对比横向联邦的模型性能。 不同训练参数对模型准确率、训练时长的影响 训练轮数对模型准确率的影响(迭代次数固定为20)