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场景描述 背景信息 本案例以“小微企业信用评分”的场景为例。 社保、水电气和资助金等数据统一存储在某政务云,由不同的局进行管理,机构想单独申请进行企业相关评分的计算会非常困难。 因此可以由市政数局出面,统一制定隐私规则,审批数据提供方的数据使用申请, 并通过华为TICS可信智能计算平台进行安全计算。
多方安全计算是可信智能计算服务(TICS)提供的关系型数据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
参数名 描述 连接器类型 “连接器类型”选择Hive连接时,需要选择Hive版本,当前仅支持MRS2.x和MRS3.x版本,选择的MRS集群需与当前计算节点部署CCE或IEF(非云上IEF节点不支持接入Hive)在同一VPC。“用户名”为MRS集群中拥有Hive权限的集群用户,“用
什么是项目? 什么是项目? 云的每个区域默认对应一个项目,这个项目由系统预置,用来隔离物理区域间的资源(计算资源、存储资源和网络资源),以区域默认单位为项目进行授权,IAM用户可以访问您账号中该区域的所有资源。 如果您希望进行更加精细的权限控制,可以在区域默认的项目中创建子项目,
创建作业 多方安全计算是可信智能计算提供的关系型数据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,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。 前提条件 空间组建完成,参考组建空间。
数据使用和监管。空间是联邦计算的载体,合作方只有加入空间才能参与联邦计算。 安全的作业管理 作业时,数据使用的过程可审计、可追溯。TICS数据集成支持多方安全计算、可信联邦学习和联邦预测作业等作业方式。 多方安全计算 多方安全计算是可信智能计算提供的关系型数据安全共享和分析功能,
项目ID表示租户的资源,账号ID对应当前账号。用户可在对应页面下查看不同Region对应的项目ID和账号ID。 注册并登录管理控制台。 在用户名的下拉列表中单击“我的凭证”。 在“API凭证”页面,查看账号名和账号ID,在项目列表中查看项目ID。 调用API获取项目ID 项目ID可以通过调用I
配置CCE集群子账号权限 前提条件 已使用云租户部署计算节点。 操作步骤 以主账号登录CCE管理控制台。 在控制台左侧,单击“权限管理”,在“权限管理”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,
云租户部署:数据上云的用户可以选择“云租户部署”,可信计算节点部署在华为云租户的虚拟私有云VPC中,可信计算节点组件部署在基于华为云CCE服务的容器中。关于CCE集群的更多信息可参考CCE。 当前仅支持直接创建CCE集群,不支持选择已有集群。您需要配置CCE集群的部署规格、虚拟私有云、子网、节点密码、弹性IP等信息。
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 华为云社区是华为云用户的聚集地。这里有来自容器服务的技术牛人,为您解决技术难题。
云租户部署:数据上云的用户可以选择“云租户部署”,可信计算节点部署在华为云租户的虚拟私有云VPC中,可信计算节点组件部署在基于华为云CCE服务的容器中。关于CCE集群的更多信息可参考CCE。 当前仅支持直接创建CCE集群,不支持选择已有集群。您需要配置CCE集群的部署规格、虚拟私有云、子网、节点密码、弹性IP等信息。
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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
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。 产品架构 产品架构如图1所示。 图1 产品架构 空间管理 邀请云租户作为数据提供方,动态构建可信计
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。 在调用可信智能计算服务TICS API之前,
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,用户无需关心计算任务拆解和组合过程,采用有向无
数据准备 以下数据和表结构是根据场景进行模拟的数据,并非真实数据。 以下数据需要提前存导入到MySQL\Hive\Oracle等用户所属数据源中,TICS本身不会持有这些数据,这些数据会通过用户购买的计算节点进行加密计算,保障数据安全。 政府信息提供方的数据tax和support,
league_creator.industry1 i on b.id = i.id; 编写完成后单击“保存”和“提交审批”,由于这条sql使用到了大数据厂商B的数据集,为保证数据安全和参与方的知情权,tics服务会自动解析sql语句将大数据厂商B需要执行的sql语句发送到大数据厂商B的
场景描述 现有企业A和企业B达成了一项数据共享合作协议,企业B允许企业A根据用户id查询企业B的数据,辅助企业A的实时分析业务。而企业A不想暴露给企业B自己查询的用户id,因为查询该用户的信息隐含着“该用户是企业A的客户”的信息,存在用户隐私泄露的风险。 企业A和企业B可以使用TI