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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
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
将加密的二进制字节内容使用用户上传的密钥和数据的iv字节解密。 用户上传的密钥是指在上传密钥上传的AES密钥。 binary:必填。加密的数据,参数类型为字节数组byte[]类型。 binary:必填。加密时使用的iv信息,参数类型为字节数组byte[]类型。 返回解密后的字节数组。
业的迭代次数固定为1。 训练轮数 训练的轮数,每一轮训练结束都会对各方训练出的权重进行一次安全聚合,评估型作业的轮数固定为1。 重试 开关开启后,执行失败的作业会根据配置定时进行重试,仅对开启后的执行作业生效。 开关关闭后,关闭前已触发重试的作业不受影响,仅对关闭后的执行作业生效。
指计算节点所属的CCE或IEF容器的工作负载,目前支持“OBS存储”和“主机存储”方式。“OBS存储”方式是将OBS服务中的路径映射到服务容器内的本地路径,“主机存储”方式是指将计算节点所在机器的本地路径映射到服务容器内的本地路径。 主机路径 挂载使用的容器外部的路径,用于服务容
根据统计结果,双方可能会发现存在以下两个问题: 碰撞后的数据总数比较小。 碰撞后的数据分布不太均衡,负样本的比例过高。 这种情况下双方可以重复2-5的步骤更新自己提供的数据,多次执行样本分布统计直至达到比较满意的碰撞结果和分布结果。 至此联邦建模的数据准备阶段完成,接下来就是使用准备好的数据进行联邦建模。 父主题:
简介 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。
概述 基于数据胶囊技术,将用户配置属性嵌入到数据加密策略中,只有匹配属性的用户才能打开文件,达到数据出域后仍然主权可控的目的。 进行数据交换的角色分为用数方和供数方,用数方通过发送申请传递数据使用需求;供数方确认使用需求后,创建合约发送到供数方进行签署,一旦合约生效,数据交换作业就可以执行。
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
)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。
在“计算节点管理”页面,查找需要发布数据的计算节点名称,单击“计算节点名称”进入计算节点详情页。 图1 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 在“数据管理”页签找到待发布的数据名称,单击“发布”,弹出发布数据集选择框。
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
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;超过访问时间后,对方的访问权限将被收回,交换至对方的加密文件将被删除。
执行交换作业 数据申请方公司B获取审批同意后,即可运行交换的作业,获取到对方数据集的访问通道。填写属性,如果与数据拥有方公司A设置一致,即可下载文件。 父主题: 可信数据交换场景
空间成员在数据目录中完成数据发布,参考4.6.4 发布数据。 对接MA的计算节点如果是使用子账号进行创建的,需要参考配置CCE集群子账号权限给子账号增加“管理员权限”配置。 约束限制 仅CCE计算节点支持横向训练作业对接MA。 MA纳管的CCE集群要和TICS的CCE计算节点在同一个VPC下。 注册MA资源池
作业描述可按需填写。 勾选参与双方的数据集,同时单击右侧已选数据集的对齐列框选择需要求交集的字段信息。 对齐列只能选择非敏感的唯一标识。 选择求交算法。 选择椭圆曲线。 选择大数据量节点。 配置重试参数。开关开启后,执行失败的作业会根据配置定时进行重试,仅对开启后的执行作业生效。开关关闭后
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。
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;
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 新建作业 在作业列表中查找创建的作业,单击“开发”,进入作业开发页面编写SQL语句。SQL语句开发完成后单击“保存”。
模型评估 训练时的评估指标是用训练的数据集中随机采样的记录计算的,完成训练后企业A也可以使用其他的数据集对同一个模型进行多次的评估。单击“发起评估”选择训练参与方不同的数据集即可发起模型评估。 至此使用可信联邦学习进行联邦建模的过程已经完成,企业A已经训练出了一个符合自己要求的算法模型,