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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T
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
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。随着隐私计算等技术为数据要素的有效流通提供了必要手段,多方数据联合风控成为新趋势。其中,黑名单共享查询是风控中的
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 作业结果 在返回
在创建页面填写如下信息: 作业名称。 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
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
表打开任务详情,可以查看更详细的计算过程信息。 图7 作业计算过程信息详情(截图为多方安全计算作业示例,请以实际作业为准) 父主题: 可信数据交换
场景描述 某企业A在进行新客户营销时的成本过高,想要通过引入外部数据的方式提高营销的效果,降低营销成本。 因此企业A希望与某大数据厂商B展开一项合作,基于双方共有的数据进行联邦建模,使用训练出的联邦模型对新数据进行联邦预测,筛选出高价值的潜在客户,再针对这些客户进行定向营销,达成提高营销效果、降低营销成本的业务诉求。
场景描述 某企业A在进行新客户营销时的成本过高,想要通过引入外部数据的方式提高营销的效果,降低营销成本。 因此企业A希望与某大数据厂商B展开一项合作,基于双方共有的数据进行联邦建模,使用训练出的联邦模型对新数据进行联邦预测,筛选出高价值的潜在客户,再针对这些客户进行定向营销,达成提高营销效果、降低营销成本的业务诉求。
空间成员完成计算节点部署,配置参数时选择挂载方式和数据目录,参考部署计算节点。 空间成员在计算节点中完成数据发布,参考发布数据。 约束限制 避免作业名重复。 必须选择一个已有的FiBiNet模型才能创建实时预测作业。 实时预测作业必须选择训练FiBiNet模型的参与方计算节点发布的数据集。 创建训练模型时参数必须有"save_format":
背景信息 本案例以“预测乳腺癌是良性/恶性”的场景为例。假设一部分的乳腺癌患者数据存储在xx医院,另一部分数据存储在某个其他机构,不同机构数据所包含的特征相同。 这种情况下,xx医院想申请使用其他机构的乳腺癌患者数据进行乳腺癌预测模型建模会非常困难。因此可以通过华为TICS可信智能计算平
方安全计算作业。 多方安全计算作业在TICS中进行解析和任务计划构建,并下发任务给各个数据参与方所在的计算节点。 参与方计算节点从租户侧网络内的数据中获取数据,并使用安全算法进行加密输出。 数据在TICS提供的服务器中进行机密计算。 最终将计算完成的结果加密返回给作业发起方。 空
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
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”的全过
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。 图1
约束限制 作业审批通过后,才能单击“启动数据初始化”。 审批实时隐匿查询作业 审批方登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上选择“审批管理”,打开审批页面。 选择待处理的审批记录,单击“查看详情”。 填写审批意见,单击“同意”。 图1 填写审批意见 启动数据初始化 审批通过后,发起方可以在
点配置”代表“部署计算节点”属于哪个空间,用户输入的数据就会在哪个空间中参与计算。 配置信息包含证书,用于计算节点之间通信双向认证。证书保证了空间下的用户,部署的计算节点能够数据交互,参与计算。同时,也隔离了不同空间之间的数据访问。 合作方登录TICS控制台。进入TICS控制台后
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 + 秘密分享
所创建CCE集群的虚拟私有云、子网,应与数据源所在云服务(如MRS Hive、DWS等)的虚拟私有云、子网保持一致,以确保网络互通。 自动创建的CCE集群费用不需要单独结算,当前TICS费用已包含CCE集群费用。 边缘节点部署:数据不上云的用户可以选择“边缘节点部署”,数据不需要上传到华为云上,通
弹窗中填写要预测的“样本id”和“模型特征”对应的数值,然后单击“预测”,就会有系统弹窗弹出,显示预测结果。 注意:样本id从创建作业选择数据集的样本id列获取。 图2 发起预测 父主题: 实时预测