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认证”。 建议使用者提前了解MapReduce服务(MRS Hive)集群。 “连接器类型”选择MapReduce服务(MRS Hive)时,选择的MRS集群需与当前计算节点部署CCE在同一VPC。填写的用户名,需具有Hive的读写权限。“集群名称”为用户所需要使用的MRS Hi
审计日志 审计日志页面是可信智能计算服务提供的一项审计数据流动的功能。通过计算节点侧审计页面信息,用户可以清晰地获知空间中的参与方通过该计算节点运行的任务详情。同时,部署计算节点时若开启BCS功能,审计数据会同步至区块链上。 计算节点侧查看审计日志 用户登录TICS控制台。 进入
多方安全计算作业 创建作业 执行作业 查看作业计算过程和作业报告 删除作业 审批模式作业
功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 联合审批 开启联合审批后,所有计算任务执行时,均会生成审批报告,提交到数据提供方审批。保证高价值数据在联合使用场景中的安全透明。 公测 审批作业 2021年4月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 纵向联邦支持LR算法 LR纵向联邦学习主
评估型横向联邦作业流程 基于横向联邦作业的训练结果,可以进一步评估横向联邦模型,将训练好的模型用于预测。 选择对应训练型作业的“历史作业”按钮,获取最新作业的模型结果文件路径。 图1 查看模型结果文件的保存位置 前往工作节点上步骤1展示的路径,下载模型文件。由于Logistic
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
约束与限制 使用TICS前,您需要认真阅读并了解以下使用限制。 浏览器限制 您需要使用支持的浏览器版本登录TICS。 表1 浏览器兼容性 浏览器 建议版本 Google Chrome 120,119,118
面下方“执行结果”看到sql的运行结果。 也可以通过“作业管理 > 多方安全计算 > 历史作业 > 查看结果”查看对应的结果。 父主题: 使用TICS多方安全计算进行联合样本分布统计
管理任务 任务管理是可信智能计算服务提供的一项查看计算节点参与任务的功能。通过任务管理,用户可以查看到曾在该计算节点上执行过的所有作业,并查看自己这个计算节点在作业中的位置以及数据流向。 通过任务管理,用户可以查看自己的计算节点在空间中的作业参与度,并通过“计算过程”来确认数据是否合理、安全地被使用。
管理密钥 密钥用于对加密的数据文件进行AES加解密。在多方安全计算作业场景,当SQL语句使用系统函数进行AES加解密时需要使用密钥。 约束限制 上传密钥文件需要以.key为后缀结尾。 上传密钥文件大小不超过256B。 上传密钥文本为base64编码之后的密钥,长度小于1000。 上传密钥
8839 5893 0.8 11785 2947 下图为当Host方拥有不同数据量时,使用横向联邦对比己方独立训练的性能对比。 图1 Host方拥有不同数据量时,横向联邦对比对立训练的模型性能 结论为:使用横向联邦学习,在己方拥有不同数据量的情况下都可以显著提升模型性能。 父主题: 实验结果
隐匿查询 概述 批量隐匿查询 实时隐匿查询
计算节点API 获取用户token 可信计算节点管理 连接器管理 数据集注册管理 任务管理 通知管理 数据集管理 多方安全计算作业管理 可信联邦学习作业管理 联邦预测作业管理 作业实例管理 联邦学习作业管理
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。 CC
管理数据 数据管理概述 创建连接器 创建数据集 发布数据 数据预处理 父主题: 计算节点管理
供方企业B发送一条审批信息。 企业B在自己的计算节点上可以单击“审批管理”,选择“待处理”的实时隐匿查询作业审批,可以看到自己的数据被如何使用。待企业B同意审批之后,企业A可以开始执行实时隐匿查询作业。 父主题: 外部数据共享
空间API 统计信息管理 空间管理 数据集管理 联邦分析作业管理 联邦学习作业管理 作业实例管理 审计日志管理 可信节点管理
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
分数据与对方的数据,通过创建并执行可信智能计算服务提供的隐私求交作业,可以得到最终交集数据并保存下来,用于后续的数据分析以及使用。 联合使用场景 用于纵向联邦学习中数据对齐。 父主题: 隐私求交
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,采用有向无环图DAG实现多个参与方数据流的自动化编排和融合计算。 自主高效 数据使用全流程可视化展示,为数据参与方提供可感知、可监测的数据使用过程; 支持数据参与方、计算方的多种部署模式,包括云上(同Region、跨Region)、边缘节点、HCSO的部署模式;