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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”的全过程
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,曾经也被称为联邦数据分析。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。 已发布区域:北京四、北京二
Trusted Intelligent Computing Service )在面向政企行业中, 打破跨行业的数据孤岛, 实现行业内部、跨行业之间在数据隐私保护下的多方数据联合分析和联邦计算能力。 产品首页 立即使用 成长地图 由浅入深,带您玩转TICS 01 了解 了解可信智能计
除空间等权限。例如,在创建空间模块中,组织方可以对合作方人员发布的数据进行审核,把好质量关。 合作方 合作方使用数据源计算节点模块实现自主可控的数据源注册、隐私策略(脱敏、加密、水印)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。 TICS使用流程简介
选择界面左侧“数据管理>数据预处理”,单击“创建”,可输入作业名称、描述及数据集,单击保存。若当前选不到目标数据集,可查看该数据集是否已参与其他的预处理作业。 目标数据集需要对所选字段的分布类型进行严格定义。处理评估/预测数据前建议先使用训练数据进行预处理,以确保当数据处理达到目标需求。
"is_single_predict" : true } ] } 状态码 状态码 描述 200 查询联邦预测作业列表成功 401 操作无权限 500 内部服务器错误 父主题: 联邦预测作业管理
和交集文件的路径。 打开obs到指定目录下查看,可以看到有两个结果文件,其中一个是交集记录的序号alignedIds.csv,另一个是交集记录的id alignedOriginalIds.csv。 alignedIds.csv的内容如下: 1 4 5 即指企业A提供的数据中,第1
配置CCE服务 背景信息 如果您规划在购买TICS服务时选择基于“云租户部署”,则您在购买TICS服务前需要对CCE服务进行相关配置,避免影响TICS服务的正常使用。 请自行关注部署节点的系统安全防护与配置加固,确保机器在安全的前提下进行隐私计算节点部署。 CCE服务委托授权 由
配置CCE服务 背景信息 如果您规划在购买TICS服务时选择基于“云租户部署”,则您在购买TICS服务前需要对CCE服务进行相关配置,避免影响TICS服务的正常使用。 请自行关注部署节点的系统安全防护与配置加固,确保机器在安全的前提下进行隐私计算节点部署。 CCE服务委托授权 由
配置IEF服务 背景信息 如果您规划在购买TICS服务时选择基于“边缘节点部署”,则您在购买TICS服务前需要对IEF服务进行相关配置,避免影响TICS服务的正常使用。 请自行关注部署节点的系统安全防护与配置加固,确保机器在安全的前提下进行隐私计算节点部署。 IEF服务委托授权
配置IEF服务 背景信息 如果您规划在购买TICS服务时选择基于“边缘节点部署”,则您在购买TICS服务前需要对IEF服务进行相关配置,避免影响TICS服务的正常使用。 请自行关注部署节点的系统安全防护与配置加固,确保机器在安全的前提下进行隐私计算节点部署。 IEF服务委托授权
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
"approval_status" : "NEW" } ] } 状态码 状态码 描述 200 查询多方安全计算作业列表成功 401 操作无权限 500 内部服务器错误 父主题: 多方安全计算作业管理
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
数据预处理 创建数据预处理作业 开发数据预处理作业 父主题: 管理数据
原因是SQL语句中存在使用隐患字段的情况。 请根据具体提示,涉及以下情形请检查并修改SQL语句: 情形一:直接查询其他参与方的唯一标识、度量数据。 情形二:试图使用唯一标识做条件过滤操作。 情形三:使用直接可以逆推度量数据的简单计算式。 情形四:将标识分组后的度量数据聚合值直接明文呈现。
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
本地的数据集训练子模型。 训练模型文件则定义了模型的结构,会用于每个参与方在本地初始化模型。 图2 配置执行脚本、训练模型文件 配置已方、对方数据集。在作业的数据集配置中,选择己方、对方的本地数据集,此外需将已方的数据集设为评估数据集。横向联邦中,需要确保不同参与方的数据集结构完全一致。
"tics002,space_creator" } ] } 状态码 状态码 描述 200 查询训练作业下的成功模型 401 操作无权限 500 内部服务器错误 父主题: 联邦预测作业管理
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