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搜索弹性云服务器 单击ECS服务区名称跳转到详情页面,单击右上角的远程登录按钮。 图7 远程登录 在ECS命令行界面输入对应的用户名和密码登录ECS服务器。 图8 输入用户名和密码 以Xshell登录为例,登录成功之后,在命令行界面使用ping命令查看本端VPC与对端VPC的网络是否连通,ip
组合架构 架构说明 图1 架构图例 作业发起方通过计算节点提供的控制台页面,发起多方安全计算作业。 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。
角色CCE Administrator和OBS Administrator。 创建用户组tics_cce_min。 图1 创建用户组 为用户组授权。 单击用户组后的“授权”后进入选择策略界面,选择系统角色CCE Administrator和OBS Administrator完成授权。
计算节点管理 同一个空间中的用户,在使用可信计算服务时(联邦分析和联邦机器学习),需要部署计算节点,接入己方数据,作为可信计算服务的输入,通过执行联邦分析和联邦机器学习作业后,最终拿到结果。 计算节点以容器的形式部署,支持云租户部署和边缘节点部署,用户可根据数据源的现状,采用合适的计算节点部署方案。
用数方可以在数据目录选取需要的数据集,创建数据申请并描述需求,发送至供数方审视需求。 支持的数据源类型:CSV或者二进制的本地文件、MySQL、Hive,其中MySQL和Hive的数据集配置可参照管理数据章节。 前提条件 空间组建完成,参考组建空间。 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。
目生效;如果在“所有项目”中设置权限,则该权限在所有区域项目中都生效。访问TICS时,需要先切换至授权区域。 权限根据授权精细程度分为角色和策略。 角色:IAM最初提供的一种根据用户的工作职能定义权限的粗粒度授权机制。该机制以服务为粒度,提供有限的服务相关角色用于授权。由于云各服
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的计算节点上,当大数据
传统金融企业联合营销模式中,金融企业往往需要将双方的数据集中到一个安全实验室中进行标签融合,模型训练,但常面临数据泄露和隐私等挑战。联邦建模采用分布式架构进行部署和建模,参与联合营销的企业原始和明细数据不出库的前提下进行跨域数据建模,实现精准营销,同时保障企业数据安全与个人隐私。 优势: 原始数
概述 联邦预测作业在保障用户数据安全、模型资产安全的前提下,利用多方数据和模型实现样本联合预测。 目前TICS支持两种类型的预测方式: 批量预测: 批量预测通过在计算节点后台发起离线预测任务的方式,在任务完成后可以获得指定数据集中所有样本的预测结果。 实时预测: 实时预测通过在计
输入正确的连接信息,建立数据源和计算节点之间的安全连接。 图3 输入信息 建立完成后,连接器显示正常说明连接正常。 图4 连接正常 进入数据管理,进行数据集发布。 图5 新建数据管理 填写参数信息。 图6 填写参数 重复步骤1~7,发布tax税务表和power_data能源表。
发起联邦预测 企业A单击“发起预测”按钮,选择己方和大数据厂商B的预测数据集,单击确定即可发起预测。 TICS服务会对两方的数据先进行样本对齐,并对双方共有的数据进行联邦预测,预测的结果会保存在企业A(作业发起方)的计算节点上。企业A可以通过obs服务或者登录到计算节点后台获取到对应路径的文件。
输入正确的连接信息,建立数据源和计算节点之间的安全连接。 图3 输入信息 建立完成后,连接器显示正常说明连接正常。 图4 连接正常 进入数据管理,进行数据集发布。 图5 新建数据管理 填写参数信息。 图6 填写参数 重复步骤1~7,发布support资助金数据表和power_data能源表。
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。 产品架构 产品架构如图1所示。 图1 产品架构
使用TICS的隐私规则防护能力确保数据安全。 前提条件 完成数据发布。 操作步骤 进入多方安全计算的作业执行界面,单击创建。 图1 创建作业 在作业界面中,按照1~4提供的案例和SQL语句进行作业测试。 图2 作业界面 假设有人输入以下代码试图直接查询敏感数据。 select tax_bal, id from
使用TICS的隐私规则防护能力确保数据安全。 前提条件 完成数据集发布。 操作步骤 进入多方安全计算的作业执行界面,单击创建。 图1 创建作业 在作业界面中,按照示例一和示例二提供的案例和SQL语句进行作业测试。 图2 作业界面 示例一: 假设有人输入以下代码试图直接查询敏感数据。 select tax_bal,
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”。
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。
作业是否可被授权执行是指作业是否可被授权给空间内其他节点执行,被授权节点可以直接执行作业并获取作业结果,无编辑、查看、删除、初始化等权限。 然后选择数据集及其对应的查询字段和返回字段。当前支持最多选择3个数据集,同时返回字段支持配置默认值,针对相同的返回字段支持配置优先级。 图2 选择数据文件 单击“保存并提交审批”。
配置数据集参数 发布数据集。 图4 发布数据集 数据集发布的过程并不会直接从数据源中导出用户数据,仅从数据源处获取了数据集相关的元数据信息,用于任务的解析、验证等。 父主题: 测试步骤
另一个方式,是配置MRS集群的安全组策略,开放部分端口提供给计算节点。 必须确保互通的ip和端口: KrbServer的ip,以及tcp端口21730 和udp端口(21732,21731) zookeeper的ip和端口(2181) Hive-server的ip和端口(10000) MRS Manager的TCP端口(9022)