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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
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。
删除作业 删除多方安全计算作业 用户登录计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 多方安全计算”,打开多方安全计算页面。 在多方安全计算页面查找待删除的作业,单击“删除”。 删除操作无法撤销,请谨慎操作。 图1 删除作业 父主题: 多方安全计算作业
审批模式作业 TICS基于安全隐私策略的数据安全防护会自动拒绝不合法的SQL语句执行,但当安全规则限制过强的时候,可能会影响正常业务的执行。 对此TICS 提供作业审批功能。配置生效后,所有的计算任务执行时,均会生成审批报告,提交到数据提供方侧,由提供方确认关联数据集的用途和风险
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。
执行作业 执行多方安全计算作业 用户登录计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 多方安全计算”,打开多方安全计算页面。 在多方安全计算页面查找待执行的作业,单击“执行”。如果SQL中存在作业变量,需要在执行时填入实际值。 图1 执行作业 父主题: 多方安全计算作业
场景描述 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。
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
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 +
可验证代码示例 数据准备 数据集发布 隐私规则防护 基本计算能力验证 基于MPC算法的高安全级别计算 统计型作业的差分隐私保护 父主题: 多方安全计算场景
数据准备 数据准备 以下数据和表结构是根据场景进行模拟的数据,并非真实数据。 以下数据需要提前存导入到MySQL\Hive\Oracle等用户所属数据源中,TICS本身不会持有这些数据,这些数据会通过用户购买的计算节点进行加密计算,保障数据安全。 政府信息提供方的数据tax和su
使用TICS多方安全计算进行联合样本分布统计 场景描述 准备数据 发布数据集 创建样本分布统计作业 执行样本分布联合统计 数据优化 父主题: 纵向联邦建模场景
查看作业计算过程和作业报告 在空间侧查看作业计算过程和作业报告 用户登录TICS控制台。 在左侧导航树上单击“空间作业”,打开“空间作业”页面。 在作业列表上,单击对应作业操作栏的“作业报告”。可在弹出的页面查看作业报告。 图1 空间侧查看作业报告 空间侧不支持查看作业执行结果,
隐私规则防护 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
基本计算能力验证 验证TICS的基础计算能力,以计算各企业在2021年的价值评分,用于评估信贷能力,其中的公式仅为简单的参考计算式。 操作步骤 执行如下的sql作业。 select c.id as `企业id`, 0.5 * a.tax_bal + 0.8 * b.supp_bal
数据集发布 前提条件 完成数据准备工作。 操作步骤 进入TICS服务控制台。 在计算节点管理中,找到购买的计算节点,通过登录地址,进入计算节点控制台。 图1 前往计算节点 登录计算节点后,在下图所述位置新建连接器。 图2 新建连接器 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。
统计型作业的差分隐私保护 本示例作业,以统计各行业的“企业税收总和”与“用电量总和”,进行统计分析: Select industry, sum(tax_bal), sum(electric_bal) from LEAGUE_CREATOR.tax a join
数据优化 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。
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。