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空间成员完成计算节点部署,配置参数时选择挂载方式和计算节点,参考部署计算节点。 空间成员完成数据集准备工作,参考准备本地横向联邦数据资源。 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 仅IEF计算节点支持创建横向评估型作业。 创建可信联邦学习评估型作业 用户登录进入计算节点页面。
空间组建完成,参考组建空间。 空间成员完成计算节点部署,配置参数时选择存储方式和数据目录,参考4.1 部署计算节点。 空间成员完成数据集准备工作,参考准备本地横向联邦数据资源。 空间成员在数据目录中完成数据发布,参考4.6.4 发布数据。 对接MA的计算节点如果是使用子账号进行创建的,需要参考配置
企业A完成信息选择后,单击“保存并提交审批”即可向数据提供方企业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
多方安全计算是可信智能计算服务(TICS)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,能够在作业运行的同时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。 父主题: 服务介绍
隐私求交是可信智能计算服务提供的安全获取参与双方所持数据交集的功能。它允许参与计算的双方,在不获取对方任何额外信息(除交集外的其它信息)的基础上,得到双方持有数据的交集。 单独使用场景 数据持有双方为获取己方与对方数据的交集,在不暴露其它数据的情况下,将需要获取交集的那一部分数据与对方的数据,通过创建并执行可信
id from league_creator.tax 系统提示不支持进行敏感数据的SELECT操作。 图3 不支持敏感操作 示例二: 若试图在敏感数据中追加自己的数据, 从结果倒推敏感数据,即求原数据。 Select tax_bal + electric_bal from
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
String 字段类型 privacy_policy_type String 字段数据隐私处理方式:NONE.不处理,HASH.哈希,MASK.掩码 privacy_policy String 字段数据处理类型:NONE.不处理(默认),ANONYMIZE.脱敏 sql_col_privacy_type
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
定不同数据保护方式的聚合器,并邀请多方数据提供者参与,在空间内实现数据有限共享应用,提炼数据价值。 空间是联邦计算的载体。空间需要购买才能使用,在空间中可以管理合作成员,合作数据以及查看可信智能计算环境。执行联邦计算任务需要指定空间。 聚合器(AGG) 聚合器,进行多方数据运算结果的聚合。
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。
空间成员,有权使用空间中的数据,或者将自有数据发布到空间,供其他合作方受限使用。 计算节点 部署在参与方侧,是可信智能计算与合作方侧数据的桥梁,保障数据按照合作方意愿受限使用。 计算节点是管理参与方数据的最小单位。部署计算节点时需要指定空间配置信息。在计算节点中支持配置连接器,注册数据集,任务执行,查看任务执行日志。
开发页面编写SQL语句。SQL语句开发完成后单击“保存”。 在作业开发页面“合作方数据”一栏可查看此空间合作方共享的数据。 数据第一级是合作方名称,第二级是数据名称。 SQL语句中用“合作方名.数据名”表示一张表。 SQL语句开发完成, 可单击页面上方“格式化”来对排版进行美化 图3
邀请云租户作为数据提供方,动态构建可信计算空间,实现空间内严格可控的数据使用和监管。 数据融合分析 支持对接多个数据参与方的主流数据存储系统,为数据消费者实现多方数据的SQL Join等融合分析,各方的敏感数据在具有安全支撑的聚合计算节点中实现安全统计。 计算节点 数据参与方使用数
企业A在发起实时隐匿查询前需要先执行数据初始化。 待实时预测作业初始化完成后,企业A可以通过页面单击“执行”试用发起查询。 例如查询id为“19581e27de7ced00ff1ce50b2047e7a567c76b1cbaebabe5ef03f7c3017bb5b7”这样的一条数据,查询结果中即会返回企业A所选择的企业B的数据字段。
用多方数据实现的联合建模,曾经被称为联邦机器学习。 联邦预测作业 联邦预测作业在保障用户数据安全的前提下,利用多方数据和模型实现样本联合预测。 可信智能计算节点 数据参与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)的设定、元数据的发布等,为数据源计算节
隐匿查询,也称隐私信息检索,是指查询方隐藏被查询对象关键词或客户id信息,数据服务方提供匹配的查询结果却无法获知具体对应哪个查询对象。数据不出门且能计算,杜绝数据缓存的可能性。 例如查询方希望查询身份证id为“张三”的人信贷公式数据,发起了一个类似于SELECT salary * 16 + age*10
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
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; 采
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":