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0.024227451,-1.087235302,3.67470964,-2.420729037,-3.132456573 其中为了保证数据安全,企业A和大数据厂商B通过讨论决定使用hash过后的手机号作为已有数据的唯一标识id字段,并将唯一标识作为数据对齐的依据。 父主题: 使用TICS联邦预测进行新数据离线预测
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,当大数据厂商B同意审批之后才可以执行该条sql。
0.024227451,-1.087235302,3.67470964,-2.420729037,-3.132456573 其中为了保证数据安全,企业A和大数据厂商B通过讨论决定使用hash过后的手机号作为已有数据的唯一标识id字段,并将唯一标识作为数据对齐的依据。 父主题: 使用TICS可信联邦学习进行联邦建模
3,-2.759963795,0.405262468,1.264947591,1.027350049,1.293868423 其中为了保证数据安全,企业A和大数据厂商B通过讨论决定使用hash过后的手机号作为已有数据的唯一标识id字段,并将唯一标识作为数据对齐的依据。 父主题:
通过数据集,用户可获取到名下详细的资源列表。同时,对于有敏感信息的数据集,还可以单独设置隐私策略,并在发布到空间侧后对其他参与方生效,限制敏感信息的使用,保障数据安全。 创建结构化数据集 创建数据集前需存在已创建好的连接器,参考创建连接器。 用户登录TICS控制台。 进入TICS控制台后,单击页面左侧
应用开发简介 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。
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support,在用户计算节点agent_gov上发布。 能源信息提供方的数据power,在用户计算节点agent_power上发布。
MRS服务的VPC必须与计算节点部署节点处于同一个VPC内。 注意事项: “区域”必须与CCE集群在同一个VPC下。 图1 区域配置 “Kerberos”认证无论是否勾选,当前的MRS Hive连接器都支持。 “虚拟私有云”与后续要建立的CCE集群必须在同一个VPC下。 “安全组
阶段二: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。
请求造成的数据泄露。 可信联邦学习 可信联邦学习是可信智能计算服务提供的在保障用户数据安全的前提下,利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
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。
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
群,不能是已有集群。 CCE集群的部署规格根据您的业务量自行选择。 所创建CCE集群的虚拟私有云、子网,应与数据源所在云服务(如MRS Hive、DWS等)的虚拟私有云、子网保持一致,以确保网络互通。 自动创建的CCE集群费用不需要单独结算,当前TICS费用已包含CCE集群费用。
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
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
概述 可信联邦学习作业是可信智能计算服务提供的在保障用户数据安全的前提下,利用多方数据实现的联合建模。 安全可信。 多种训练场景。 方便与已有服务对接。 使用场景 横向联邦机器学习 横向联邦机器学习,适用于参与者的数据特征重叠较多,而样本ID重叠较少的情况,联合多个参与者的具有相
合建模。 已发布区域:北京四、北京二 如何创建横向训练型作业? 如何创建横向评估型作业? 如何创建纵向联邦学习作业? 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。 已发布区域:北京四、北京二 如何创建联邦预测作业?
配置CCE集群的部署规格、虚拟私有云、子网、节点密码、弹性IP等信息。 说明: CCE集群的部署规格根据您的业务量自行选择。 所创建CCE集群的虚拟私有云、子网,应与数据源所在云服务(如MRS Hive、DWS等)的虚拟私有云、子网保持一致,以确保网络互通。 自动创建的CCE集群
配置CCE集群的部署规格、虚拟私有云、子网、节点密码、弹性IP等信息。 说明: CCE集群的部署规格根据您的业务量自行选择。 所创建CCE集群的虚拟私有云、子网,应与数据源所在云服务(如MRS Hive、DWS等)的虚拟私有云、子网保持一致,以确保网络互通。 自动创建的CCE集群
配置CCE集群的部署规格、虚拟私有云、子网、节点密码、弹性IP等信息。 说明: CCE集群的部署规格根据您的业务量自行选择。 所创建CCE集群的虚拟私有云、子网,应与数据源所在云服务(如MRS Hive、DWS等)的虚拟私有云、子网保持一致,以确保网络互通。 自动创建的CCE集群