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更新时间:2022/04/16 GMT+08:00
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本文介绍了可信智能计算服务 TICS各特性版本的功能发布和对应的文档动态,欢迎体验。

2022年04月

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1

API开放

开放业务集成API接口,支持通过API进行联邦作业的开发和管理。

商用

API参考

2022年01月

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1

国密算法

新增支持国家密码局认定的国产商用密码算法。

商用

联盟管理

计算节点管理

2021年11月

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1

差分隐私

支持联邦分析结果差分隐私处理。

商用

管理联盟

2021年09月

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1

秘密分享

横向联邦学习新增支持秘密分享算法。

商用

联邦机器学习作业

2

隐私集合交集PSI

联邦SQL分析新增支持隐私保护集合求交能力。

商用

联邦数据分析作业

2021年07月

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1

联邦预测

新增支持联邦预测作业。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。

公测

联邦预测作业

2

联邦分析新增union all语法

安全多方计算MPC扩展语法支持union all语法。

公测

创建联邦数据分析作业

3

纵向联邦支持“样本粗筛”功能和“等距分箱”方式

纵向联邦作业在特征选择时,支持“样本粗筛”,能够筛选出id前缀相符的数据,达到减少数据量的目的。 纵向联邦作业在特征选择时,分箱选择支持“等距分箱”。等距分箱是指经过计算使得每个箱体的区间间隔保持一致。

公测

创建纵向联邦学习作业

2021年06月

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1

联邦分析引入PSI和同态加密算法

联邦数据分析支持高级别隐私保护,隐私保护等级设置为高时,会启用高安全性的隐私计算算法保障计算过程的安全,例如同态加密、PSI等。 数据将以密文状态做计算,严格保障数据的计算安全。

公测

创建联邦数据分析作业

2021年05月

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1

联合审批

开启联合审批后,所有计算任务执行时,均会生成审批报告,提交到数据提供方审批。保证高价值数据在联合使用场景中的安全透明。

公测

审批作业

2021年04月

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1

纵向联邦支持LR算法

LR纵向联邦学习主要用于具有线性边界的二分类问题,支持用户双方训练联合逻辑回归(LR)模型。相较于单方训练,纵向联邦LR训练覆盖用户双方特征,模型预测精度更高。TICS采用SEAL同态加密确保双方数据交互安全,通过批处理技术进一步提升联邦训练性能。

公测

创建纵向联邦学习作业

2

样本对齐支持PSI算法

纵向联邦作业中支持对两方数据集进行样本对齐,在不泄露数据隐私的情况下计算出双方共有的数据,并将共有的数据作为后续特征选择、模型训练的数据集。

公测

创建纵向联邦学习作业

2021年03月

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1

联盟和计算节点部署过程可视化

清晰展示联盟、计算节点的部署、升级、回滚、删除步骤,在出现问题时便于分析排查。

公测

联盟操作可视化

计算节点操作可视化

2

联盟和计算节点支持自助升级

在实际应用中,升级、回滚是一个常见的场景,TICS能够很方便的支撑联盟和计算节点升级和回滚。 回滚也称为回退,即当发现升级出现问题时,让联盟和计算节点自动回滚到老的版本。TICS已实现了在异常状态下的自动回滚。

公测

联盟升级

计算节点升级

3

纵向联邦学习

纵向联邦机器学习,适用于参与者训练样本ID重叠较多,而数据特征重叠较少的情况,联合多个参与者的共同样本的不同数据特征进行联邦机器学习,联合建模。

公测

创建纵向联邦学习作业

2021年01月

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1

计算节点支持生命周期管理

新增计算节点上下线功能;支持计算节点规格变更,卸载等操作。

公测

切换计算节点状态

2

连接器支持生命周期管理

新增连接器状态显示,新增重启等操作。

公测

管理连接器

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