步骤三:创建隐私计算任务并执行
本文整体介绍,如何快速创建DataTrust隐私计算任务,进行隐私计算
一、DataTrust隐私计算能力列表
DataTrust当前具备:四大隐私计算通用能力、三大隐私计算定制能力
功能类型 |
功能名称 |
功能描述 |
通用能力 |
ID安全匹配 TrustDA/PSI |
在不泄漏非交集的情况下,进行安全匹配求交集,支持数据量百亿级 |
通用能力 |
隐匿信息查询 TrustDA/PIR |
不告诉数据服务方要查询的对象,获得匹配的查询结果 |
通用能力 |
安全联合分析 TrustDA/MPCSQL |
对来自不同参与方数据,支持类SQL方式进行查询分析 |
通用能力 |
安全联邦学习【工作流模式】 TrustML/Federated Learning |
支持拖拉拽组件方式搭建联邦学习工作流,实现在原始数据不出域的前提下,通过交换中间参数,构建联合模型 |
通用能力 |
安全联邦学习【任务模式】 TrustML/Federated Learning |
支持以分析、建模、评估、预测子任务的方式构建联邦学习过程,实现在原始数据不出域的前提下,通过交换中间参数,构建联合模型 |
定制能力 |
安全数据加密 TrustDA/ID2PartnerEncID |
基于两方密钥对ID进行加密处理 |
定制能力 |
安全数据对齐 TrustDA/PrivateId |
基于多方安全计算实现双方数据对齐,且不透露双方交集 |
定制能力 |
安全数据左对齐 TrustDA/LeftJoin |
以数据需求方左表为主表,和数据加持方进行关联,保留数据需求方所有列,同时双方都不透露各自的ID信息 |