产品优势 多域协同 支持在分布式的、信任边界缺失的多个参与方之间建立互信空间; 实现跨组织、跨行业的多方数据融合分析和多方联合学习建模。 灵活多态 支持对接主流数据源(如MRS、 DLI、 RDS、 Oracle等)的联合数据分析; 支持对接多种深度学习框架(TICS,TensorFlow)的联邦计算;
创建纵向联邦学习作业 前提条件 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。 参与方的计算节点如果是采用云租户部署,并且使用子账号进行创建的,需要参考配置CCE集群子账号权限给子账号增加权限配置。
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5月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 联合审批 开启联合
产品概述 可信智能计算服务TICS( Trusted Intelligent 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
执行作业 执行横向作业 横向训练型作业在作业配置页面单击“保存”按钮后,单击“提交审批”按钮,审批完成后再单击“执行”按钮。 横向评估型作业在作业配置页面单击“保存”按钮后,可以直接单击“执行”按钮。 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”,打开可信联邦学习作业页面。
执行纵向联邦模型训练作业 功能介绍 执行纵向联邦模型训练作业 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-vertical-jobs/{job_id}/execute 表1 路径参数 参数 是否必选
产品功能 动态空间管理 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。空间是联邦计算的载体,合作方只有加入空间才能参与联邦计算。 安全的作业管理 作业时,数据使用的过程可审计、可追溯。TICS数据集成支持多方安全计算、可信联邦学习和联邦预测作业等作业方式。 多方安全计算
max 是 String 差分隐私阈值下限最大值 dp.backpg.origin.num 是 String 差分隐私反向传播使用原始输出做梯度下降的记录条数 dp.output.threshold.adjust.num 是 String 差分隐私动态调整阈值的记录条数 dp.supply
保存纵向联邦作业 功能介绍 保存纵向联邦作业 调用方法 请参见如何调用API。 URI PUT /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-vertical-jobs/{job_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id
获取纵向联邦作业详情 功能介绍 获取纵向联邦作业详情 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-vertical-jobs/{job_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id
模型文件路径 model_file = '' # 数据集路径 dataset_path = '' # 是否仅做评估 eval_only = False # 权重文件 weights_file = '' # 输出路径
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