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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; 支持控制流和数据流的分离,用
准备数据 企业A的实时业务不需要准备数据,在发起查询时通过参数传递需要查询的用户id。 表1 企业B用户画像数据 字段名称 字段类型 描述 id string hash过后的手机号字符串 f0-f4 float 用户数据画像特征 bigdata_all.csv id,f0,f1,f2
数据准备 乳腺癌数据集从UCI获取,该数据集只包含连续类型特征,因此对所有特征使用Scikit-Learn的StandardScaler进行了归一化。为了模拟横向联邦学习场景,将数据集随机划分为三个大小类似的部分:(1)xx医院的训练集;(2)其他机构的训练集;(3)独立的测试集
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约束与限制 使用TICS前,您需要认真阅读并了解以下使用限制。 浏览器限制 您需要使用支持的浏览器版本登录TICS。 表1 浏览器兼容性 浏览器 建议版本 Google Chrome 120,119,118
背景信息 为保证正常创建TICS服务,需要先设置服务委托。 前提条件 服务授权需要主账号或者admin用户组中的子账号进行操作。 授权委托需查看IAM委托列表,如果存在名为tics_admin_trust的委托和tics_role_trust的权限,需要先删除。 服务授权操作 进入TI
背景信息 为保证正常创建TICS服务,需要先设置服务委托。 前提条件 服务授权需要主账号或者admin用户组中的子账号进行操作。 授权委托需查看IAM委托列表,如果存在名为tics_admin_trust的委托和tics_role_trust的权限,需要先删除。 服务授权操作 进入TI
纵向联邦建模场景 使用TICS多方安全计算进行联合样本分布统计 使用TICS可信联邦学习进行联邦建模 使用TICS联邦预测进行新数据离线预测 父主题: 使用场景
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。 创建批量预测作业 编辑批量预测作业 执行批量预测作业 删除批量预测作业 父主题: 联邦预测作业
String 作业、任务状态:1.新建,2.已接收,3.运行中,4.成功,5.失败,6.终止 result String json格式:records 记录数;obs_path 文件存放地址; execute_time 执行时间 job_id String 作业id。 支持数字,英文字母,下划线,长度32。
s String 作业状态。NEW,APPROVING,APPROVED,REJECTED,REVOKED。 approval_records Array of ApprovalRecordVo objects 审核列表 ext String 执行参数Json字符串。最大长度1024
步骤3:成员接受邀请 成员接受邀请 在TICS中,成员需要先接受组织方的邀请加入空间,然后才能发布数据用于创建作业。 合作方登录TICS控制台。进入TICS控制台后,单击页面左侧“通知管理”,进入通知管理页面。 浏览通知信息,查找要加入的空间,单击其所属的“接受邀请”。 图1 通知管理入口
终端节点Endpoint 调用空间API时,需要获取TICS服务终端节点Endpoint。 获取终端节点 终端节点(Endpoint)即调用空间API的请求地址,不同服务不同区域的终端节点不同。 可信智能计算服务的终端节点Endpoint构造规则如下,请您根据业务需要选择对应区域的终端节点。 表1
创建隐私求交作业 前提条件 参与计算的双方需要在其代理节点上创建好各自的数据集,并需要确保数据集含有非敏感的唯一标识字段。 创建作业 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 > 隐私求交”,打开隐私求交作业列表页面。 在隐私求交作业列表页面,单击“创建”。 图1
获取用户token 获取用户的token,因为在后续的请求中需要将token放到请求消息头中作为认证。 获取空间列表 获取调用后续接口参数信息,例如可信节点id。 准备数据 在调用API之前(分析类型),您需要准备如下数据。 表1 准备数据 数据项 名称 说明 样例 云账户信息