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发布数据集 企业A和大数据厂商B分别将自己的csv数据文件上传到自己的计算节点上，通过“数据管理”模块创建各自的数据集。 企业A的数据集如下： 大数据厂商B的数据集如下： 创建数据集后单击“发布”按钮即可将数据的元数据信息发布到tics空间侧，供其他合作方参考。 父主题： 使用TICS可信联邦学习进行联邦建模
发布数据集 企业A和大数据厂商B分别将自己的csv数据文件上传到自己的计算节点上，通过“数据管理”模块创建各自的数据集。 企业A的数据集如下： 大数据厂商B的数据集如下： 创建数据集后单击“发布”按钮即可将数据的元数据信息发布到tics空间侧，供其他合作方参考。 父主题： 使用TICS多方安全计算进行联合样本分布统计
”、“空间名称”、“空间ID”、“证书密码”等。 p12文件：计算节点的密钥文件。 jks文件：CA的“证书”，密钥和证书保证了空间下的用户，部署的计算节点能够数据交互，参与计算。同时，也隔离了不同空间之间的数据访问。 图3 下载计算节点配置 单击页面左侧“计算节点管理”，进入计算节点管理页面。在操作列单击“更多
唯一标识：指用于标识某个事物实体身份的字段。例如身份证、工号、公司代码等。勾选后，会通过一定的语法限制和运行期校验，保护数据集内的id总集，确保无法被恶意逆推。 敏感：指会参与统计、计算的敏感数据。例如薪水、纳税、用电量。勾选后，其他参与方只能使用敏感数据进行不可逆推的四则运算、聚合计算（su
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。关联参与方都同意后，才能执行SQL作业。
EdgeFabric）服务部署，IEF通过纳管您的边缘节点，提供将云上应用延伸到边缘的能力，联动边缘和云端的数据，满足客户对边缘计算资源的远程管控、数据处理、分析决策、智能化的诉求。同时，在云端提供统一的设备/应用监控、日志采集等运维能力，为企业提供完整的边缘和云协同的一体化服务的边缘计算解决方案。 已发布区域：北京四、北京二
在项目ID下，您可以查看项目ID和账号ID。通常在调用API的鉴权过程中，您需要用到账号、用户和密码等信息。 项目 区域默认对应一个项目，这个项目由系统预置，用来隔离物理区域间的资源（计算资源、存储资源和网络资源），以默认项目为单位进行授权，用户可以访问您账号中该区域的所有资源。如果您希望进
什么是区域和可用区？ 什么是区域和项目？ 合作方如何获取租户名称？ 代理如何切换状态？ 节点的可用资源如何查询？ 什么是配额？ 更多 智能客服 您好！我是有问必答知识渊博的的智能问答机器人，有问题欢迎随时求助哦！ 社区求助 华为云社区是华为云用户的聚集地。这里有来自容器服务的技术牛人，为您解决技术难题。
定义XGBoost算法中决策树的数量，一个样本的预测值是多棵树预测值的加权和。取值范围为1~50的整数。 树深度 定义每棵决策树的深度，根节点为第一层。取值范围为1~10的整数。 切分点数量 定义每个特征切分点的数量，数量越多，准确率越高，计算时间越长。取值范围为5~10的整数。 分类阈值 区分正负例的得分阈值。
根据企业用户的职能，设置不同的访问权限，以达到用户之间的权限隔离。 将TICS资源委托给更专业、高效的其他华为账号或者云服务，这些账号或者云服务可以根据权限进行代运维。 如果华为账号已经能满足您的要求，不需要创建独立的IAM用户，您可以跳过本章节，不影响您使用TICS服务的其它功能。
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，按照示例一和示例二提供的案例和SQL语句进行作业测试。 图2 作业界面 示例一： 假设有人输入以下代码试图直接查询敏感数据。
联合多方正样本的效果，丰富模型的特征，提高模型的泛化能力。 计算全程保障企业数据安全与个人隐私。 图2 金融联合营销 使能数据交易 传统数据交易方式，交易的是数据所有权，交易完成后，数据被无限制的复制。采用可信交易方式，交易的不是数据，而是数据的使用权，卖家卖的是对某个数据的用法用量，不用担心数据被复制。
登录到计算节点对应的宿主机。 执行“docker ps -a”命令，查看NAMES为“k8s_db”开头容器的CONTAINER ID，该ID由数字和小写字母组成。 执行“docker exec -it {CONTAINER ID} bash”命令，登录到容器中，命令中的{CONTAINER
场景描述 某企业A在进行新客户营销时的成本过高，想要通过引入外部数据的方式提高营销的效果，降低营销成本。 因此企业A希望与某大数据厂商B展开一项合作，基于双方共有的数据进行联邦建模，使用训练出的联邦模型对新数据进行联邦预测，筛选出高价值的潜在客户，再针对这些客户进行定向营销，达成提高营销效果、降低营销成本的业务诉求。
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同特征的多行样本进行可信联邦学习，联合建模。
一VPC。填写的用户名，需具有Hive的读写权限。“集群名称”为用户所需要使用的MRS Hive数据源所在的MRS集群。“用户名”为MRS集群中拥有Hive权限的集群用户。 注意事项 IEF上部署的计算节点不支持创建MRS Hive、ModelArts和DWS类型的连接器。 MRS
一VPC。填写的用户名，需具有Hive的读写权限。“集群名称”为用户所需要使用的MRS Hive数据源所在的MRS集群。“用户名”为MRS集群中拥有Hive权限的集群用户。 注意事项 IEF上部署的计算节点不支持创建MRS Hive、ModelArts和DWS类型的连接器。 MRS
关闭后的执行作业生效。 对重试操作配置后，配置CPU配额和内存配额。执行批量预测作业时，会创建新容器来执行，这两个配额参数的值为创建新容器的CPU核数和内存大小，默认CPU核数为1，内存大小512M。 然后勾选“选择训练作业”列表中的某一训练作业，然后勾选“选择模型”列表中对应模型，最后单击“确定”按钮完成作业创建。
的路径映射到服务容器内的本地路径，“主机存储”方式是指将计算节点所在机器的本地路径映射到服务容器内的本地路径。 主机路径 挂载使用的容器外部的路径，用于服务容器内和外部数据交互。用户只有在工作路径中放置数据集等文件，服务才能读取到；服务运行作业生成的结果、日志文件也会输出到工作目录，供用户查看、获取。
场景描述 某企业A在进行新客户营销时的成本过高，想要通过引入外部数据的方式提高营销的效果，降低营销成本。 因此企业A希望与某大数据厂商B展开一项合作，基于双方共有的数据进行联邦建模，使用训练出的联邦模型对新数据进行联邦预测，筛选出高价值的潜在客户，再针对这些客户进行定向营销，达成提高营销效果、降低营销成本的业务诉求。
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