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执行横向联邦学习作业 功能介绍 执行横向联邦学习作业 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-jobs/{job_id}/execute 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id
获取横向联邦学习作业详情 功能介绍 获取横向联邦学习作业详情 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-jobs/{job_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id
查询多方安全计算作业列表 功能介绍 查询多方安全计算作业列表 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/sql-jobs 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String
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
查询联邦学习作业列表 功能介绍 查询联邦学习作业列表 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-jobs 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String
执行样本分布联合统计 企业A单击“执行”并等待一段时间之后,可以在页面下方“执行结果”看到sql的运行结果。 也可以通过“作业管理 > 多方安全计算 > 历史作业 > 查看结果”查看对应的结果。 父主题: 使用TICS多方安全计算进行联合样本分布统计
执行纵向联邦分箱和IV计算作业 功能介绍 执行纵向联邦分箱和IV计算作业 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}/ivcalculate 表1
创建可信联邦学习作业 联邦建模的过程由企业A来操作,在“作业管理 > 可信联邦学习”页面单击“创建”,填写作业名称并选择算法类型后单击确定即进入联邦建模作业界面。本文逻辑回归算法为例。 父主题: 使用TICS可信联邦学习进行联邦建模
项目ID 获取项目ID 项目ID表示租户的资源,账号ID对应当前账号。用户可在对应页面下查看不同Region对应的项目ID和账号ID。 注册并登录管理控制台。 在用户名的下拉列表中单击“我的凭证”。 在“API凭证”页面,查看账号名和账号ID,在项目列表中查看项目ID。 调用API获取项目ID
创建并运行隐私求交作业 企业A单击“作业管理 > 隐私求交 > 创建”,依次填写作业名称、选择需要求交的数据集和对应的求交列、选择算法协议及各种参数,再单击“保存并执行”即可发起一次隐私求交查询。 父主题: 隐私求交黑名单共享场景
发布数据集 企业B分别自己的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,并单击“发布”。 企业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: 外部数据共享
发布数据集 企业A将自己的需要预测的csv数据文件上传到自己的计算节点上,通过“数据管理”模块创建用于预测的数据集。 企业A预测数据集如下: 大数据厂商B仍使用训练时的提供的全量数据作为预测数据集,没有发布新的数据集。 父主题: 使用TICS联邦预测进行新数据离线预测
发布数据集 企业A和企业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,并单击“发布”。 以企业A为例,数据集信息如下: 隐私求交场景需要将求交的字段设置为“非敏感”的唯一标识。 父主题: 隐私求交黑名单共享场景
可信计算节点发生主备切换,原节点登录地址不可用,如何处理? 若可信节点因为节点故障等原因产生了主备切换的操作,会导致原先可信节点控制台登录地址改变。此时需重新登录TICS管理台,单击前往计算节点,登录最新的节点控制台。 图1 登录最新的节点控制台 原先的可信节点控制台登录后右上角会显示不互信。
为什么我的计算结果每次计算时结果都不一样? 当空间开启了“结果差分隐私”开关时, 对敏感数据字段的sum操作都会添加一个差分噪声,来保护单条敏感数据不被泄露。 如果需要更精确的结果, 可联系空间管理员关闭“结果差分隐私”开关, 或者联系敏感字段的合作方修改字段分类。
概述 欢迎使用可信智能计算服务TICS (Trusted Intelligent Computing Service)。可信智能计算服务TICS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,
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
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
空间API应用示例 本节通过cURL方式调用TICS API,获取TICS相关资源信息为例,介绍使用TICS管理面API的基本流程。 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。
功能总览 功能总览 全部 空间管理 计算节点管理 多方安全计算作业 可信联邦学习作业 联邦预测作业 空间管理 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。空间为首个成员部署计算节点时创建。首个成员空间内的别名为默认league_creator。空间名在创建者租户范围