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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。
但不支持AK/SK鉴权认证。详情请参见构造请求。 计算节点API接口调用方法有所不同,不依赖Endpoint,而是依赖计算节点 所在虚机的IP地址及开放端口,且不支持AK/SK鉴权认证。详情请参见构造请求。 父主题: 使用前必读
csv中即为这些在黑名单交集中的用户ID: 6b86b273ff34fce19d6b804eff5a3f57 d4735e3a265e16eee03f59718b9b5d03 4ec9599fc203d176a301536c2e091a19 至此,企业A可以得知这些用户存在于企业B的黑名单当
TICS的API可以分为空间API和计算节点API。 使用空间API可以查询TICS空间的相关信息,如获取空间列表、获取计算节点列表等。空间API可通过调用IAM服务“获取用户Token接口”获取Token进行认证鉴权,支持在API Explorer平台在线调试。空间API支持的接口请参见表1。 使用计算节点AP
字段类型:INTEGER,字段类别:标签。 图3 配置数据集参数 发布数据集。 图4 发布数据集 数据集发布的过程并不会直接从数据源中导出用户数据,仅从数据源处获取了数据集相关的元数据信息,用于任务的解析、验证等。 父主题: 测试步骤
计费套餐包 套餐包子类 计费模式 计费说明 TICS可信计算节点 企业版 包年/包月 在使用TICS过程中,使用其他云服务的费用(如弹性公网IP/带宽、对象存储服务 OBS等),需按照相应云服务的计费规则进行计费,TICS空间包不包含此类费用。 计费模式 TICS可信计算节点支持包
如果错误提示是可能泄露了唯一标识(may disclose the specific value of the uniqueID…),则检查自己的最终输出结果中,是否有和自己做Join连接的ID完全对应的字段。例如输出了名字,而名字可以倒推身份证,因此这种计算会被认为是风险行为,拒绝输出结果。
所在的计算节点。 参与方计算节点从租户侧网络内的数据中获取数据,并使用安全算法进行加密输出。 数据在TICS提供的服务器中进行机密计算。 最终将计算完成的结果加密返回给作业发起方。 空间的整体配置通过空间管理员进行统一管理。 父主题: 多方安全计算场景
模型参数、梯度数据在TICS提供的安全聚合节点中进行加密交换; 训练过程中,各参与方计算节点会在本地生成子模型,由TICS负责安全聚合各子模型的参数,得到最终的模型; 空间的整体配置通过空间管理员进行统一管理。 父主题: 横向联邦学习场景
对计算结果进行加噪保护, 在一定误差范围内保证数据无法被恶意偷取。 图1 差分隐私开关 第一次执行作业的结果如下: 图2 作业结果 在返回最终统计结果前,增加了一个差分隐私计算的任务节点,如图3所示。 图3 差分隐私计算任务节点 再执行如下sql,sql中过滤掉了某个企业,试图用差值去计算这个企业的税收值。
对计算结果进行加噪保护, 在一定误差范围内保证数据无法被恶意偷取。 图1 差分隐私开关 第一次执行作业的结果如下: 图2 作业结果 在返回最终统计结果前,增加了一个差分隐私计算的任务节点,如图3所示。 图3 差分隐私计算任务节点 再执行如下sql,sql中过滤掉了某个企业,试图用差值去计算这个企业的税收值。
(1)训练轮数对于联邦学习模型的性能影响不大,这主要是由于乳腺癌数据集的分类相对简单,且数据集经过了扩充导致的; (2)增大每个参与方本地模型训练的迭代次数,可以显著提升最终联邦学习模型的性能。 参与方数据量不同时,独立训练对比横向联邦训练的准确率 本节实验不再将训练集均匀划分到两个参与方,而是以不同的比例进行