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可信联邦学习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,曾经被称为联邦机器学习。 联邦预测作业 联邦预测作业在保障用户数据安全的前提下,利用多方数据和模型实现样本联合预测。 可信智能计算节点 数据参与方使用数据源计算节点模块实现自主可控的数据源注册、隐私策略(脱敏、加密)的
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;
Intelligence 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、计算过程中端到端的安全和可审计,推动了跨行业的可信数据融合和协同。 使用TICS的用户角色
senet层压缩比例,最小值2 save_format 否 String 模型保存格式 loss_function 否 String 损失函数 loss_param 否 String 损失函数参数json字符串 启动作业后会生成一条新的历史作业记录。 等待执行完成,在“历史作业”页面查看更详细的作业运行信息,包括执行结果、作业报告。
senet层压缩比例,最小值2 save_format 否 String 模型保存格式 loss_function 否 String 损失函数 loss_param 否 String 损失函数参数json字符串 响应参数 状态码: 200 表7 响应Body参数 参数 参数类型 描述 job_instance_id
electric_bal 电费 敏感 water_bal 水费 敏感 从业务角度考虑,安排五个阶段,来对TICS系统进行验证和测试。本章重点讲述如何端到端实现一个该场景下的隐私计算作业完整执行流程。 导入数据 在第一个合作方Partner1的MySQL数据源中,通过如下的SQL语句创建数据表: CREATE
配置IEF高可用节点 IEF高可用节点实现该功能要手动操作,使用rsync命令在多台虚机间定时同步文件,操作步骤如下: 以下教程适用于ECS机器系统为Centos 7.5。操作前需要购买两台同网段同文件系统的ecs节点A与节点B。 在两台虚机上安装rsync及corntab服务,
配置IEF高可用节点 IEF高可用节点实现该功能要手动操作,使用rsync命令在多台虚机间定时同步文件,操作步骤如下: 以下教程适用于ECS机器系统为Centos 7.5。操作前需要购买两台同网段同文件系统的ecs节点A与节点B。 在两台虚机上安装rsync及corntab服务,
与其他云服务的关系 统一身份认证服务 TICS使用统一身份认证服务(Identity and Access Management,简称IAM)实现认证和鉴权功能。 云审计服务 TICS使用云审计服务(Cloud Trace Service,简称CTS)审计用户在管理控制台页面的操作,
创建申请 用数方可以在数据目录选取需要的数据集,创建数据申请并描述需求,发送至供数方审视需求。 支持的数据源类型:CSV或者二进制的本地文件、MySQL、Hive,其中MySQL和Hive的数据集配置可参照管理数据章节。 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
链代码背书的组织名称必须选择organization。 发起方按照链代码管理章节中“实例化链代码”部分的描述,完成实例化链代码操作。 注意事项: “初始化函数”参数值须为“init”。 “背书策略”勾选“任意组织背书” 完成上述步骤后用户可前往区块浏览器查看上链的初始化日志信息。 父主题: 准备工作
senet层压缩比例,最小值2 save_format 否 String 模型保存格式 loss_function 否 String 损失函数 loss_param 否 String 损失函数参数json字符串 图9 常规参数配置(XGBoost) 图10 常规参数配置(逻辑回归/FiBiNET) 图11
华为云可信智能计算服务TICS( Trusted Intelligent Computing Service )在面向政企行业中, 打破跨行业的数据孤岛, 实现行业内部、跨行业之间在数据隐私保护下的多方数据联合分析和联邦计算能力。 产品首页 立即使用 成长地图 由浅入深,带您玩转TICS 01 了解
险联防联控效用。 在信息核验过程中,通过隐私计算技术实现多方黑名单数据共享,对电诈、洗钱、骗贷等行为的黑名单用户进行安全求交、匿踪查询,能够有效提升客户背景调查的安全可信程度。 现有两家企业A、B,双方决定通过TICS平台实现黑名单数据共享,通过隐私求交作业计算两方黑名单ID交集。本文以企业A为计算作业的发起方为例。
2021年7月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 联邦预测 新增支持联邦预测作业。联邦预测作业在保障用户数据安全的前提下,利用多方数据和模型实现样本联合预测。 公测 联邦预测作业 2 联邦分析新增union all语法 安全多方计算MPC扩展语法支持union all语法。 公测 创建联邦数据分析作业
用区域和可用区来描述数据中心的位置,您可以在特定的区域、可用区创建资源。 区域(Region)指物理的数据中心。每个区域完全独立,这样可以实现较大程度的容错能力和稳定性。资源创建成功后不能更换区域。 可用区(AZ,Availability Zone)是同一区域内,电力和网络互相隔
这种情况下,xx医院想申请使用其他机构的乳腺癌患者数据进行乳腺癌预测模型建模会非常困难。因此可以通过华为TICS可信智能计算平台的横向联邦功能,实现在患者隐私不泄露的前提下,利用其他机构的医疗数据提升乳腺癌预测模型的准确率。 进一步地,可根据该模型案例发散,构建老年人健康预测、高血压预测、失能早期预警模型等。
概述 联邦预测作业在保障用户数据安全、模型资产安全的前提下,利用多方数据和模型实现样本联合预测。 目前TICS支持两种类型的预测方式: 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。 实时预测: 实时预测通过在计
进入配置项页签 在配置项页签找到命名如“agent-x-xxxxx”的配置项,单击操作栏的“更新”按钮,进入更新配置项窗口。 图10 更新配置项窗口 在更新配置项窗口,搜索“FILE”关键字,找到“TICS_AGENT_UPLOAD_FILE_SIZE_LIMIT”和“TICS_A
04845477640628815,0.037553105503320694 编写训练脚本(作业发起方) 作业发起方还需要编写联邦学习训练脚本,其中需要用户自行实现读取数据、训练模型、评估模型、获取评估指标的逻辑。计算节点会将数据集配置文件中的path属性作为参数传递给训练脚本。 JobParam属性如下: