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基于TICS实现端到端的企业积分查询作业 简介 阶段一:数据发布 阶段二:隐私规则防护 阶段三:审批防护 阶段四:基本计算能力验证 阶段五:基于MPC算法的高安全级别计算 阶段六:统计型作业的差分隐私保护
场景描述 背景信息 本案例以“预测乳腺癌是良性/恶性”的场景为例。假设一部分的乳腺癌患者数据存储在xx医院,另一部分数据存储在某个其他机构,不同机构数据所包含的特征相同。 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TI
创建连接器 连接器用来快速连接到用户名下的各类资源服务。 前提条件 计算节点处于运行中,且所在空间信息的“认证状态”为“已认证”。 建议使用者提前了解MapReduce服务(MRS Hive)集群。 “连接器类型”选择MapReduce服务(MRS Hive)时,选择的MRS集群需与当
创建纵向联邦学习作业 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点部署,配置参数时选择挂载方式和数据目录,参考部署计算节点。 空间成员在计算节点中完成数据发布,参考发布数据。 参与方的计算节点如果是采用云租户部署,并且使用子账号进行创建的,需要参考配置CCE集群子账号权限给子账号增加权限配置。
删除批量预测作业 删除批量预测作业 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 > 联邦预测”,打开联邦预测作业页面。 在“联邦预测”页面批量预测,查找待删除的作业,单击“删除”。 删除操作无法撤销,请谨慎操作。 图1 删除作业 父主题: 批量预测
编辑批量预测作业 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 > 可信联邦学习”,打开可信联邦学习作业页面。 在“联邦预测”页面,选择批量预测的Tab页,找到待开发的作业,单击“开发”。 图1 开发作业 在弹出的对话框中编辑“选择模型”。只允许选择模型,其它作业参数暂时不支持修改。
BEGIN BEGIN_FRAME BEGIN_PARTITION BERNOULLI BETWEEN BIGINT BINARY BIT BLOB BOOLEAN BOTH BREADTH BY C CALL CALLED CARDINALITY CASCADE CASCADED CASE
测试步骤 数据准备 训练型横向联邦作业流程 评估型横向联邦作业流程 父主题: 横向联邦学习场景
步骤4:(可选)下载计算节点配置信息 下载计算节点配置信息 下载计算节点配置相关的信息,下载的信息可在部署计算节点的时候导入。“计算节点配置”代表“部署计算节点”属于哪个空间,用户输入的数据就会在哪个空间中参与计算。 配置信息包含证书,用于计算节点之间通信双向认证。证书保证了空间
外部数据共享 场景描述 准备数据 发布数据集 创建实时隐匿查询作业 执行实时隐匿查询作业 父主题: 实时隐匿查询场景
执行批量预测作业 前提条件 参与方的计算节点如果是采用云租户部署,并且使用子账号进行创建的,需要参考配置CCE集群子账号权限给子账号增加权限配置。 执行批量预测作业 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 > 联邦预测”,打开联邦预测作业页面。 在“联邦预测
执行实时预测作业 执行实时预测作业 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 > 联邦预测”,打开联邦预测作业页面。 在“联邦预测”页面实时预测Tab页,单击“模型部署”,开始部署模型。 图1 模型部署 模型部署完成后,单击“发起预测”,在系统弹窗中填写要预测
创建数据 数据拥有方公司A创建和发布数据集。可供选择有两种数据资产类型:结构化数据集、非结构化数据集。创建数据集后,发布数据集,此时对空间内的所有代理可见。 父主题: 可信数据交换场景
可验证代码示例 数据准备 数据集发布 隐私规则防护 基本计算能力验证 基于MPC算法的高安全级别计算 统计型作业的差分隐私保护 父主题: 多方安全计算场景
隐私求交黑名单共享场景 场景描述 准备数据 发布数据集 创建并运行隐私求交作业 查看求交结果 父主题: 使用场景
场景描述 数据商业空间中公司B针对公司A的某些数据资产存在业务需求,由于安全性和数据主权的考虑,公司A与公司B基于TICS完成数据资产的交换。基于TICS进行数据资产交换,保证公司A的数据主权、公司B的数据可获得,同时保证交换过程安全可信。 以下是数据拥有方公司A和数据需求方公司B基于TICS平台的操作。
业B自己查询的用户id,因为查询该用户的信息隐含着“该用户是企业A的客户”的信息,存在用户隐私泄露的风险。 企业A和企业B可以使用TICS服务的实时隐匿查询功能,即能满足实时业务高效低延迟的业务需求,又能避免暴露企业A想要查询哪个用户的隐私安全风险。 父主题: 外部数据共享
运行作业时,提示存在数据泄露风险,怎么处理? 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
取值 特征数目 30 xx医院的训练样本数目 7366 其他机构的训练样本数目 7366 测试集样本数目 7257 操作步骤 进入TICS服务控制台。 在计算节点管理中,找到购买的计算节点,通过登录地址,进入计算节点控制台。 图1 前往计算节点 登录到计算节点后,进入数据管理并进行数据集发布。
创建数据预处理作业 数据预处理是训练机器学习模型的一个重要前置步骤,其主要是通过转换函数将特征数据转换成更加适合算法模型的特征数据过程。TICS特征预处理功能能够实现对数据的探索、分析、规整以及转换,以达到数据在训练模型中可使用、可实用,在TICS平台内完成数据处理到建模的闭环。