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创建合约 数据拥有方公司A同意数据需求方公司B的数据使用申请后,可以由公司A创建合约,合约是需要双方同意的数据使用证明。 合约内容包括:合约名称、合约描述、数据信息、公司B的访问需求、访问限制和自定义限制。其中数据信息、公司B的访问需求来自于公司B的数据使用申请,合约名称、合约描述、访问
采用纵向联邦。xx医院的应用场景为不同主体的相同特征建模,因此选用横向联邦。 创建训练型横向联邦学习作业。 图1 创建训练型横向联邦学习作业 配置作业的执行脚本,训练模型文件。 执行脚本是每个参与方的计算节点在本地会执行的模型训练、评估程序,用于基于本地的数据集训练子模型。 训练
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 登录计算节点后,在下图所述位置新建连接器。 图2 新建连接器 输入正确的连接信息,建立数据源和计算节点之间的安全连接。 图3 输入信息 建立完成后,连接器显示正常说明连接正常。
作业发起方通过计算节点提供的控制台页面,发起多方安全计算作业。 多方安全计算作业在TICS中进行解析和任务计划构建,并下发任务给各个数据参与方所在的计算节点。 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
String 空间server组件的ip,为server的snatip,设置代理节点的入方向安全组规则 nat_eip String 可信节点绑定的网关的ip,CCE部署时会返回该值 nat_eip_id String 可信节点绑定的网关的ip的Id,CCE部署时会返回该值 node_az
项目ID可以通过调用IAM服务的查询指定条件下的项目信息API获取,接口为“GET https://{Endpoint}/v3/projects”,其中{Endpoint}为IAM的终端节点,可参考IAM文档获取。 响应示例如下,其中projects下的“id”即为项目ID。当返回
} else { fmt.Println(err) } } 更多编程语言的SDK代码示例,请参见API Explorer的代码示例页签,可生成自动对应的SDK代码示例。 状态码 状态码 描述 200 获取空间组员信息成功 500 获取空间组员信息失败 父主题:
文件管理是可信智能计算服务提供的一项管理联邦学习模型文件的功能。通过文件管理,参与方无需通过登录后台手动导入模型文件,而是直接将模型文件上传到数据目录进行管理。 使用文件管理功能后,创建联邦学习作业时用户可以便捷地选择自己以前上传的执行脚本、训练模型、数据文件、权重参数文件,极大地提高了系统的易用性及可维护性。
Token的有效期为24小时,需要使用一个Token鉴权时,可以先缓存起来,避免频繁调用。 Token在计算机系统中代表令牌(临时)的意思,拥有Token就代表拥有某种权限。Token认证就是在调用API的时候将Token加到请求消息头,从而通过身份认证,获得操作API的权限。 T
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。
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
从上面两张表可以看出: (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
多 > 履约记录”。 图1 履约记录 在弹出的对话框展示履约记录的内容。 图2 查看履约记录详情 作为合约的参与一方,可以查看合约从创建、签署以及合约执行(文件交换),以及文件解密的整个过程。 合约双方都可以查看整个合约的履约过程。 父主题: 可信数据交换
供数方接受用数方的数据使用需求,审视是否符合用数方需求或与前期的约定一致,若不符合,可拒绝申请;若符合,则确认申请,接下来便拟定合约,发送给用数方签署。 前提条件 存在已创建的申请。 约束限制 仅供数方操作,即该数据集的提供方去确认申请。 用数方提交申请后未撤回的申请,一旦供数方确认申请,申请内容无法修改。
发起方获取某个横向联邦训练作业的训练结果路径。 图1 获取作业结果路径 发起方执行恶意脚本,试图篡改所获取的路径中的作业训练结果。 图2 执行恶意脚本 发起方执行恶意脚本后,由于安全沙箱确保每个横向联邦作业都是隔离的,当某个作业想去访问或篡改其他作业相关的文件时,无法找到作业执行结果
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
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。 假设您有如下数据集(
)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 根据人员的职能进行划分,使用TICS的用户主要可以分为以下两类。
以“查看结果”和“作业报告”。 “查看结果”为预测结果存储相对路径。分类作业的预测结果为0/1标签以及正负样本概率,0表示负样本,1表示正样本;回归作业的预测结果为最后的样本得分。 “作业报告”为作业的详细信息,如作业输入条件、作业输出结果、执行环境、合作方信息、计算过程等。 图3
在“计算节点管理”页面,查找需要发布数据的计算节点名称,单击“计算节点名称”进入计算节点详情页。 图1 选择计算节点 在“计算节点详情”页,单击“前往计算节点”,在登录页正确输入部署计算节点时设置的“登录用户名”和“密码”。 图2 前往计算节点 在“数据管理”页签找到待发布的数据名称,单击“发布”,弹出发布数据集选择框。