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如何调用计算节点API 构造请求 认证鉴权 返回结果
计算节点API应用示例 本节通过curl 方式调用TICS API,端到端执行分析型作业为例,介绍使用TICS 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。 获取可信节点详情 获取调用后续接口参数信息,例如可信节点id。
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,
实时隐匿查询场景 外部数据共享 父主题: 使用场景
安全沙箱机制 背景 当计算节点执行横向联邦训练型作业时,若执行脚本中包含恶意行为,包含但不限于非授权访问其他作业数据、篡改文件和配置、恶意消耗容器资源等场景时,会影响到数据提供方的计算环境安全以及其他学习作业的正常执行。 针对该问题,在边缘节点部署场景中,TICS通过构建Pyth
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,
删除实时预测作业 删除实时预测作业 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,查找待删除的作业,单击“删除”。如果作业处于“部署完成“状态,需要单击“停止部署”后,方可删除。 删除操作无法撤销,请谨慎操作。
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。 合作方登录TICS控制台。进入TICS控制台后,单击页面左侧“通知管理”,进入通知管理页面。 浏览通知信息,单击“下载计算节点配置”,得到agentConfig.zip文件,解压到本地。 图1 下载计算节点配置 父主题:
如何更换计算节点db私钥? 登录到计算节点对应的宿主机。 执行“docker ps -a”命令,查看NAMES为“k8s_db”开头容器的CONTAINER ID,该ID由数字和小写字母组成。 执行“docker exec -it {CONTAINER ID} bash”命令,登
TICS服务委托授权 背景信息 为保证正常创建TICS服务,需要先设置服务委托。 前提条件 服务授权需要主账号或者admin用户组中的子账号进行操作。 授权委托需查看IAM委托列表,如果存在名为tics_admin_trust的委托和tics_role_trust的权限,需要先删除。
多方安全计算场景 场景描述 组合架构 可验证代码示例 父主题: 使用场景
批量预测作业在本地运行,目前支持XGBoost算法、逻辑回归LR算法、深度神经网络FiBiNet算法。 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,选择批量预测的Tab页,单击创建。 图1 创建作业 在弹出的对话框中编辑“作业名称”,选择“算法类型”。
已使用云租户部署计算节点。 操作步骤 以主账号登录CCE管理控制台。 在控制台左侧,单击“权限管理”,在“权限管理”页面,选择需要增加权限的CCE集群,单击右上角“添加权限”,进入添加权限页面。 图1 CCE管理控制台权限管理 在添加权限页面,在用户下拉框选择需要添加权限的子账号,
创建联邦预测作业 实时预测作业在本地运行,目前仅支持深度神经网络FiBiNet算法。 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,选择实时预测的Tab页,单击创建。 图1 创建作业 在弹出的对话框中编辑“作业名称”,选择“算法类型”。
子账号进行创建的,需要参考配置CCE集群子账号权限。 创建可信联邦学习训练型作业 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“可信联邦学习”页面,单击“创建”。 图1 创建作业 在弹出的对话框中配置作业名称相关参数,完成后单击“确定”。
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。
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
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
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