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纵向联邦算法类型枚举。 XG_BOOST, LightGBM LOGISTIC_REGRESSION 逻辑回归 NEURAL_NETWORK 神经网络 FIBINET, learning_task_type String 纵向联邦任务类型。 CLASSIFICATION(1), REGRESSION(2);
更新空间信息 put /v1/{project_id}/leagues/{league_id} { "description" : "测试空间", "privacy_protection_type" : "STANDARD", "dp_enabled" : true }
尽管请求URI包含在请求消息头中,但大多数语言或框架都要求您从请求消息中单独传递它,所以在此单独强调。 表1 URI中的参数说明 参数 描述 URI-scheme 表示用于传输请求的协议,当前所有API均采用HTTPS协议。 Endpoint 指定承载REST服务端点的服务器域名或IP,不同服务不同区域的Endpoint不同。
完成数据发布。 操作步骤 进入多方安全计算的作业执行界面,单击创建。 图1 创建作业 在作业界面中,按照1~4提供的案例和SQL语句进行作业测试。 图2 作业界面 假设有人输入以下代码试图直接查询敏感数据。 select tax_bal, id from league_creator
完成数据集发布。 操作步骤 进入多方安全计算的作业执行界面,单击创建。 图1 创建作业 在作业界面中,按照1~4提供的案例和SQL语句进行作业测试。 图2 作业界面 假设有人输入以下代码试图直接查询敏感数据。 select tax_bal, id from league_creator
登录成功后,进入到计算节点界面,选择左侧导航栏中“连接器管理”,单击“创建”,在弹出的界面配置创建连接器的参数,配置完成后单击“确定”。 测试功能为数据源连通性及密码正确性的检查测试。 图3 创建连接器(以RDS服务为例) 表1 参数说明 参数名 描述 连接器类型 “连接器类型”选择Hive连接时,
登录成功后,进入到计算节点界面,选择左侧导航栏中“连接器管理”,单击“创建”,在弹出的界面配置创建连接器的参数,配置完成后单击“确定”。 测试功能为数据源连通性及密码正确性的检查测试。 图3 创建连接器(以RDS服务为例) 表1 参数说明 参数名 描述 连接器类型 “连接器类型”选择Hive连接时,
纵向联邦算法类型枚举。XG_BOOSTXGBoost,LIGHT_BGMLightGBM,LOGISTIC_REGRESSION逻辑回归,NEURAL_NETWORK神经网络,FIBINETFIBINET 枚举值: FIBINET LIGHT_BGM LOGISTIC_REGRESSION NEURAL_NETWORK
企业id 唯一标识 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:
企业id 唯一标识 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:
准备数据库数据及访问用户。需要注意的是访问用户必须具有对应库表的访问权限。 将数据导入DWS库表中。 在DWS服务控制台,单击实例名进入DWS集群详情页面,在“网络 -> 安全组”,检查安全组配置。确保数据库端口对计算节点开放。 (可选)准备API数据源 如果您的数据需通过API发布到TICS,则您需要提交准备API数据源。