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配置已方、对方数据集。在作业的数据集配置中,选择己方、对方的本地数据集,此外需将已方的数据集设为评估数据集。横向联邦中,需要确保不同参与方的数据集结构完全一致。 图3 配置数据集 保存并执行作业。单击下方的“保存并执行”按钮,即可发起执行横向联邦学习作业。 单击“历史作业”按钮,查看当前作业的执行情况。
数据发布到空间,供其他合作方受限使用。 计算节点 部署在参与方侧,是可信智能计算与合作方侧数据的桥梁,保障数据按照合作方意愿受限使用。 计算节点是管理参与方数据的最小单位。部署计算节点时需要指定空间配置信息。在计算节点中支持配置连接器,注册数据集,任务执行,查看任务执行日志。 连接器(Connector)
or,选择数据文件的路径,填写数据名称;(2)字段配置中特征字段(x_{特征序号})均配置为字段类型:FLOAT,字段类别:特征,特征类型:连续;标签字段(label)配置为字段类型:INTEGER,字段类别:标签。 图3 配置数据集参数 发布数据集。 图4 发布数据集 数据集发
concurrency:用户端数据节点的并发度,默认值为1,当需要提升作业性能时,可以修改该参数,参考配置为CCE集群中规格时建议配置范围4~8,大规格部署时建议配置范围为8~16,具体根据实际需求和情况调整。 配置完成后,单击右下角的保存按钮即可新建一个隐私求交作业。 父主题: 隐私求交
多方安全计算”,在页面上方选择作业创建的空间后,单击“创建”。 图1 创建多方安全计算作业 在弹出的对话框中,输入作业“名称”和“描述”信息后单击“确定”。 图2 新建作业 在作业列表中查找创建的作业,单击“开发”,进入作业开发页面编写SQL语句。SQL语句开发完成后单击“保存”。 在
在TICS控制台通过下单建立数据空间,或者将租户加入已有的数据空间。 部署计算节点 在TICS控制台通过购买计算节点,支持接入数据空间进行操作。 创建连接器 在计算节点中,通过连接器连接数据源,用于后续的加密计算操作。 网络 确保计算节点能够与TICS空间部署节点互联互通。 父主题: 环境准备
支持数据参与方、计算方的多种部署模式,包括云上(同Region、跨Region)、边缘节点、HCSO的部署模式; 采用容器化资源/部署管理,支持调度方、数据参与方、计算方的弹性扩缩容。 安全隐私 支持用户自定义隐私策略,实现敏感数据的识别、脱敏、水印保护,保障隐私数据安全; 多方协同过程中隐私信息交互(SQL
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(只展示部分数据),由于数据不够完整,如job、gender等
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 String 弹性云服务器所在可用区,CCE部署时会返回该值 node_id String 可信节点部署的虚机id,CCE部署情况返回CCE节点ID。
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4 前往计算节点 选择界面左侧“数据管理”,单击“创建”,在弹出的界面选择本地连接器(localConnector),选择“非结构化”任务类型,配置创建数据的参数,配置完成后单击“确定”。 配置非结构化数据集需注意:
方模型的预测效果。 数据隐私保护强 多方采用隐私集合求交PSI对齐样本数据,本地数据或模型加密后在安全环境中运算,实现数据可用不可得。精细化的数据隐私保护策略,确保分析结果中强制执行隐私数据的脱敏。 图1 政企信用联合风控 政府数据融合共治 由于数据安全以及隐私保护问题,政府各委
聚合计算节点中实现安全计算。 多方联邦训练 对接主流深度学习框架实现横向和纵向联邦建模,支持基于SMPC(如不经意传输、同态加密等)的多方样本对齐和训练模型保护。 云端容器化部署 参与方数据源计算节点云原生容器部署,聚合计算节点动态扩容,支持云、边缘、HCSO多种部署模式。 可视化数据监管
概念术语 存储方式:是指计算节点部署时选择的存储方式,目前仅支持“主机存储”和“OBS存储”两种存储方式。前一种是指计算节点交互的数据存储在计算节点所在机器上,后一种是计算节点交互的数据存储在部署时选择的OBS桶中。 数据目录:计算节点部署时选择的存储路径,用于TICS服务的
审计日志页面是可信智能计算服务提供的一项审计数据流动的功能。通过计算节点侧审计页面信息,用户可以清晰地获知空间中的参与方通过该计算节点运行的任务详情。同时,部署计算节点时若开启BCS功能,审计数据会同步至区块链上。 计算节点侧查看审计日志 用户登录TICS控制台。 进入TICS控制台后,单击页面左
型的定义文件; 作业发起方配置TICS的横向联邦学习作业,启动训练; 模型参数、梯度数据在TICS提供的安全聚合节点中进行加密交换; 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。
模型训练 企业A在完成特征选择后,可以单击右下角的“启动训练”按钮,配置训练的超参数并开始训练。 等待训练完成后就可以看到训练出的模型指标。 模型训练完成后如果指标不理想可以重复调整7、8两步的所选特征和超参数,直至训练出满意的模型。 父主题: 使用TICS可信联邦学习进行联邦建模
发布数据 前提条件 计算节点已创建完成,创建方法请参考部署计算节点。 发布数据 发布数据前,若不存在已创建好的连接器和数据,需先执行创建连接器和创建数据集操作。 若待发布的数据已经创建完成,参照以下流程进入“数据管理”页,执行以下操作即可。 用户登录TICS控制台。 进入TICS
的权限对云服务进行操作。 TICS部署时通过物理区域划分,为项目级服务。授权时,“作用范围”需要选择“区域级项目”,然后在指定区域(如华北-北京1)对应的项目(如cn-north-1)中设置相关权限,并且该权限仅对此项目生效;如果在“所有项目”中设置权限,则该权限在所有区域项目中
准备工作 准备工作简介 注册账号并实名认证 配置CCE服务 配置IEF服务 TICS服务委托授权 购买TICS服务 授权IAM用户使用TICS 准备数据 启用区块链审计服务(可选) 参考:获取认证信息 配置IEF高可用节点 配置CCE集群子账号权限 购买Model Lite资源池
步骤2:空间组织方邀请成员 步骤3:成员接受邀请 步骤4:下载代理配置信息和证书 步骤5:空间成员部署代理 步骤6:空间成员发布数据 步骤7:空间成员创建作业 03 使用 TICS基于安全多方计算、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。 准备操作 注册账号并实名认证