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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
管理实例 实例管理是可信智能计算服务提供的一项查看计算节点作业实例的功能。通过实例管理,用户可以查看到该计算节点所有作业的执行实例,并查看作业的状态、计算过程、执行结果。 用户登录TICS控制台。 进入TICS控制台后,单击页面左侧“计算节点管理”,进入计算节点管理页面。 在“计
数据管理概述 TICS的数据管理由“连接器管理”和“数据管理”两部分来实现: 连接器是可信智能计算服务提供的一项访问参与方数据资源的功能。参与方填写连接信息来创建对应类型的连接器,并通过这些连接器访问到各类型资源的结构化信息。当前支持MRS服务(Hive)、本地数据集、RDS数据
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
返回结果 状态码 请求发送以后,您会收到响应,包含状态码、响应消息头和消息体。 状态码是一组从1xx到5xx的数字代码,状态码表示了请求响应的状态,完整的状态码列表请参见状态码。 对于获取token接口,如果调用后返回状态码为“200”,则表示请求成功。 响应消息头 对应请求消息
概述 隐私求交是可信智能计算服务提供的安全获取参与双方所持数据交集的功能。它允许参与计算的双方,在不获取对方任何额外信息(除交集外的其它信息)的基础上,得到双方持有数据的交集。 单独使用场景 数据持有双方为获取己方与对方数据的交集,在不暴露其它数据的情况下,将需要获取交集的那一部
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。 在作业开发页面“合作方数据”一栏可查看此空间合作方共享的数据集。数据集第一级是合作方名称,第二级是数据集名称。SQL语句中用“合作方名.数据集名”表示一张表。 SQL语法支持 关键词:select 、from 、where 、inner
用户可根据返回资源剩余规格,按照分析与学习需求,灵活分配内存。容器预留部分管理资源,作业可用内存最大值设置为内存数值的0.6倍,且向下取整。 区块链配置 是否开启区块链审计 勾选该项表示启用区块链审计服务,使用前需要按照“准备工作 >启用区块链审计服务(可选)”章节的描述完成准备工作。 BCS服务实例
用户可根据返回资源剩余规格,按照分析与学习需求,灵活分配内存。容器预留部分管理资源,作业可用内存最大值设置为内存数值的0.6倍,且向下取整。 区块链配置 是否开启区块链审计 勾选该项表示启用区块链审计服务,使用前需要按照“准备工作 >启用区块链审计服务(可选)”章节的描述完成准备工作。 BCS服务实例
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如果华为账号已经能满足您的要求,不需要创建独立的IAM用户进行权限管理,您可以跳过本章节,不影响您使用TICS服务的其它功能。 IAM是华为云提供权限管理的基础服务,无需付费即可使用,您只需要为您账号中的资源进行付费。关于IAM的详细介绍,请参见《IAM产品介绍》。 TICS权限
对这些客户进行定向营销,达成提高营销效果、降低营销成本的业务诉求。 根据前一篇文章,企业A已经通过可信联邦学习功能训练出了一个预测客户时候是高价值用户的模型。 本文主要介绍企业A和大数据厂商B如何通过已有的模型对新的业务数据进行预测。 父主题: 使用TICS联邦预测进行新数据离线预测
计算全程保障企业数据安全与个人隐私。 图2 金融联合营销 使能数据交易 传统数据交易方式,交易的是数据所有权,交易完成后,数据被无限制的复制。采用可信交易方式,交易的不是数据,而是数据的使用权,卖家卖的是对某个数据的用法用量,不用担心数据被复制。 优势: 数据不离开卖家,更放心。 卖家控制“隐私规则”,控制“用法和用量”。
过低的iv值没有区分性会造成训练资源的浪费,过高的iv值又过于突出可能会过度影响训练出来的模型。 例如这里大数据厂商提供的f4特征iv值是0,说明这个特征对于标签的识别没有区分度,可以不选用;而f0、f2特征的iv值中等,适合作为模型的训练特征。 根据计算得出的iv值,企业A调
等。为了确保账号安全,建议您不要直接使用账号进行日常管理工作,而是创建用户并使用用户进行日常管理工作。 用户 由账号在IAM中创建的用户,是云服务的使用人员,具有身份凭证(密码和访问密钥)。 在项目ID下,您可以查看项目ID和账号ID。通常在调用API的鉴权过程中,您需要用到账号、用户和密码等信息。
临存在数据不全面、风控不及时的问题。随着隐私计算等技术为数据要素的有效流通提供了必要手段,多方数据联合风控成为新趋势。其中,黑名单共享查询是风控中的一个重要环节,企业间的黑名单共享能有效发挥风险联防联控效用。 在信息核验过程中,通过隐私计算技术实现多方黑名单数据共享,对电诈、洗钱
功能总览 功能总览 全部 空间管理 计算节点管理 多方安全计算作业 可信联邦学习作业 联邦预测作业 空间管理 空间是联邦计算的载体。合作方只有加入空间才能参与联邦计算。空间为首个成员部署计算节点时创建。首个成员空间内的别名为默认league_creator。空间名在创建者租户范围
纵向联邦作业在特征选择时,支持“样本粗筛”,能够筛选出id前缀相符的数据,达到减少数据量的目的 纵向联邦作业在特征选择时,分箱选择支持“等距分箱”。等距分箱是指经过计算使得每个箱体的区间间隔保持一致。补充。 公测 创建纵向联邦学习作业 2021年6月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 联邦分析引入PSI和同态加密算法
私配置规则的语句会被明确拒绝。 大数据厂商B在自己的计算节点单击“审批管理”模块,找到“待处理”的审批请求单击“查看详情”,可以看到企业A是如何使用自己的数据集的。 确认无误后再单击“同意”即允许企业A使用己方的数据集进行联合统计。 此时企业A在自己的计算节点上可以看到这个样本分