检测到您已登录华为云国际站账号,为了您更好的体验,建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
1、合约内容:合约名称、合约描述。 2、数据信息:主要描述结构化数据的列信息,包含数据名称、创建人、创建时间描述等信息。 3、访问需求:主要描述数据用方的需求,包含访问截止时间、访问方式、访问次数。 4、访问限制:暂不支持。 5、自定义限制:自定义策略支持“<”、“>”和“=”。 供数方可以设置自定义属性来进一步强化数据访问控制。
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 保存联邦学习作业成功 401 操作无权限 500 内部服务器错误 父主题: 联邦学习作业管理
选择NAT网关已关联的弹性公网IP。若NAT网关无关联弹性公网IP,默认新建。 弹性公网IP提供外网访问能力,可以灵活绑定及解绑,随时修改带宽。未绑定弹性公网IP的云服务器无法直接访问外网,无法直接对外进行互相通信。 存储方式 提供OBS存储和极速文件存储两种持久化存储卷的选择。 OBS存储 存储方式选择o
选择NAT网关已关联的弹性公网IP。若NAT网关无关联弹性公网IP,默认新建。 弹性公网IP提供外网访问能力,可以灵活绑定及解绑,随时修改带宽。未绑定弹性公网IP的云服务器无法直接访问外网,无法直接对外进行互相通信。 存储方式 提供OBS存储和极速文件存储两种持久化存储卷的选择。 OBS存储 存储方式选择o
状态码 状态码 描述 200 查询空间网元信息 401 操作无权限 403 Forbidden 404 Not Found 500 内部服务器错误 父主题: 空间管理
基本概念 空间(League) 可信智能计算服务的逻辑概念,由组织方创建。空间绑定不同数据保护方式的聚合器,并邀请多方数据提供者参与,在空间内实现数据有限共享应用,提炼数据价值。 空间是联邦计算的载体。空间需要购买才能使用,在空间中可以管理合作成员,合作数据以及查看可信智能计算环境。执行联邦计算任务需要指定空间。
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 查询联邦分析作业列表成功 401 操作无权限 500 内部服务器错误 父主题: 联邦分析作业管理
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。 在调用可信智能计算服务TICS API之前,请确保已经
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 获取实例执行图成功 401 操作无权限 500 内部服务器错误 父主题: 作业实例管理
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 查询成功 401 操作无权限 403 Forbidden 500 内部服务器错误 父主题: 数据集管理
)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。 产品架构 产品架构如图1所示。 图1 产品架构 空间管理
)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。
)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。
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 查询实例执行报告成功 401 操作无权限 500 内部服务器错误 父主题: 作业实例管理
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 进入计算节点管理界面后,选择左侧“实例管理”。 实例管理页面上方展示了计算节点资源使用概况,分别为当前节点的多方安全计算和可信联邦学习的CPU资源当前使用量,并每分钟刷新一次。下方列表默认优先展示失败状态的实例
数据准备 乳腺癌数据集从UCI获取,该数据集只包含连续类型特征,因此对所有特征使用Scikit-Learn的StandardScaler进行了归一化。为了模拟横向联邦学习场景,将数据集随机划分为三个大小类似的部分:(1)xx医院的训练集;(2)其他机构的训练集;(3)独立的测试集,
b" }, "agent_deploy_bcs" : null, "agent_deploy_node" : { "ecs_server_id" : "5461246e-29fc-4016-b422-4b0db86a89a6", "node_id" :
被授权执行开关,并填写描述信息。 不可区分度是指数据方无法从该数量级中区分出具体的查询值,例如百级不可区分度说明数据方不知道查询方具体查询了百级数量级中哪一条数据。 作业是否可被授权执行是指作业是否可被授权给空间内其他节点执行,被授权节点可以直接执行作业并获取作业结果,无编辑、查看、删除、初始化等权限。
作业发起方进入自己所属的计算节点,编写完作业之后,单击“提交审批”。在页面下方可查看审批方和审批进度。 图1 提交审批 审批中或者审批通过后, 如果进行了修改SQL和保存操作,那么就需要重新提交审批。 提交完成后,在页面下方可查看审批方和审批进度。 图2 审批进度 数据提供方进入数据集所在计算
以根据自身的业务需求使用TICS提供的常用实践。 表1 常用最佳实践 实践 描述 基于TICS实现端到端的企业积分查询作业 本最佳实践提供了通过统一制定隐私规则,使用TICS进行安全计算,避免真实数据被窃取的使用案例。 父主题: 快速入门