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按照一定的算法,将原始数据的敏感部分隐去。 作业(Job) 作业是指用户创建的分析、学习任务。 作业实例(Job instance) 作业每次运行都将产生一个作业实例,以区分、记录作业历次运行的状况。 作业实例任务(Job instance Task) 作业实例拆解出的更细粒度任务。 多方安全计算
XGBoost 学习率 控制权重更新的幅度,以及训练的速度和精度。取值范围为0~1的小数。 树数量 定义XGBoost算法中决策树的数量,一个样本的预测值是多棵树预测值的加权和。取值范围为1~50的整数。 树深度 定义每棵决策树的深度,根节点为第一层。取值范围为1~10的整数。 切分点数量
TICS使用统一身份认证服务(Identity and Access Management,简称IAM)实现认证和鉴权功能。 云审计服务 TICS使用云审计服务(Cloud Trace Service,简称CTS)审计用户在管理控制台页面的操作,可用于检视是否存在非法或越权操作,完善服务安全管理。 消息通知服务
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替换证书 为网络安全考虑,您需要定期更换证书,以免证书过期。 更新空间证书 登录TICS控制台。 进入TICS控制台后,单击页面左侧“空间管理”,进入空间管理页面。 进入空间详情页面,单击页面右上角的更新空间证书。 图1 空间详情 在弹出的提示框中阅读更新空间证书的注意事项,单击确定。
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准备数据 首先,企业A和大数据厂商B需要商议确定要提供的数据范围及对应的元数据信息,例如双方初始决定使用最近三个月的已有用户转化数据作为联邦训练的训练集和评估集。 表1 企业A的数据 字段名称 字段类型 描述 id string hash过后的手机号字符串 col0-col4 float
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
filter参数为true。 开启初筛后,做PSI或者聚合join前,会将提前做过安全处理的小表id放置到大表代理侧,进行提前过滤和初筛。大大减少了需要在网络中消耗的时间,避免传递不需要输出的数据。
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
OEVPUldpcDY1NENWUDdUOWowdXXXXX' -H 'X-Language: zh-cn' 至此,使用开放api接口运行一个简单的分析作业流程结束,更多接口请参见接口详情。 父主题: 应用示例
String 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),
alias--支持select中加计算式 FROM partner1.dataset1 table_A---表名是租户别名.数据集名, 后面可以加一个表别名tableA JOIN--支持的JOIN类型,详见语法支持。 partner2.dataset2 table_B ON table_A
评估型横向联邦作业流程 基于横向联邦作业的训练结果,可以进一步评估横向联邦模型,将训练好的模型用于预测。 选择对应训练型作业的“历史作业”按钮,获取最新作业的模型结果文件路径。 图1 查看模型结果文件的保存位置 前往工作节点上步骤1展示的路径,下载模型文件。由于Logistic
发起联邦预测 企业A单击“发起预测”按钮,选择己方和大数据厂商B的预测数据集,单击确定即可发起预测。 TICS服务会对两方的数据先进行样本对齐,并对双方共有的数据进行联邦预测,预测的结果会保存在企业A(作业发起方)的计算节点上。企业A可以通过obs服务或者登录到计算节点后台获取到对应路径的文件。
创建合约 供数方可以在TICS 可信数据交换数据合约页面编辑、查看、发送合约给用数方,确认数据使用的合约详情,还可以撤回、中止合约。 前提条件 空间组建完成,参考组建空间。 空间成员完成计算节点部署,配置参数时选择挂载方式和数据目录,参考部署计算节点。 空间成员在计算节点中完成数据发布,参考发布数据。