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产品优势 多域协同 支持在分布式的、信任边界缺失的多个参与方之间建立互信空间; 实现跨组织、跨行业的多方数据融合分析和多方联合学习建模。 灵活多态 支持对接主流数据源(如MRS、 DLI、 RDS、 Oracle等)的联合数据分析; 支持对接多种深度学习框架(TICS,TensorFlow)的联邦计算;
传统金融企业联合营销模式中,金融企业往往需要将双方的数据集中到一个安全实验室中进行标签融合,模型训练,但常面临数据泄露和隐私等挑战。联邦建模采用分布式架构进行部署和建模,参与联合营销的企业原始和明细数据不出库的前提下进行跨域数据建模,实现精准营销,同时保障企业数据安全与个人隐私。 优势: 原始数
拓展字段 表4 SqlExternalParamDto 参数 是否必选 参数类型 描述 agg.count 否 Integer 此次计算的分布式agg节点数量,最大值2的32次方-1 user.task.memory.size 否 String 本次作业在用户代理节点中分配的内存大小
概述 联邦预测作业在保障用户数据安全、模型资产安全的前提下,利用多方数据和模型实现样本联合预测。 目前TICS支持两种类型的预测方式: 批量预测: 批量预测通过在计算节点后台发起离线预测任务的方式,在任务完成后可以获得指定数据集中所有样本的预测结果。 实时预测: 实时预测通过在计
碰撞后的数据分布不太均衡,负样本的比例过高。 这种情况下双方可以重复2-5的步骤更新自己提供的数据,多次执行样本分布统计直至达到比较满意的碰撞结果和分布结果。 至此联邦建模的数据准备阶段完成,接下来就是使用准备好的数据进行联邦建模。 父主题: 使用TICS多方安全计算进行联合样本分布统计
league_creator.industry1 i on b.id = i.id; 编写完成后单击“保存”和“提交审批”,由于这条sql使用到了大数据厂商B的数据集,为保证数据安全和参与方的知情权,tics服务会自动解析sql语句将大数据厂商B需要执行的sql语句发送到大数据厂商B的
在“计算节点详情”页,单击“前往计算节点”,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2 前往计算节点 选择界面左侧“数据管理>数据预处理”,单击已创建的数据预处理作业后的开发按钮,进入作业开发页面。该页面描述了字段的属性,如字段名称和分布类型。另外可以通过列表下方的“描述性统计”按键来统计字
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控制
发布数据集 企业A和大数据厂商B分别将自己的csv数据文件上传到自己的计算节点上,通过“数据管理”模块创建各自的数据集。 企业A的数据集如下: 大数据厂商B的数据集如下: 创建数据集后单击“发布”按钮即可将数据的元数据信息发布到tics空间侧,供其他合作方参考。 父主题: 使用TICS多方安全计算进行联合样本分布统计
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。
”进入计算节点详情页。 图1 选择计算节点 在“计算节点详情”页,单击“前往计算节点”,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2 前往计算节点 选择界面左侧“数据管理>数据创建”,单击“创建”,可选“本地连接器”或者“关系型数据库连接器”。 本地连接器
查看求交结果 隐私求交作业执行完成后,企业A可以通过单击“历史作业 > 查看结果”看到隐私求交作业的运行结果,包括交集的大小和交集文件的路径。 打开obs到指定目录下查看,可以看到有两个结果文件,其中一个是交集记录的序号alignedIds.csv,另一个是交集记录的id alignedOriginalIds
射成1,此即为离散特征编码。 图1 数据集样例 数据预处理通常被用于评估和预测场景。本文以使用训练数据训练预处理作业,然后再将预处理方法应用于评估/预测数据为例进行说明。 前提条件 已提前准备好训练数据,和评估/预测数据。 存在未参与其他预处理作业的结构化数据集,且在创建数据集时
创建作业 多方安全计算是可信智能计算提供的关系型数据安全共享和分析功能。您可以创建多方安全计算作业,根据合作方已提供的数据,编写相关SQL作业并获取您所需要的分析结果,同时能够在作业运行保护数据使用方的数据查询和搜索条件,避免因查询和搜索请求造成的数据泄露。 前提条件 空间组建完成,参考组建空间。
关闭前已触发重试的作业不受影响,仅对关闭后的执行作业生效。 CPU配额:执行特征选择作业和训练作业时,会创建新容器来执行,该参数的值为创建新容器的CPU核数。 内存配额:执行特征选择作业和训练作业时,会创建新容器来执行,该参数的值为创建新容器的内存。 样本粗筛:当己方数据过大无
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
登录到计算节点对应的宿主机。 执行“docker ps -a”命令,查看NAMES为“k8s_db”开头容器的CONTAINER ID,该ID由数字和小写字母组成。 执行“docker exec -it {CONTAINER ID} bash”命令,登录到容器中,命令中的{CONTAINER
198.0.0.1:3306。 驱动文件 “连接器类型”选择MySql和ORACLE时,呈现此参数。JDBC驱动。 其他属性 “连接器类型”选择MySql时,呈现此参数。用户根据实际情况设置任务所需的Key和Value。 选择界面左侧“数据管理”,单击“创建”,在弹出的界面配置创建数据的参数,配置完成后单击“确定”。
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
在计算节点管理界面查找需要回滚的计算节点,单击“更多 -> 回滚”,开始计算节点版本回滚。 图2 回滚 变更计算节点配置 用户可通过配置变更,对已有的计算节点CPU和内存进行修改,而无需卸载计算节点,再重新部署计算节点。 用户登录TICS控制台。 在计算节点管理界面查找需要变更配置的计算节点,单击“更多 ->