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最新动态 本文介绍了TICS各特性版本的功能发布和对应的文档动态,新特性将在各个区域(Region)陆续发布,欢迎体验。 2021年9月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 秘密分享 横向联邦学习新增支持秘密分享算法。 商用 联邦机器学习作业 2 隐私集合交集PSI 联
部署计算节点时,“状态”列长时间显示为“部署中”(超过20分钟),如何查看计算节点部署情况? 用户部署计算节点的节点,如果是第一次部署计算节点,会从远端拉取计算节点的镜像版本到节点,导致时间较长。当节点上已经存在镜像版本,再次在该节点上部署计算节点时,会直接使用节点上的镜像版本创建计算节点,创建时间较快。
“消息端点名称”参数值为“tics-agent”; “服务端口”参数值为“30000”。 选择左侧“边云消息”列,单击“消息路由”,勾选“专业版服务实例”,填写相关参数。 “消息路由名称”参数值为“tics-agent-route”; “源端点”参数值为“SystemREST”; “源端点资源”参数值为“/tics-agent”;
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差分隐私反向传播使用原始输出做梯度下降的记录条数 dp.output.threshold.adjust.num 是 String 差分隐私动态调整阈值的记录条数 dp.supply.store.policy 是 String 标签方回填存储策略,0不回填,1内存存储(默认),2磁盘存储
数据优化 根据统计结果,双方可能会发现存在以下两个问题: 碰撞后的数据总数比较小。 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。
“消息端点名称”参数值为“tics-agent”; “服务端口”参数值为“30000”。 选择左侧“边云消息”列,单击“消息路由”,勾选“专业版服务实例”,填写相关参数。 “消息路由名称”参数值为“tics-agent-route”; “源端点”参数值为“SystemREST”; “源端点资源”参数值为“/tics-agent”;
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管理计算节点 计算节点升级 用户可在空间特性升级后,对已有的计算节点进行版本升级,体验最新功能特性与安全保障。 用户登录TICS控制台。 在计算节点管理界面查找需要升级的计算节点,单击“升级”。查看升级版本介绍,并在弹出框勾选“确认已经与空间其他参与方达成共识”,单击“确定”,开始计算节点升级。
“消息端点名称”参数值为“tics-agent”; “服务端口”参数值为“30000”。 选择左侧“边云消息”列,单击“消息路由”,勾选“专业版服务实例”,填写相关参数。 “消息路由名称”参数值为“tics-agent-route”; “源端点”参数值为“SystemREST”; “源端点资源”参数值为“/tics-agent”;
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。
横向联邦训练作业对接MA 前提条件 MA Lite资源池已创建完毕。 空间组建完成,参考组建空间。 空间成员完成计算节点部署,配置参数时选择存储方式和数据目录,参考4.1 部署计算节点。 空间成员完成数据集准备工作,参考准备本地横向联邦数据资源。 空间成员在数据目录中完成数据发布,参考4
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 邀请云租户作为数据提供方,动态构建可信计算空间,实现空间内严格可控的数据使用和监管。 数据融合分析 支持对接多个数据参与方的主流数据存储系统,为数据消费者实现多方数据的SQL
“消息端点名称”参数值为“tics-agent”; “服务端口”参数值为“30000”。 选择左侧“边云消息”列,单击“消息路由”,勾选“专业版服务实例”,填写相关参数。 “消息路由名称”参数值为“tics-agent-route”; “源端点”参数值为“SystemREST”; “源端点资源”参数值为“/tics-agent”;
产品功能 动态空间管理 动态构建可信计算空间,实现空间内严格可控的数据使用和监管。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。 安全的作业管理 作业时,数据使用的过程可审计、可追溯。TICS数据集成支持多方安全计算、可信联邦学习和联邦预测作业等作业方式。 多方安全计算
model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import LabelBinarizer # 读取目录数据集,读取目录下所有CSV文件 if os.path.isdir(CSV_FILE_PATH):