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该服务提供用户身份认证、权限分配、访问控制等功能,可以帮助您安全的控制华为云资源的访问。 通过IAM,您可以在华为账号中给员工创建IAM用户,并授权来控制他们对华为云资源的访问范围。
_$ 长度0-128 data_type 是 String 连接器数据类型 1.RDS--云数据库类型 2.MYSQL--MySQL类型 3.DWS--高斯数据库类型 4.MRS--MapReduce数据类型 5.ORACLE--ORACLE数据类型 6.LOCAL_CSV--本地数据类型
name String 数据集名称 connector_name String 连接器名称 data_source String 数据库名称 table_name String 表名称 data_type String 连接器类型1.MRS,2.DLI,3.OBS,4.MODEL_ARTS
获取实例执行图 功能介绍 获取实例执行图 调用方法 请参见如何调用API。
Please construct your `Model` instance in graph mode or call `Model.fit` with eager mode enabled.)" } 状态码 状态码 描述 200 查询实例异常信息成功 401 操作无权限 500
因此可以由市政数局出面,统一制定隐私规则,审批数据提供方的数据使用申请, 并通过华为TICS可信智能计算平台进行安全计算。 图1 企业信用评估应用场景示意图 父主题: 多方安全计算场景
参数 是否必选 参数类型 描述 name 是 String 连接器名称 connector_id 否 String 连接器id,长度32,更新连接器时必填 connector_type 是 String 连接器类型 1.MRS--MapReduce连接器 2.JDBC--JAVA数据库连接器
因此可以由市政数局出面,统一制定隐私规则,审批数据提供方的数据使用申请, 并通过华为TICS可信智能计算平台进行安全计算。 图1 企业信用评估应用场景示意图 数据准备 以下数据和表结构是根据场景进行模拟的数据,并非真实数据。
因此可以通过华为TICS可信智能计算平台的横向联邦功能,实现在患者隐私不泄露的前提下,利用其他机构的医疗数据提升乳腺癌预测模型的准确率。 进一步地,可根据该模型案例发散,构建老年人健康预测、高血压预测、失能早期预警模型等。
图1 区域和可用区 目前,华为云已在全球多个地域开放云服务,您可以根据需求选择适合自己的区域和可用区。更多信息请参见华为云全球站点。
将TICS资源委托给更专业、高效的其他华为账号或者云服务,这些账号或者云服务可以根据权限进行代运维。 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,您可以跳过本章节,不影响您使用TICS服务的其它功能。
数据准备 数据准备 以下数据和表结构是根据场景进行模拟的数据,并非真实数据。 以下数据需要提前存导入到MySQL\Hive\Oracle等用户所属数据源中,TICS本身不会持有这些数据,这些数据会通过用户购买的计算节点进行加密计算,保障数据安全。 政府信息提供方的数据tax和support
选择数据 首先企业A要在“数据选择”页面选择双方发布的数据集,已选择的数据集会出现在右侧,所选的数据集会用于后续的步骤。 父主题: 使用TICS可信联邦学习进行联邦建模
准备数据 A方提供了待查询的用户ID数据,样例如下: blacklist_query.csv id 1914fd1aef9346e7a1b0a63c95aa918e 6b86b273ff34fce19d6b804eff5a3f57 66985617b4f74d14b4eceeaa25d61f5e
图1 前往计算节点 登录到计算节点后,进入数据管理并进行数据集发布。 图2 数据管理中新建数据集 参考下图填写参数信息。
图5 取消数据集权限 父主题: 管理数据
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
准备数据 企业A的实时业务不需要准备数据,在发起查询时通过参数传递需要查询的用户id。 表1 企业B用户画像数据 字段名称 字段类型 描述 id string hash过后的手机号字符串 f0-f4 float 用户数据画像特征 bigdata_all.csv id,f0,f1,f2
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
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,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,之后使用每周产生的新数据作为联邦预测的预测集。 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