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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。
数据集列表展示 功能介绍 本接口用于获取数据集信息。 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v1/agents/datasets 表1 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 offset 是 Integer 起始位置。 当前页面数,默认为0,取值0-2147483647。
计算节点API应用示例 本节通过curl 方式调用TICS API,端到端执行分析型作业为例,介绍使用TICS API的基本流程。 获取用户token 获取用户的token,因为在后续的请求中需要将token放到请求消息头中作为认证。 获取可信节点详情 获取调用后续接口参数信息,例如可信节点id。
创建数据预处理作业 数据预处理是训练机器学习模型的一个重要前置步骤,其主要是通过转换函数将特征数据转换成更加适合算法模型的特征数据过程。TICS特征预处理功能能够实现对数据的探索、分析、规整以及转换,以达到数据在训练模型中可使用、可实用,在TICS平台内完成数据处理到建模的闭环。
申请使用数据 数据需求方公司B在自己的计算节点页面上可以查看数据目录,找到数据拥有方公司A创建并发布的数据。 图1 创建数据申请 对数据集单击“申请使用”,在弹窗中填写需要使用的字段和访问需求,保存后可以提交审批,由公司A审核。 访问需求包括: 访问截止时间:设置访问的时间限制,
管理任务 任务管理是可信智能计算服务提供的一项查看计算节点参与任务的功能。通过任务管理,用户可以查看到曾在该计算节点上执行过的所有作业,并查看自己这个计算节点在作业中的位置以及数据流向。 通过任务管理,用户可以查看自己的计算节点在空间中的作业参与度,并通过“计算过程”来确认数据是否合理、安全地被使用。
管理文件 文件管理是可信智能计算服务提供的一项管理联邦学习模型文件的功能。通过文件管理,参与方无需通过登录后台手动导入模型文件,而是直接将模型文件上传到数据目录进行管理。 使用文件管理功能后,创建联邦学习作业时用户可以便捷地选择自己以前上传的执行脚本、训练模型、数据文件、权重参数
产品概述 可信智能计算服务TICS( Trusted Intelligent Computing Service )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
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
管理实例 实例管理是可信智能计算服务提供的一项查看计算节点作业实例的功能。通过实例管理,用户可以查看到该计算节点所有作业的执行实例,并查看作业的状态、计算过程、执行结果。 用户登录TICS控制台。 进入TICS控制台后,单击页面左侧“计算节点管理”,进入计算节点管理页面。 在“计
如何修改结果文件的权限? 部署方式 OBS存储 使用“云租户部署”的“OBS存储”存储方式部署的可信计算节点生成的结果文件均存储在obs云服务中,可以通过obs服务下载,文件的权限策略根据用户在obs服务上的配置决定。 极速文件存储卷或边缘节点部署 而以“云租户部署”的“极速文件
购买Model Lite资源池 前提条件 已购买ModelArts服务。 操作步骤 以主账号登录ModelArts管理控制台。 在控制台左下方,单击“专属资源池”下拉框,选择“弹性集群”,进入资源池创建页面。 在资源池创建页面,单击“创建”,进入购买专属资源池页面。 进入购买专属
计算节点所在虚机的IP:Port 调用计算节点API时,需要获取TICS服务计算节点所在虚机的IP:Port。 获取计算节点所在虚机的IP:Port 用户可在对应页面查看计算节点所在虚机的IP:Port。 用户登录TICS控制台。 进入TICS控制台后,单击页面左侧“计算节点管理”。
创建连接器 连接器用来快速连接到用户名下的各类资源服务。 前提条件 计算节点处于运行中,且所在空间信息的“认证状态”为“已认证”。 建议使用者提前了解MapReduce服务(MRS Hive)集群。 “连接器类型”选择MapReduce服务(MRS Hive)时,选择的MRS集群
创建连接器 连接器用来快速连接到用户名下的各类资源服务。 前提条件 计算节点处于运行中,且所在空间信息的“认证状态”为“已认证”。 建议使用者提前了解MapReduce服务(MRS Hive)集群。 “连接器类型”选择MapReduce服务(MRS Hive)时,选择的MRS集群
返回结果 状态码 请求发送以后,您会收到响应,包含状态码、响应消息头和消息体。 状态码是一组从1xx到5xx的数字代码,状态码表示了请求响应的状态,完整的状态码列表请参见状态码。 对于获取token接口,如果调用后返回状态码为“200”,则表示请求成功。 响应消息头 对应请求消息
返回结果 状态码 请求发送以后,您会收到响应,包含状态码、响应消息头和消息体。 状态码是一组从1xx到5xx的数字代码,状态码表示了请求响应的状态,完整的状态码列表请参见状态码。 对于获取用户Token接口,如果调用后返回状态码为“201”,则表示请求成功。 响应消息头 对应请求
训练型横向联邦作业流程 联邦学习分为横向联邦及纵向联邦。相同行业间,特征一致,数据主体不同,采用横向联邦。不同行业间,数据主体一致,特征不同,采用纵向联邦。xx医院的应用场景为不同主体的相同特征建模,因此选用横向联邦。 创建训练型横向联邦学习作业。 图1 创建训练型横向联邦学习作业
创建隐私求交作业 前提条件 参与计算的双方需要在其代理节点上创建好各自的数据集,并需要确保数据集含有非敏感的唯一标识字段。 创建作业 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 隐私求交”,打开隐私求交作业列表页面。 在隐私求交作业列表页面,单击“创建”。 图1
阶段六:统计型作业的差分隐私保护 本示例作业,以统计各行业的“企业税收总和”与“用电量总和”,进行统计分析: Select industry, sum(tax_bal), sum(electric_bal) from LEAGUE_CREATOR.tax a join