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参与方数据流的自动化编排和融合计算。 自主高效 数据使用全流程可视化展示,为数据参与方提供可感知、可监测的数据使用过程; 支持数据参与方、计算方的多种部署模式,包括云上(同Region、跨Region)、边缘节点、HCSO的部署模式; 采用容器化资源/部署管理,支持调度方、数据参与方、计算方的弹性扩缩容。
户组授予策略或角色,才能使得用户组中的用户获得对应的权限,这一过程称为授权。授权后,用户就可以基于被授予的权限对云服务进行操作。 TICS部署时通过物理区域划分,为项目级服务。授权时,“作用范围”需要选择“区域级项目”,然后在指定区域(如华北-北京1)对应的项目(如cn-nort
在TICS控制台通过下单建立数据空间,或者将租户加入已有的数据空间。 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
对接主流深度学习框架实现横向和纵向的联邦训练,支持基于安全密码学(如不经意传输、差分隐私等)的多方样本对齐和训练模型的保护。 数据使用监管 为数据参与方提供可视化的数据使用流图,提供插件化的区块链对接存储,实现使用过程的可审计、可追溯。 容器化部署 容器化的多方数据源计算节点、聚合计算节点的部署管理,支持云上、边缘、HCS多种部署模式。
可信节点绑定的网关的ip,CCE部署时会返回该值 nat_eip_id String 可信节点绑定的网关的ip的Id,CCE部署时会返回该值 node_az String 弹性云服务器所在可用区,CCE部署时会返回该值 node_id String 可信节点部署的虚机id,CCE部署情况返回CCE节点ID。
多方联邦训练 对接主流深度学习框架实现横向和纵向联邦建模,支持基于SMPC(如不经意传输、同态加密等)的多方样本对齐和训练模型保护。 云端容器化部署 参与方数据源计算节点云原生容器部署,聚合计算节点动态扩容,支持云、边缘、HCSO多种部署模式。 可视化数据监管 为数据参与方提供可
计算节点管理 部署计算节点 管理计算节点 管理实例 管理任务 管理文件 管理数据 审计日志 对接AOM日志服务 管理密钥
实时预测 实时预测通过在计算节点部署在线预测服务的方式,允许用户利用POST请求,在毫秒级时延内获取单个样本的预测结果。 创建实时预测作业 执行实时预测作业 删除实时预测作业 父主题: 联邦预测作业
CS实例并加入联盟链。 发起方、参与方各自根据合约仓库章节中下载模板的描述,下载“数据上链存证和查询合约模板(又称链代码)”并保存到本地。 发起方、参与方各自按照链代码管理章节中“安装链代码”部分的描述,上传步骤4中已保存至本地的链代码压缩包。 注意事项: “链代码名称”参数值须为“ticsrule”。
RT待开始,IN_PROGRESS进行中 deploy_type String 部署类型。CCE,IEF,EXTERNAL deployment_event_information String 部署事件状态 enable_delete Boolean 是否可删除 enable_upgrade
ha_mode String 主备模式。ACTIVE主,STANDBY备 ne_deploy_type String 网元部署类型。CCE容器集群部署,IEF边缘部署 ne_node_type String 节点类型。AGENT计算节点,AGG聚合节点,AGG_MANAGER聚合器管理节点,SERVER控制节点
使用TICS的隐私规则防护能力确保数据安全。 前提条件 完成数据集发布。 操作步骤 进入多方安全计算的作业执行界面,单击创建。 图1 创建作业 在作业界面中,按照示例一和示例二提供的案例和SQL语句进行作业测试。 图2 作业界面 示例一: 假设有人输入以下代码试图直接查询敏感数据。 select tax_bal,
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,
、降低营销成本的业务诉求。 根据前一篇文章,企业A已经通过可信联邦学习功能训练出了一个预测客户时候是高价值用户的模型。 本文主要介绍企业A和大数据厂商B如何通过已有的模型对新的业务数据进行预测。 父主题: 使用TICS联邦预测进行新数据离线预测
由账号在IAM中创建的用户,是云服务的使用人员,具有身份凭证(密码和访问密钥)。 在项目ID下,您可以查看项目ID和账号ID。通常在调用API的鉴权过程中,您需要用到账号、用户和密码等信息。 项目 区域默认对应一个项目,这个项目由系统预置,用来隔离物理区域间的资源(计算资源、存储资源和网络资源),以默认项目为单位进
输入正确的连接信息,建立数据源和计算节点之间的安全连接。 图3 输入信息 建立完成后,连接器显示正常说明连接正常。 图4 连接正常 进入数据管理,进行数据集发布。 图5 新建数据管理 填写参数信息。 图6 填写参数 重复步骤1~7,发布support资助金数据表和power_data能源表。
group by industry 统计分析型的作业,可能被作业执行方通过增删某个碰撞的id,得到两次作业之间的差值,从而推算出实际taxpay和water_fee。 开启空间中的差分隐私开关保护敏感数据,符合差分隐私条件的统计作业,会自动应用差分隐私算法对计算结果进行加噪保护, 在一定误差范围内保证数据无法被恶意偷取。
营销,达成提高营销效果、降低营销成本的业务诉求。 基于多方安全计算功能准备好合适的数据,本文主要介绍双方对已有的数据进行样本对齐、特征筛选和联邦建模,并对产生的模型进行评估。 父主题: 使用TICS可信联邦学习进行联邦建模
runtime.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。
lt_10为该线性模型的系数加上偏置项。 图2 查看模型结果文件 本地利用测试集评估模型。可以采用如下脚本,会打印出模型在测试集上的准确率和AUC两个指标。 图3 本地评估模型的Python脚本 父主题: 测试步骤