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所创建CCE集群的虚拟私有云、子网,应与数据源所在云服务(如MRS Hive、DWS等)的虚拟私有云、子网保持一致,以确保网络互通。 自动创建的CCE集群费用不需要单独结算,当前TICS费用已包含CCE集群费用。 边缘节点部署:数据不上云的用户可以选择“边缘节点部署”,数据不需要上传到华为云上,通
创建可信联邦学习作业 联邦建模的过程由企业A来操作,在“作业管理 > 可信联邦学习”页面单击“创建”,填写作业名称并选择算法类型后单击确定即进入联邦建模作业界面。本文逻辑回归算法为例。 父主题: 使用TICS可信联邦学习进行联邦建模
TICS、准备数据、启用区块链审计服务(可选)等一系列操作后,可以根据自身的业务需求使用TICS提供的常用实践。 表1 常用最佳实践 实践 描述 基于TICS实现端到端的企业积分查询作业 本最佳实践提供了通过统一制定隐私规则,使用TICS进行安全计算,避免真实数据被窃取的使用案例。
所创建CCE集群的虚拟私有云、子网,应与数据源所在云服务(如MRS Hive、DWS等)的虚拟私有云、子网保持一致,以确保网络互通。 自动创建的CCE集群费用不需要单独结算,当前TICS费用已包含CCE集群费用。 边缘节点部署:数据不上云的用户可以选择“边缘节点部署”,数据不需要上传到华为云上,通
用户需要计算节点短暂脱离空间,一段时间内不想被其他参与方使用自己的数据时,可以手动触发计算节点下线。即“计算节点状态”为“在线”时,触发单击下线,计算节点会切换成离线状态,180秒后空间其他参与方无法使用该计算节点已发布的数据集运行作业。 用户想要加入空间,想被其他参与方使用自己的数据时,可以手动触发计算节点上线。
所创建CCE集群的虚拟私有云、子网,应与数据源所在云服务(如MRS Hive、DWS等)的虚拟私有云、子网保持一致,以确保网络互通。 自动创建的CCE集群费用不需要单独结算,当前TICS费用已包含CCE集群费用。 边缘节点部署:数据不上云的用户可以选择“边缘节点部署”,数据不需要上传到华为云上,通
执行样本分布联合统计 企业A单击“执行”并等待一段时间之后,可以在页面下方“执行结果”看到sql的运行结果。 也可以通过“作业管理 > 多方安全计算 > 历史作业 > 查看结果”查看对应的结果。 父主题: 使用TICS多方安全计算进行联合样本分布统计
步骤1:准备工作 如果您是第一次使用TICS,请参考准备工作,完成注册账号并实名认证、配置CCE服务、购买TICS服务、授权IAM用户使用TICS、准备数据、启用区块链审计服务(可选)等一系列准备工作。 本入门示例,是为了演示TICS使用的全流程。组织方在组建空间时,需要至少添加1位合作方。 父主题:
管理密钥 密钥用于对加密的数据文件进行AES加解密。在多方安全计算作业场景,当SQL语句使用系统函数进行AES加解密时需要使用密钥。 约束限制 上传密钥文件需要以.key为后缀结尾。 上传密钥文件大小不超过256B。 上传密钥文本为base64编码之后的密钥,长度小于1000。 上传密钥
strings 样本对齐agentName dataset_ids 否 Array of strings 样本对齐数据集id集合 large_data_agent 否 String 大数据量参与方agentId,最大32位,由字母和数字组成 job_creation_agent 否 String
S服务购买时直接创建的CCE集群,不能是已有集群。 CCE集群的部署规格根据您的业务量自行选择。 所创建CCE集群的虚拟私有云、子网,应与数据源所在云服务(如MRS Hive、DWS等)的虚拟私有云、子网保持一致,以确保网络互通。 自动创建的CCE集群费用不需要单独结算,当前TICS费用已包含CCE集群费用。
所创建CCE集群的虚拟私有云、子网,应与数据源所在云服务(如MRS Hive、DWS等)的虚拟私有云、子网保持一致,以确保网络互通。 自动创建的CCE集群费用不需要单独结算,当前TICS费用已包含CCE集群费用。 边缘节点部署:数据不上云的用户可以选择“边缘节点部署”,数据不需要上传到华为云上,通
参与方登录区块链服务(BCS)按照组建联盟链中“同意/拒绝邀请”部分的描述,创建BCS实例并加入空间链。 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。
同态加密确保双方数据交互安全,通过批处理技术进一步提升联邦训练性能。 公测 创建纵向联邦学习作业 2 样本对齐支持PSI算法 纵向联邦作业中支持对两方数据集进行样本对齐,在不泄露数据隐私的情况下计算出双方共有的数据,并将共有的数据作为后续特征选择、模型训练的数据集。 公测 创建纵向联邦学习作业
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,曾经也被称为联邦数据分析。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。 已发布区域:北京四、北京二
用于获取访问token。 可信节点管理 用于管理计算节点 。 连接器管理 用于管理连接器。 数据注册管理 用于管理数据集列表。 任务管理 用于管理作业任务。 通知管理 用于管理通知。 数据集管理 用于管理数据集。 多方安全计算作业管理 用于管理多方安全计算作业。 联邦学习作业管理 用于管理可信联邦学习作业。
在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”,打开可信联邦学习作业页面。 在“联邦预测”页面,选择批量预测的Tab页,找到待开发的作业,单击“开发”。 图1 开发作业 在弹出的对话框中编辑“选择模型”。只允许选择模型,其它作业参数暂时不支持修改。 单击保存。 父主题: 批量预测
计算节点API 获取用户token 可信计算节点管理 连接器管理 数据集注册管理 任务管理 通知管理 数据集管理 多方安全计算作业管理 可信联邦学习作业管理 联邦预测作业管理 作业实例管理 联邦学习作业管理
DatasetFeatureEntity 参数 参数类型 描述 agent_id String 数据集所属agent id dataset_name String 数据集名称 features Array of strings 数据集特征集合 请求示例 获取纵向联邦作业详情 get https://x.x
参数 是否必选 参数类型 描述 agent_id 是 String 数据集所属agent id dataset_name 是 String 数据集名称 features 是 Array of strings 数据集特征集合 响应参数 状态码: 200 表5 响应Body参数 参数