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项目ID可以通过调用IAM服务的查询指定条件下的项目信息API获取,接口为“GET https://{Endpoint}/v3/projects”,其中{Endpoint}为IAM的终端节点,可参考IAM文档获取。 响应示例如下,其中projects下的“id”即为项目ID。当返回
Token的有效期为24小时,需要使用一个Token鉴权时,可以先缓存起来,避免频繁调用。 Token在计算机系统中代表令牌(临时)的意思,拥有Token就代表拥有某种权限。Token认证就是在调用API的时候将Token加到请求消息头,从而通过身份认证,获得操作API的权限。 T
用区域和可用区来描述数据中心的位置,您可以在特定的区域、可用区创建资源。 区域(Region)指物理的数据中心。每个区域完全独立,这样可以实现较大程度的容错能力和稳定性。资源创建成功后不能更换区域。 可用区(AZ,Availability Zone)是同一区域内,电力和网络互相隔离的物理区域,一
空间管理 获取空间详细信息 更新空间信息 查询空间节点列表 获取空间列表 获取空间组员信息 查询通知管理列表 父主题: 空间API
Token的有效期为24小时,需要使用一个Token鉴权时,可以先缓存起来,避免频繁调用。 Token在计算机系统中代表令牌(临时)的意思,拥有Token就代表拥有某种权限。Token认证就是在调用API的时候将Token加到请求消息头,从而通过身份认证,获得操作API的权限。 T
可信联邦学习作业是可信智能计算服务提供的在保障用户数据安全的前提下,利用多方数据实现的联合建模。 安全可信。 多种训练场景。 方便与已有服务对接。 使用场景 横向联邦机器学习 横向联邦机器学习,适用于参与者的数据特征重叠较多,而样本ID重叠较少的情况,联合多个参与者的具有相同特征的多行样本进行可信联邦学习,联合建模。
”、“空间名称”、“空间ID”、“证书密码”等。 p12文件:计算节点的密钥文件。 jks文件:CA的“证书”,密钥和证书保证了空间下的用户,部署的计算节点能够数据交互,参与计算。同时,也隔离了不同空间之间的数据访问。 图3 下载计算节点配置 单击页面左侧“计算节点管理”,进入计算节点管理页面。在操作列单击“更多
-extensions v3_ca”命令,在当前目录(容器的根目录)下生成新的证书文件。执行该命令的过程中可以交互式地填入地区、用户名等身份信息,也可以直接按回车键采取默认值。 执行“rm -f /opt/postgres/server.*”命令,删除旧的证书文件。 执行“mv /server.*
支持在分布式的、信任边界缺失的多个参与方之间建立互信空间; 实现跨组织、跨行业的多方数据融合分析和多方联合学习建模。 灵活多态 支持对接主流数据源(如MRS、 DLI、 RDS、 Oracle等)的联合数据分析; 支持对接多种深度学习框架(TICS,TensorFlow)的联邦计算;
将加密的二进制字节内容使用用户上传的密钥和数据的iv字节解密。 用户上传的密钥是指在上传密钥上传的AES密钥。 binary:必填。加密的数据,参数类型为字节数组byte[]类型。 binary:必填。加密时使用的iv信息,参数类型为字节数组byte[]类型。 返回解密后的字节数组。
训练轮数 训练的轮数,每一轮训练结束都会对各方训练出的权重进行一次安全聚合。 重试 开关开启后,执行失败的作业会根据配置定时进行重试,仅对开启后的执行作业生效。 开关关闭后,关闭前已触发重试的作业不受影响,仅对关闭后的执行作业生效。 CPU配额 执行作业使用容器的CPU核数。 内存配额
从上面两张表可以看出: (1)训练轮数对于联邦学习模型的性能影响不大,这主要是由于乳腺癌数据集的分类相对简单,且数据集经过了扩充导致的; (2)增大每个参与方本地模型训练的迭代次数,可以显著提升最终联邦学习模型的性能。 参与方数据量不同时,独立训练对比横向联邦训练的准确率 本节实验不再将训练集均匀划
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。 父主题: 快速入门
可信节点管理 获取计算节点列表 获取计算节点详情信息 父主题: 空间API
)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、计算过程中端到端的安全和可审计,推动了跨行业的可信数据融合和协同。 使用TICS的用户角色 根据人员的职能进行划分,使用TICS的用户主要可以分为以下两类。
在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 多方安全计算”,在页面上方选择作业创建的空间后,单击“创建”。 图1 创建多方安全计算作业 在弹出的对话框中,输入作业“名称”和“描述”信息后单击“确定”。 图2 新建作业 在作业列表中查找创建的作业,单击“开发”,进入作业开发页面编写SQL语句。SQL语句开发完成后单击“保存”。
部署配置选择边缘节点部署。 云租户部署模式下,TICS服务可以按照选取的规格,为客户预置默认资源分配策略。 边缘节点部署模式下,使用的纳管节点为客户机器或者云上虚机,TICS服务无法主动感知到节点资源大小,需客户手动填入。 图1 资源分配策略 这样就会有不合理的资源分配场景出现,最终导致计算节点容器因资源不足启动失败。
快速入门 TICS使用流程简介 步骤1:准备工作 步骤2:空间组织方邀请成员 步骤3:成员接受邀请 步骤4:(可选)下载计算节点配置信息 步骤5:空间成员部署计算节点 步骤6:空间成员发布数据 步骤7:空间成员创建作业 入门实践
感,脱敏)的设定、元数据的发布等,为数据源计算节点提供全生命周期的可靠性监控、运维管理。 可信联邦学习 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
空间API 统计信息管理 空间管理 数据集管理 联邦分析作业管理 联邦学习作业管理 作业实例管理 审计日志管理 可信节点管理