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为什么我的计算结果每次计算时结果都不一样? 当空间开启了“结果差分隐私”开关时, 对敏感数据字段的sum操作都会添加一个差分噪声,来保护单条敏感数据不被泄露。 如果需要更精确的结果, 可联系空间管理员关闭“结果差分隐私”开关, 或者联系敏感字段的合作方修改字段分类。
一个CCE集群可以为同一用户的多个空间使用吗? TICS计算节点支持部署到CCE集群上。但当前在购买TICS服务时仅支持直接创建CCE集群,不支持选择已有的CCE集群。 因此一个CCE集群只能供一个空间使用,且必须是随TICS服务购买时直接创建的CCE集群,不能是已有集群。 CC
发布数据集 企业A和企业B分别将自己的csv数据文件上传到自己的计算节点上,通过“数据管理”模块创建各自的数据集,并单击“发布”。 以企业A为例,数据集信息如下: 隐私求交场景需要将求交的字段设置为“非敏感”的唯一标识。 父主题: 隐私求交黑名单共享场景
创建实时隐匿查询作业 实时隐匿查询作业需要由数据查询方创建作业,企业A单击“作业管理 > 隐匿查询 > 实时隐匿查询”页面的创建按钮,填写相关信息,例如: 其中“不可区分度”即为实时隐匿查询的安全级别,不可区分度越高,则安全级别越高,但查询的速度会变慢,传输的数据量也会变大。 企
新建联邦学习作业 功能介绍 新建联邦学习作业 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-jobs 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目ID,最大32位,由字母和数字组成
删除联邦学习作业 功能介绍 删除联邦学习作业 调用方法 请参见如何调用API。 URI DELETE /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-jobs/{job_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是
查询作业的历史实例列表 功能介绍 查询作业的历史实例列表 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/job-instances 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是
查询联邦学习作业列表 功能介绍 查询联邦学习作业列表 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-jobs 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String
删除连接器 功能介绍 本接口用于删除连接器。 调用方法 请参见如何调用API。 URI DELETE /v1/agents/connectors/{connector_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 connector_id 是 String 连接器id。
查询作业执行结果抽样 功能介绍 本接口用于查询分析类型作业执行结果抽样。 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v1/agents/{agent_id}/job-instances/{instance_id}/sample 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述
查询作业实例列表 功能介绍 本接口用于查询作业实例列表。 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v1/agents/{agent_id}/job-instances 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 agent_id 是 String 可信计算节点id
场景描述 数据商业空间中公司B针对公司A的某些数据资产存在业务需求,由于安全性和数据主权的考虑,公司A与公司B基于TICS完成数据资产的交换。基于TICS进行数据资产交换,保证公司A的数据主权、公司B的数据可获得,同时保证交换过程安全可信。 以下是数据拥有方公司A和数据需求方公司B基于TICS平台的操作。
保存纵向联邦作业 功能介绍 保存纵向联邦作业 调用方法 请参见如何调用API。 URI PUT /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-vertical-jobs/{job_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id
阶段三:审批防护 开启审批防护功能 前提条件 完成隐私规则防护。 操作步骤 敏感数据被查询时,可以在审批详情中,看到是否使查询敏感数据的结果可见,可由该提供方进行识别,并进行拒绝操作。 图1 审批详情 在审批详情中也可看到两个字段相加的情况,如下图所示。 图2 字段相加 通过查看
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
查询空间已注册数据集列表 功能介绍 功能描述:用户可以使用该接口查询空间已注册数据集列表。 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/datasets 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述
阶段四:基本计算能力验证 验证TICS的基础计算能力,以计算各企业在2021年的价值评分,用于评估信贷能力,其中的公式仅为简单的参考计算式。 前提条件 完成审批防护。 操作步骤 执行如下的sql作业。 select c.id as `企业id`, 0.5 * a.tax_bal
联邦sql分析作业运行过慢,如何提升执行速度? 提升计算并行度 可以在作业开发界面的运行参数中,填写user.task.concurrency参数,提升用户侧此类加密任务的并行度。推荐该值填4-16左右,不建议超过30。 图1 填写参数 tics.task.concurrency
数据准备 乳腺癌数据集从UCI获取,该数据集只包含连续类型特征,因此对所有特征使用Scikit-Learn的StandardScaler进行了归一化。为了模拟横向联邦学习场景,将数据集随机划分为三个大小类似的部分:(1)xx医院的训练集;(2)其他机构的训练集;(3)独立的测试集
查看求交结果 隐私求交作业执行完成后,企业A可以通过单击“历史作业 > 查看结果”看到隐私求交作业的运行结果,包括交集的大小和交集文件的路径。 打开obs到指定目录下查看,可以看到有两个结果文件,其中一个是交集记录的序号alignedIds.csv,另一个是交集记录的id alignedOriginalIds