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使用TICS联邦预测进行新数据离线预测 场景描述 准备数据 发布数据集 创建联邦预测作业 发起联邦预测 父主题: 纵向联邦建模场景
乳腺癌数据集作业结果 本节实验包含了如下三个部分:(1)训练轮数对联邦学习模型分类性能的影响;(2)迭代次数对联邦学习模型分类性能的影响;(3)参与方数据量不同时,本地独立训练对比横向联邦的模型性能。 不同训练参数对模型准确率、训练时长的影响 训练轮数对模型准确率的影响(迭代次数固定为20)
准备数据 企业A和大数据厂商B需要按照训练模型使用的特征,提供用于预测的数据集,要求预测的数据集特征必须包含训练时使用的特征。 表1 企业A的数据 字段名称 字段类型 描述 id string hash过后的手机号字符串 col0-col4 float 企业A数据特征 industry_predict
发布数据集 企业A和大数据厂商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。 企业A的数据集如下: 大数据厂商B的数据集如下: 创建数据集后单击“发布”按钮即可将数据的元数据信息发布到tics空间侧,供其他合作方参考。 父主题: 使用TICS可信联邦学习进行联邦建模
准备数据 首先,企业A和大数据厂商B需要商议确定要提供的数据范围及对应的元数据信息,双方初始决定使用最近三个月的已有用户转化数据作为联邦训练的训练集和评估集,之后使用每周产生的新数据作为联邦预测的预测集。 表1 企业A的数据 字段名称 字段类型 描述 id string hash过后的手机号字符串
开发规范 规则 多方安全计算中,基础的sql语法都能够支持,但无法支持所有特殊语法。 语法规则如下: 图1 语法规则 建议及示例 查询示例中两表join场景,建议将大表置于join左侧,小表置于join右侧,可借助初筛的能力,进行小表在大表端的加密过滤,提升性能。 建议示例: Select
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
联邦学习作业管理 查询联邦学习作业列表 父主题: 空间API
需要对IEF服务进行相关配置,避免影响TICS服务的正常使用。 请自行关注部署节点的系统安全防护与配置加固,确保机器在安全的前提下进行隐私计算节点部署。 IEF服务委托授权 使用主账号访问IEF服务首页,单击“同意授权”,IEF将在统一身份认证服务为您创建名为ief_admin_trust的委托。
选择数据 首先企业A要在“数据选择”页面选择双方发布的数据集,已选择的数据集会出现在右侧,所选的数据集会用于后续的步骤。 父主题: 使用TICS可信联邦学习进行联邦建模
场景描述 某企业A在进行新客户营销时的成本过高,想要通过引入外部数据的方式提高营销的效果,降低营销成本。 因此企业A希望与某大数据厂商B展开一项合作,基于双方共有的数据进行联邦建模,使用训练出的联邦模型对新数据进行联邦预测,筛选出高价值的潜在客户,再针对这些客户进行定向营销,达成提高营销效果、降低营销成本的业务诉求。
获取调用后续接口参数信息,例如可信节点id。 准备数据 在调用API之前(分析类型),您需要准备如下数据。 表1 准备数据 数据项 名称 说明 样例 云账户信息 项目名 TICS所属的项目名。 Project Name 项目ID TICS所属的项目ID。 1551c7f6c808414d8e9f3c514a170f2e
节点的可用资源如何查询? 查询节点的可用资源 云平台提供的云监控,可以对节点运行状态进行日常监控。您可以通过管理控制台,直观地查看节点的各项监控指标。 由于监控数据的获取与传输会花费一定时间,因此,云监控显示的是当前时间5~10分钟前的节点状态。如果您的节点刚创建完成,请等待5~
合作方如何获取租户名称? 合作方登录TICS控制台。 进入TICS控制台后,单击页面右上方账号名称,进入基本信息页面。 图1 入口 查看基本信息,获取到的账号名即为租户名称。 图2 获取租户名称
实时隐匿查询场景 外部数据共享 父主题: 使用场景
分配策略? 使用场景 购买计算节点页面,选择边缘部署模式。 操作步骤 进入购买计算节点页面。 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。
基于TICS实现端到端的企业积分查询作业 简介 阶段一:数据发布 阶段二:隐私规则防护 阶段三:审批防护 阶段四:基本计算能力验证 阶段五:基于MPC算法的高安全级别计算 阶段六:统计型作业的差分隐私保护
需要对IEF服务进行相关配置,避免影响TICS服务的正常使用。 请自行关注部署节点的系统安全防护与配置加固,确保机器在安全的前提下进行隐私计算节点部署。 IEF服务委托授权 使用主账号访问IEF服务首页,单击“同意授权”,IEF将在统一身份认证服务为您创建名为ief_admin_trust的委托。
横向联邦学习场景 TICS从UCI网站上获取了乳腺癌数据集Breast,进行横向联邦学习实验场景的功能介绍。 乳腺癌数据集:基于医学图像中提取的若干特征,判断癌症是良性还是恶性,数据来源于公开数据Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic)。 场景描述
存在数据不全面、风控不及时的问题。随着隐私计算等技术为数据要素的有效流通提供了必要手段,多方数据联合风控成为新趋势。其中,黑名单共享查询是风控中的一个重要环节,企业间的黑名单共享能有效发挥风险联防联控效用。 在信息核验过程中,通过隐私计算技术实现多方黑名单数据共享,对电诈、洗钱、