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可信联邦学习作业 概述 创建横向训练型作业 横向联邦训练作业对接MA 创建横向评估型作业 创建纵向联邦学习作业 执行作业 查看作业计算过程和作业报告 删除作业 安全沙箱机制
可以“查看结果”和“作业报告”。 “查看结果”为预测结果存储相对路径。分类作业的预测结果为0/1标签以及正负样本概率，0表示负样本，1表示正样本；回归作业的预测结果为最后的样本得分。 “作业报告”为作业的详细信息，如作业输入条件、作业输出结果、执行环境、合作方信息、计算过程等。 图3
息。 乳腺癌数据集统计信息。 统计量 取值 特征数目 30 xx医院的训练样本数目 7366 其他机构的训练样本数目 7366 测试集样本数目 7257 操作步骤 进入TICS服务控制台。 在计算节点管理中，找到购买的计算节点，通过登录地址，进入计算节点控制台。 图1 前往计算节点
碰撞后的数据分布不太均衡，负样本的比例过高。 这种情况下双方可以重复2-5的步骤更新自己提供的数据，多次执行样本分布统计直至达到比较满意的碰撞结果和分布结果。 至此联邦建模的数据准备阶段完成，接下来就是使用准备好的数据进行联邦建模。 父主题： 使用TICS多方安全计算进行联合样本分布统计
使用TICS多方安全计算进行联合样本分布统计 场景描述 准备数据 发布数据集 创建样本分布统计作业 执行样本分布联合统计 数据优化 父主题： 纵向联邦建模场景
执行ID选取截断 功能介绍 执行ID选取截断(样本粗筛) 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-vertical-jobs/{job_id}/idTruncation 表1 路径参数 参数
删除作业 删除可信联邦学习作业 用户登录进入计算节点页面。 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“可信联邦学习”页面，查找待删除的作业，单击“删除”。 删除操作无法撤销，请谨慎操作。 图1 删除作业 父主题： 可信联邦学习作业
当计算节点执行横向联邦训练型作业时，若执行脚本中包含恶意行为，包含但不限于非授权访问其他作业数据、篡改文件和配置、恶意消耗容器资源等场景时，会影响到数据提供方的计算环境安全以及其他学习作业的正常执行。 针对该问题，在边缘节点部署场景中，TICS通过构建Python安全沙箱来单独运
联邦学习作业管理 查询联邦学习作业列表 父主题： 空间API
使用TICS可信联邦学习进行联邦建模 场景描述 准备数据 发布数据集 创建可信联邦学习作业 选择数据 样本对齐 筛选特征 模型训练 模型评估 父主题： 纵向联邦建模场景
分，从而探究当参与方数据量不同时，模型性能的变化情况。具体划分如下所示。实验中训练轮数固定为10，迭代次数固定为50。 参与方持有的样本数目信息 Host所持样本占比(%) Host样本数 Guest样本数 0.2 2946 11786 0.4 5892 8840 0.6 8839
SAMPLE_ALIGNMENT.样本对齐,FEATURE_SELECTION.特征选择,MODEL_TRAIN.模型训练,MODEL_EVALUATION.模型评估,MODEL_PREDICT.预测 learning_rate 否 String 纵向联邦算法学习率，最大长度16 label_dataset
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多方安全计算进行联合样本分布统计
空间成员在计算节点中完成数据发布，参考发布数据。 约束限制 仅IEF计算节点支持创建横向评估型作业。 创建可信联邦学习评估型作业 用户登录进入计算节点页面。 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“可信联邦学习”页面，单击“创建”。
空间成员在数据目录中完成数据发布，参考发布数据。 参与方的计算节点如果是采用云租户部署，并且使用子账号进行创建的，需要参考配置CCE集群子账号权限。 创建可信联邦学习训练型作业 用户登录进入计算节点页面。 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“可信联邦学习”页面，单击“创建”。
SAMPLE_ALIGNMENT.样本对齐,FEATURE_SELECTION.特征选择,MODEL_TRAIN.模型训练,MODEL_EVALUATION.模型评估,MODEL_PREDICT.预测 learning_rate String 纵向联邦算法学习率，最大长度16 label_dataset
可信联邦学习作业管理 新建联邦学习作业 获取横向联邦学习作业详情 获取纵向联邦作业详情 保存纵向联邦作业 保存横向联邦学习作业 查询联邦学习作业列表 查询特征选择执行结果 删除联邦学习作业 执行横向联邦学习作业 执行纵向联邦模型训练作业 父主题： 计算节点API
作业发起方配置TICS的横向联邦学习作业，启动训练； 模型参数、梯度数据在TICS提供的安全聚合节点中进行加密交换； 训练过程中，各参与方计算节点会在本地生成子模型，由TICS负责安全聚合各子模型的参数，得到最终的模型； 空间的整体配置通过空间管理员进行统一管理。 父主题： 横向联邦学习场景
实验结果 乳腺癌数据集作业结果 父主题： 横向联邦学习场景
筛选特征 样本对齐执行完成后单击下一步进入“特征选择”页面，这一步企业A需要选出企业A自己和大数据厂商B的特征及标签用于后续的训练。 企业A可以选择特征及标签后“启动分箱和IV计算”，通过联邦的统计算法计算出所选特征的iv值，一般而言iv值较高的特征更有区分性，应该作为首选的训练
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