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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
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
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特征
模型训练 企业A在完成特征选择后,可以单击右下角的“启动训练”按钮,配置训练的超参数并开始训练。 等待训练完成后就可以看到训练出的模型指标。 模型训练完成后如果指标不理想可以重复调整7、8两步的所选特征和超参数,直至训练出满意的模型。 父主题: 使用TICS可信联邦学习进行联邦建模
执行纵向联邦模型训练作业 功能介绍 执行纵向联邦模型训练作业 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}/execute 表1 路径参数 参数 是否必选
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
模型评估 训练时的评估指标是用训练的数据集中随机采样的记录计算的,完成训练后企业A也可以使用其他的数据集对同一个模型进行多次的评估。单击“发起评估”选择训练参与方不同的数据集即可发起模型评估。 至此使用可信联邦学习进行联邦建模的过程已经完成,企业A已经训练出了一个符合自己要求的算法模型
执行纵向联邦分箱和IV计算作业 功能介绍 执行纵向联邦分箱和IV计算作业 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}/ivcalculate 表1
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
获取实例执行图 功能介绍 获取实例执行图 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/job-instances/{instance_id}/dag 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id
成长地图 | 华为云 可信智能计算服务 华为云可信智能计算服务TICS( Trusted Intelligent Computing Service )在面向政企行业中, 打破跨行业的数据孤岛, 实现行业内部、跨行业之间在数据隐私保护下的多方数据联合分析和联邦计算能力。 产品首页
查询执行结果 功能介绍 查询学习类型作业执行结果 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/job-instances/{instance_id}/result 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型
图解可信智能计算服务TICS
基于MPC算法的高安全级别计算 完成demo验证阶段,为提升数据保护级别,接入以纯密文的状态做计算的更高安全级别的数据,可以通过开启高隐私级别开关,提升空间安全级别。 图1 高隐私级别开关 再次单击作业,审批进行的同时敏感数据被进行了同态加密。DAG图显示了“psi + 同态”的全过程流向
阶段五:基于MPC算法的高安全级别计算 完成demo验证阶段,为提升数据保护级别,接入以纯密文的状态做计算的更高安全级别的数据,可以通过开启高隐私级别开关,提升空间安全级别。 图1 高隐私级别开关 再次单击作业,审批进行的同时敏感数据被进行了秘密分享加密。DAG图显示了“psi +
产品概述 可信智能计算服务TICS( Trusted Intelligent Computing Service )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
部署计算节点 同一个空间中的用户,在使用可信计算服务时(多方安全计算和可信联邦学习),需要部署计算节点,将数据上传,作为可信计算服务的输入,通过执行多方安全计算和可信联邦学习作业后,最终拿到结果。 计算节点以容器的形式部署,支持云容器引擎(CCE,Cloud Container Engine
部署计算节点 同一个空间中的用户,在使用可信计算服务时(多方安全计算和可信联邦学习),需要部署计算节点,将数据上传,作为可信计算服务的输入,通过执行多方安全计算和可信联邦学习作业后,最终拿到结果。 计算节点以容器的形式部署,支持云容器引擎(CCE,Cloud Container Engine
产品功能 动态空间管理 动态构建可信计算空间,实现空间内严格可控的数据使用和监管。空间是联邦计算的载体,合作方只有加入空间才能参与联邦计算。 安全的作业管理 作业时,数据使用的过程可审计、可追溯。TICS数据集成支持多方安全计算、可信联邦学习和联邦预测作业等作业方式。 多方安全计算
管理文件 文件管理是可信智能计算服务提供的一项管理联邦学习模型文件的功能。通过文件管理,参与方无需通过登录后台手动导入模型文件,而是直接将模型文件上传到数据目录进行管理。 使用文件管理功能后,创建联邦学习作业时用户可以便捷地选择自己以前上传的执行脚本、训练模型、数据文件、权重参数文件