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非敏感(Nonsensitive) 不涉及隐私的数据, 例如所处城市、公司类型等。 脱敏(Desensitization) 按照一定的算法,将原始数据的敏感部分隐去。 作业(Job) 作业是指用户创建的分析、学习任务。 作业实例(Job instance) 作业每次运行都将产生一个作业实例,以区分、记录作业历次运行的状况。
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
新结果 经过计算,66539.583321490225131-66078.857559963717677=461, 通过差分隐私算法保护聚合操作的安全性,使开启算法保护的计算差值与预期得到的实际差值274不同,避免真实数据被窃取。 父主题: 基于TICS实现端到端的企业积分查询作业
启用区块链审计服务(可选) 获取认证信息 空间管理 组建空间 管理空间 代理管理 部署代理 管理代理 管理数据 管理任务 管理算法 审计日志 作业管理 多方安全计算作业 可信联邦学习作业 联邦预测作业 常见问题 了解更多常见问题、案例和解决方案 热门案例 什么是区域和可用区? 什么是区域和项目?
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
多方安全计算作业在TICS中进行解析和任务计划构建,并下发任务给各个数据参与方所在的计算节点。 参与方计算节点从租户侧网络内的数据中获取数据,并使用安全算法进行加密输出。 数据在TICS提供的服务器中进行机密计算。 最终将计算完成的结果加密返回给作业发起方。 空间的整体配置通过空间管理员进行统一管理。
新结果 经过计算,66539.583321490225131-66078.857559963717677=461, 通过差分隐私算法保护聚合操作的安全性,使开启算法保护的计算差值与预期得到的实际差值274不同,避免真实数据被窃取。 父主题: 可验证代码示例
等在保护各方原始数据隐私的前提下,通过多方联合建模,金融机构补充了风控模型特征维度,提升模型准确率。 优势: 提升模型准确率 多方机构实现算法层面联合建模,提升了需求方模型的预测效果。 数据隐私保护强 多方采用隐私集合求交PSI对齐样本数据,本地数据或模型加密后在安全环境中运算,
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
作业描述可按需填写。 勾选参与双方的数据集,同时单击右侧已选数据集的对齐列框选择需要求交集的字段信息。 对齐列只能选择非敏感的唯一标识。 选择求交算法。 选择椭圆曲线。 选择大数据量节点。 配置重试参数。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
可验证代码示例 数据准备 数据集发布 隐私规则防护 基本计算能力验证 基于MPC算法的高安全级别计算 统计型作业的差分隐私保护 父主题: 多方安全计算场景
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
已发布区域:北京四、北京二 如何创建多方安全计算作业? 可信联邦学习作业 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,曾经也被称为联邦机器学习。 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
则会影响部分功能使用。 资源分配策略 CPU(Cores) 用户可根据返回资源剩余规格,按照分析与学习需求,灵活分配核数。 内存(GiB) 用户可根据返回资源剩余规格,按照分析与学习需求,灵活分配内存。容器预留部分管理资源,作业可用内存最大值设置为内存数值的0.6倍,且向下取整。
前往计算节点 进入计算节点管理界面后,选择左侧“实例管理”。 实例管理页面上方展示了计算节点资源使用概况,分别为当前节点的多方安全计算和可信联邦学习的CPU资源当前使用量,并每分钟刷新一次。下方列表默认优先展示失败状态的实例,可通过列表调整按照执行时间排序,并支持以下筛选条件: 实例ID:全匹配或前N位模糊匹配
HFL—横向联邦学习 3.VFL_TRAIN---纵向联邦学习(训练) 4.VFL_EVALUATE---纵向联邦学习(评估) 5.VFL_ID_TRUNCATION---纵向联邦学习(样本粗筛) 6.VFL_FEATURE_SELECTION---纵向联邦学习(特征选择) 7.
获取用户token 可信计算节点管理 连接器管理 数据集注册管理 任务管理 通知管理 数据集管理 多方安全计算作业管理 可信联邦学习作业管理 联邦预测作业管理 作业实例管理 联邦学习作业管理
编辑批量预测作业 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“联邦预测”页面,选择批量预测的Tab页,找到待开发的作业,单击“开发”。 图1 开发作业 在弹出的对话框中编辑“选择模型”。只允许选择模型,其它作业参数暂时不支持修改。
隐私保护等级:高级别时,默认启用高安全性的隐私计算的算法保障计算过程的安全,例如秘密分享加密、PSI等,但可能会影响性能以及部分作业正常执行。低级别时,使用国际标准的对称和非对称加密结合方式,在安全沙箱内进行解密计算。性能和灵活度较高。 结果差分隐私:开启时,使用差分隐私算法对多方安全计算作业的执行结果
可信节点管理 用于获取计算节点列表。 数据集管理 用于查询空间已注册数据集列表。 联邦分析作业管理 用于查询多方安全计算作业列表。 联邦学习作业管理 用于查询联邦学习作业列表。 作业实例管理 用于查询作业的历史实例列表。 审计日志管理 用于查询审计日志。 表2 TICS计算节点API接口说明