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浏览通知信息,单击“下载计算节点配置”,得到agentConfig.zip文件,解压到本地。 图1 下载计算节点配置 父主题: 快速入门
执行脚本是每个参与方的计算节点在本地会执行的模型训练、评估程序,用于基于本地的数据集训练子模型。 训练模型文件则定义了模型的结构,会用于每个参与方在本地初始化模型。 图2 配置执行脚本、训练模型文件 配置已方、对方数据集。
图2 前往计算节点 在“数据管理”页签找到待发布的数据名称,单击“发布”,弹出发布数据集选择框。 图3 发布数据 在发布数据集选择框中选择需要发布的合作方,单击“发布”,数据就会被同步到对应合作方作业管理的数据集中。数据集创建者默认拥有数据集权限。
例如,在创建空间模块中,组织方可以对合作方人员发布的数据进行审核,把好质量关。 合作方 合作方使用数据源计算节点模块实现自主可控的数据源注册、隐私策略(脱敏、加密、水印)的设定、元数据的发布等,为数据源计算节点提供全生命周期的可靠性监控、运维管理。
安全隐私 支持用户自定义隐私策略,实现敏感数据的识别、脱敏、水印保护,保障隐私数据安全; 多方协同过程中隐私信息交互(SQL JOIN数据碰撞、可信联邦学习模型参数)的加密保护; 支持安全多方计算,如基于隐私集合求交PSI(Private Set Intersection)技术的多方样本对齐
图1 乳腺癌预测研究应用场景示意 作业发起方通过计算节点上传数据、待训练模型的定义文件; 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
数据预处理 创建数据预处理作业 开发数据预处理作业 父主题: 管理数据
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,例如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。
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。
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。
创建数据 数据拥有方公司A创建和发布数据集。可供选择有两种数据资产类型:结构化数据集、非结构化数据集。创建数据集后,发布数据集,此时对空间内的所有代理可见。 父主题: 可信数据交换场景
管理数据 数据管理概述 创建连接器 创建数据集 发布数据 数据预处理 父主题: 计算节点管理
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 A方提供了待查询的用户ID数据,样例如下: blacklist_query.csv id 1914fd1aef9346e7a1b0a63c95aa918e 6b86b273ff34fce19d6b804eff5a3f57 66985617b4f74d14b4eceeaa25d61f5e
审批数据申请 数据拥有方公司A登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上选择“可信数据交换 > 数据申请”,打开数据申请页面。 在数据申请页面单击“我收到的”,查看供数方节点收到的申请列表。
数据优化 根据统计结果,双方可能会发现存在以下两个问题: 碰撞后的数据总数比较小。 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。
准备数据 企业A的实时业务不需要准备数据,在发起查询时通过参数传递需要查询的用户id。
CCE服务委托授权 由于CCE在运行中对计算、存储、网络以及监控等各类云服务资源都存在依赖关系,因此当您首次登录CCE控制台时,CCE将自动请求获取当前区域下的云资源权限,从而更好地为您提供服务。
CCE服务委托授权 由于CCE在运行中对计算、存储、网络以及监控等各类云服务资源都存在依赖关系,因此当您首次登录CCE控制台时,CCE将自动请求获取当前区域下的云资源权限,从而更好地为您提供服务。
批量删除数据集 功能介绍 本接口用于批量删除数据集。 调用方法 请参见如何调用API。