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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。 图4 发布数据集 如果需要取消合作方的访问权限,需要重新发布数据集,单击“发布”并去勾选该合作方,单击“确认”。 图5 取消数据集权限
Scikit-Learn的StandardScaler进行了归一化。为了模拟横向联邦学习场景,将数据集随机划分为三个大小类似的部分:(1)xx医院的训练集;(2)其他机构的训练集;(3)独立的测试集,用于准确评估横向联邦学习得到的模型准确率。此外由于原始的数据集较小,采用了Imb
实例管理页面 在实例列表中,单击操作栏的“编辑”,可在弹出页面修改对应作业;单击操作栏的“查看结果”或者“作业报告”,可在弹出的页面查看执行结果和作业报告; 在实例列表中,查找待查看计算过程的作业,单击实例ID展开,在操作栏单击“计算过程”。 图4 在计算节点侧查看作业计算过程 计算
管理任务 任务管理是可信智能计算服务提供的一项查看计算节点参与任务的功能。通过任务管理,用户可以查看到曾在该计算节点上执行过的所有作业,并查看自己这个计算节点在作业中的位置以及数据流向。 通过任务管理,用户可以查看自己的计算节点在空间中的作业参与度,并通过“计算过程”来确认数据是否合理、安全地被使用。
评估型横向联邦作业流程 基于横向联邦作业的训练结果,可以进一步评估横向联邦模型,将训练好的模型用于预测。 选择对应训练型作业的“历史作业”按钮,获取最新作业的模型结果文件路径。 图1 查看模型结果文件的保存位置 前往工作节点上步骤1展示的路径,下载模型文件。由于Logistic
样本对齐,支持使用新对齐的结果,如图5所示;也支持复用隐私求交作业中通过这两个数据集计算得到的结果,如图6所示。 图5 使用新对齐结果 图6 复用隐私求交作业中的结果 (可选步骤)进行特征选择,此步骤要求数据已经对齐,即两方数据集每一行的数据都是一一对应的。 单击数据集按钮切换数
发起方获取某个横向联邦训练作业的训练结果路径。 图1 获取作业结果路径 发起方执行恶意脚本,试图篡改所获取的路径中的作业训练结果。 图2 执行恶意脚本 发起方执行恶意脚本后,由于安全沙箱确保每个横向联邦作业都是隔离的,当某个作业想去访问或篡改其他作业相关的文件时,无法找到作业执行结果
进入IEF服务控制台,找到对应部署计算节点的边缘节点。 图1 找到边缘节点 单击边缘节点名,进入节点详情,然后切换到配置页签。 在配置页签找到日志配置,在系统日志下单击”编辑”按钮,参考图2进行配置。 图2 系统日志配置样例 系统日志配置完成并保存后,切换到应用日志,参考图3进行配置。 图3 应用日志配置样例
数据提供方进入数据集所在计算节点,单击页面左侧的“审批管理”,查找待处理的审批项。单击“查看详情”。 图3 审批管理 详情页可以看到审批报告,报告内容包括作业发起方、会在该计算节点连接器上执行的SQL语句、各字段作用描述、各字段加密类型、是否在结果中可见(即明文显示)等。 图4 详情 处于保护作业发起方的业务机密性,
基本计算能力验证 验证TICS的基础计算能力,以计算各企业在2021年的价值评分,用于评估信贷能力,其中的公式仅为简单的参考计算式。 操作步骤 执行如下的sql作业。 select c.id as `企业id`, 0.5 * a.tax_bal + 0.8 * b.supp_bal
测数据的数据预处理作业。注意,作业中所选的数据集应为评估/预测数据集,且字段定义、尤其是分布类型的定义与之前的训练数据集相同。 单击创建的数据预处理作业后的开发按钮,进入作业开发页面。然后单击左上角的“关联历史作业”,在弹窗中选择训练数据的预处理作业后,单击“保存”。 图9 关联历史作业
数据需求方公司B在自己的计算节点页面上可以查看数据目录,找到数据拥有方公司A创建并发布的数据。 图1 创建数据申请 对数据集单击“申请使用”,在弹窗中填写需要使用的字段和访问需求,保存后可以提交审批,由公司A审核。 访问需求包括: 访问截止时间:设置访问的时间限制,超过访问时间后,对方的访问权限
= b.id 审批时可以看到如下的信息,涉及关联字段较多,其使用方式都能够在审批界面中展示出来。 图1 基础信息 执行结果如下。 图2 执行结果 结果显示,TICS支持大量基础的SQL语法。 图3 SQL编写提醒 父主题: 基于TICS实现端到端的企业积分查询作业
在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 多方安全计算”,在页面上方选择作业创建的空间后,单击“创建”。 图1 创建多方安全计算作业 在弹出的对话框中,输入作业“名称”和“描述”信息后单击“确定”。 图2 新建作业 在作业列表中查找创建的作业,单击“开发”,进入作业开发页面编写SQL语句。SQL语句开发完成后单击“保存”。
在数据申请页面单击“我收到的”。 在“我收到的”数据申请页签中,选择已经确认的申请,单击“创建合约”。 图1 创建合约 在创建合约对话框填写合约信息。 数据合约的内容有五个部分,包括: 1、合约内容:合约名称、合约描述。 2、数据信息:主要描述结构化数据的列信息,包含数据名称、创建人、创建时间描述等信息。
根据企业用户的职能,设置不同的访问权限,以达到用户之间的权限隔离。 将TICS资源委托给更专业、高效的其他华为账号或者云服务,这些账号或者云服务可以根据权限进行代运维。 如果华为账号已经能满足您的要求,不需要创建独立的IAM用户,您可以跳过本章节,不影响您使用TICS服务的其它功能。
数据预处理是训练机器学习模型的一个重要前置步骤,其主要是通过转换函数将特征数据转换成更加适合算法模型的特征数据过程。TICS特征预处理功能能够实现对数据的探索、分析、规整以及转换,以达到数据在训练模型中可使用、可实用,在TICS平台内完成数据处理到建模的闭环。 假设您有如下数据集(
数方可中止合约。 对审批中的合约才可以进行签署。 操作步骤 用户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 > 数据合约”,打开数据合约页面。 在数据合约页面单击“我收到的”。 图1 我收到的数据合约 单击“查看详情”,查看合约内容。 图2 查看合约内容 单击“同意
在“计算节点管理”页面,查找需要发布数据的计算节点名称,单击“计算节点名称”进入计算节点详情页。 图1 选择计算节点 在“计算节点详情”页,单击“前往计算节点”,在登录页正确输入部署计算节点时设置的“登录用户名”和“密码”。 图2 前往计算节点 在界面左侧选择“审计日志”,在弹出的界面查看详细信息。 图3 审计日志
“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 历史预测 父主题: 批量预测