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作为整个作业的数据集,必须选择一个当前代理的数据集,另一个数据集可以来自空间中的任意一方。两方的数据集中一方数据集只含有特征,另一方的数据集必须含有标签。 重试: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。开关关闭后,关闭前已触发重试的作业不受影响,仅对关闭后的执行作业生效。
用数方在接受到供数方发送的数据合约,若满足需求或与前期约定一致,可签署合约,若不一致,可选择拒绝合约。 前提条件 空间组建完成,参考组建空间。 空间成员完成计算节点部署,配置参数时选择挂载方式和数据目录,参考部署计算节点。 空间成员在计算节点中完成数据发布,参考发布数据。 存在已创建的合约。 约束限制
件会直接保存到浏览器默认的下载文件夹中。打开名称为“credentials.csv”的文件,即可查看访问密钥(Access Key Id和Secret Access Key)。 每个用户仅允许新增两个访问密钥。 为保证访问密钥的安全,访问密钥仅在初次生成时自动下载,后续不可再次通
件会直接保存到浏览器默认的下载文件夹中。打开名称为“credentials.csv”的文件,即可查看访问密钥(Access Key Id和Secret Access Key)。 每个用户仅允许新增两个访问密钥。 为保证访问密钥的安全,访问密钥仅在初次生成时自动下载,后续不可再次通
给计算节点。 必须确保互通的ip和端口: KrbServer的ip,以及tcp端口21730 和udp端口(21732,21731) zookeeper的ip和端口(2181) Hive-server的ip和端口(10000) MRS Manager的TCP端口(9022) 参考如下:
联合多方正样本的效果,丰富模型的特征,提高模型的泛化能力。 计算全程保障企业数据安全与个人隐私。 图2 金融联合营销 使能数据交易 传统数据交易方式,交易的是数据所有权,交易完成后,数据被无限制的复制。采用可信交易方式,交易的不是数据,而是数据的使用权,卖家卖的是对某个数据的用法用量,不用担心数据被复制。
String 空间server组件的ip,为server的snatip,设置代理节点的入方向安全组规则 nat_eip String 可信节点绑定的网关的ip,CCE部署时会返回该值 nat_eip_id String 可信节点绑定的网关的ip的Id,CCE部署时会返回该值 node_az
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
前一种是指计算节点交互的数据存储在计算节点所在机器上,后一种是计算节点交互的数据存储在部署时选择的OBS桶中。 数据目录:计算节点部署时选择的存储路径,用于TICS服务的数据和外部交互。用户只有在目录中放置数据集等文件,服务才能读取到;服务运行作业生成的结果、日志文件也会输出到数据目录,供用户查看、获取。
绝输出结果。 如果错误提示是可能泄露的敏感数据(may disclose the value of the measurement…),则查看分组时选择的键是否有问题,不建议选用分类后组内数量非常少的分组键,这种分组键容易在求和后,泄露实际的敏感数据。
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。开关关闭后
用户Token。 用户Token也就是调用获取用户Token接口的响应值,因此调用该接口时,不用填写本字段。 请求响应成功后在响应消息头中包含的“X-Subject-Token”的值即为Token值。 使用Token认证时该字段必选。 注:以下仅为Token示例片段 MIIPAgYJKoZIhvcNAQcCo
TICS(可信智能计算服务)采用包周期的计费模式。为了便于您便捷的下单购买,在控制台购买界面中系统会为您计算好所购买的套餐包价格,您可一键完成整个配置的购买。您还可以通过TICS提供的价格计算器,选择您需要的版本规格,来快速计算出购买TICS的参考价格。 计费项 计费模式 续费 到期与欠费
实时预测 实时预测通过在计算节点部署在线预测服务的方式,允许用户利用POST请求,在毫秒级时延内获取单个样本的预测结果。 创建实时预测作业 执行实时预测作业 删除实时预测作业 父主题: 联邦预测作业
从上面两张表可以看出: (1)训练轮数对于联邦学习模型的性能影响不大,这主要是由于乳腺癌数据集的分类相对简单,且数据集经过了扩充导致的; (2)增大每个参与方本地模型训练的迭代次数,可以显著提升最终联邦学习模型的性能。 参与方数据量不同时,独立训练对比横向联邦训练的准确率 本节实验不再将训练集均匀划
用区域和可用区来描述数据中心的位置,您可以在特定的区域、可用区创建资源。 区域(Region)指物理的数据中心。每个区域完全独立,这样可以实现较大程度的容错能力和稳定性。资源创建成功后不能更换区域。 可用区(AZ,Availability Zone)是同一区域内,电力和网络互相隔离的物理区域,一
联邦预测作业在保障用户数据安全、模型资产安全的前提下,利用多方数据和模型实现样本联合预测。 目前TICS支持两种类型的预测方式: 批量预测: 批量预测通过在计算节点后台发起离线预测任务的方式,在任务完成后可以获得指定数据集中所有样本的预测结果。 实时预测: 实时预测通过在计算节点部署在线预测服务的方式,允许用户
消息通知服务 TICS使用消息通知服务(Simple Message Notification,简称SMN)依据用户的订阅需求主动推送通知消息,使用户可以在触发告警(如质量监控)时能立即接收到通知。
敏感数据被查询时,可以在审批详情中,看到是否使查询敏感数据的结果可见,可由该提供方进行识别,并进行拒绝操作。 图1 审批详情 在审批详情中也可看到两个字段相加的情况,如下图所示。 图2 字段相加 通过查看字段是否可见,以及字段用途,能够确认该字段的应用是否符合自己的安全预期。 父主题:
用户登录计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 多方安全计算”,打开多方安全计算页面。 在多方安全计算页面查找待执行的作业,单击“执行”。如果SQL中存在作业变量,需要在执行时填入实际值。 图1 执行作业 父主题: 多方安全计算作业