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返回一个资源特征与地址的列表用于用户终端(例如:浏览器)选择。 301 Moved Permanently 永久移动,请求的资源已被永久的移动到新的URI,返回信息会包括新的URI。 302 Found 资源被临时移动。 303 See Other 查看其它地址。使用GET和POST请求查看。
原因是SQL语句中存在使用隐患字段的情况。 请根据具体提示,涉及以下情形请检查并修改SQL语句: 情形一:直接查询其他参与方的唯一标识、度量数据。 情形二:试图使用唯一标识做条件过滤操作。 情形三:使用直接可以逆推度量数据的简单计算式。 情形四:将标识分组后的度量数据聚合值直接明文呈现。
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
发布数据集 企业A将自己的需要预测的csv数据文件上传到自己的计算节点上,通过“数据管理”模块创建用于预测的数据集。 企业A预测数据集如下: 大数据厂商B仍使用训练时的提供的全量数据作为预测数据集,没有发布新的数据集。 父主题: 使用TICS联邦预测进行新数据离线预测
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多方安全计算进行联合样本分布统计
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可信联邦学习进行联邦建模
发布数据集 企业B分别自己的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,并单击“发布”。 企业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: 外部数据共享
数据商业空间中公司B针对公司A的某些数据资产存在业务需求,由于安全性和数据主权的考虑,公司A与公司B基于TICS完成数据资产的交换。基于TICS进行数据资产交换,保证公司A的数据主权、公司B的数据可获得,同时保证交换过程安全可信。 以下是数据拥有方公司A和数据需求方公司B基于TICS平台的操作。 父主题:
以下数据和表结构是根据场景进行模拟的数据,并非真实数据。 以下数据需要提前存导入到MySQL\Hive\Oracle等用户所属数据源中,TICS本身不会持有这些数据,这些数据会通过用户购买的计算节点进行加密计算,保障数据安全。 政府信息提供方的数据tax和support,在用户计算节点agent_gov上发布。
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
进入TICS服务控制台。 在计算节点管理中,找到购买的计算节点,通过登录地址,进入计算节点控制台。 图1 前往计算节点 登录计算节点后,在下图所述位置新建连接器。 图2 新建连接器 输入正确的连接信息,建立数据源和计算节点之间的安全连接。 图3 输入信息 建立完成后,连接器显示正常说明连接正常。
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。 数据来源为数据需求方公司B发送来的使用申请:申请交换的数据集、数据集字段(结构化数据才有该字段)。 在申请列表中选择申请状态为“待处理”,单击“查看
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,极大地提高了系统的易用性及可维护性。
隐私求交是可信智能计算服务提供的安全获取参与双方所持数据交集的功能。它允许参与计算的双方,在不获取对方任何额外信息(除交集外的其它信息)的基础上,得到双方持有数据的交集。 单独使用场景 数据持有双方为获取己方与对方数据的交集,在不暴露其它数据的情况下,将需要获取交集的那一部分数据与对方的数据,通过创
多方安全计算”页面单击创建,进入sql开发页面,展开左侧的“合作方数据”可以看到企业A、大数据厂商B发布的不同数据集。 单击某一个数据集可以看到数据集的表结构信息。 此时企业A可以编写如下的sql语句统计双方的数据碰撞后的正负样本总数,正负样本总数相加即为双方共有数据的总数。 select sum(
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(
阶段二:隐私规则防护 使用TICS的隐私规则防护能力确保数据安全。 前提条件 完成数据发布。 操作步骤 进入多方安全计算的作业执行界面,单击创建。 图1 创建作业 在作业界面中,按照1~4提供的案例和SQL语句进行作业测试。 图2 作业界面 假设有人输入以下代码试图直接查询敏感数据。
隐私规则防护 使用TICS的隐私规则防护能力确保数据安全。 前提条件 完成数据集发布。 操作步骤 进入多方安全计算的作业执行界面,单击创建。 图1 创建作业 在作业界面中,按照1~4提供的案例和SQL语句进行作业测试。 图2 作业界面 假设有人输入以下代码试图直接查询敏感数据。 select
用于处理评估/预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”。
法模型的特征数据。 使用场景 连接器使用场景:参与方的数据信息分布在不同的资源服务上,即可通过连接器管理功能来快速连接到名下的各类资源服务。 数据创建使用场景:参与方加入空间后,需要提供自己的数据集信息,用户即可通过数据创建功能,获取到名下详细的资源列表。同时,有敏感信息的数据,