如果错误提示是可能泄露了唯一标识(may disclose the specific value of the uniqueID…),则检查自己的最终输出结果中,是否有和自己做Join连接的ID完全对应的字段。
云审计服务 TICS使用云审计服务(Cloud Trace Service,简称CTS)审计用户在管理控制台页面的操作,可用于检视是否存在非法或越权操作,完善服务安全管理。
1.MASK--掩码 2.NONE--不处理 privacy_policy_ext 否 String 字段数据隐私处理具体描述 feature_type 否 String 特征类型 1.CONTINUOUS--连续型 2.DISCRETE--离散型 3.MULTIHOT--multihot
data_source String 数据库名称 table_name String 表名称 data_type String 连接器类型1.MRS,2.DLI,3.OBS,4.MODEL_ARTS,5.LOCAL_TENSOR_FLOW,6.MYSQL,7.RDS_MYSQL data_pub_status
DISCRETE:表示该字段特征类型为离散。 MULTIHOT:表示该字段特征类型为MULTIHOT。当数据集需要配置MULTIHOT分组时,配置文件需要添加ext字段,补充multihot_settings信息。 privacy_policy NONE:表示该字段不需要脱敏。
1.MASK--掩码 2.NONE--不处理 privacy_policy_ext String 字段数据隐私处理具体描述 feature_type String 特征类型 1.CONTINUOUS--连续型 2.DISCRETE--离散型 3.MULTIHOT--multihot
数据准备 数据准备 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
数据准备 乳腺癌数据集从UCI获取,该数据集只包含连续类型特征,因此对所有特征使用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,
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 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。 表1 企业B用户画像数据 字段名称 字段类型 描述 id string hash过后的手机号字符串 f0-f4 float 用户数据画像特征 bigdata_all.csv id,f0,f1,f2
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
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。 表1 企业A的数据 字段名称 字段类型 描述 id string hash过后的手机号字符串 col0-col4 float
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。 表1 企业A的数据 字段名称 字段类型 描述 id string hash过后的手机号字符串
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。 表1 企业A的数据 字段名称 字段类型 描述 id string hash过后的手机号字符串 col0-col4 float 企业A数据特征 industry_predict.csv
UNIQUE_ID唯一标识,FEATURE特征,LABEL标签,FILTER过滤字段 is_discrete Boolean 是否离散 length Integer 长度 privacy_policy String 隐私策略。
发布数据 前提条件 计算节点已创建完成,创建方法请参考部署计算节点。 发布数据 发布数据前,若不存在已创建好的连接器和数据,需先执行创建连接器和创建数据集操作。 若待发布的数据已经创建完成,参照以下流程进入“数据管理”页,执行以下操作即可。 用户登录TICS控制台。 进入TICS控制台后
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。 至此联邦建模的数据准备阶段完成,接下来就是使用准备好的数据进行联邦建模
DISCONNECT DISPATCH DISTINCT DOMAIN DOT DOUBLE DOW DOY DROP DYNAMIC DYNAMIC_FUNCTION DYNAMIC_FUNCTION_CODE EACH ELEMENT ELSE EMPTY ENCODING
创建连接器 连接器用来快速连接到用户名下的各类资源服务。 前提条件 计算节点处于运行中,且所在空间信息的“认证状态”为“已认证”。 建议使用者提前了解MapReduce服务(MRS Hive)集群。 “连接器类型”选择MapReduce服务(MRS Hive)时,选择的MRS集群需与当前计算节点部署
Case when info.HJ= 'Longgang household registration' and home.ZFLX= 'Buying a house' and home.ZFWZ= 'School District
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