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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
使用TICS联邦预测进行新数据离线预测 场景描述 准备数据 发布数据集 创建联邦预测作业 发起联邦预测 父主题: 纵向联邦建模场景
实时隐匿查询场景 外部数据共享 父主题: 使用场景
如何调用空间API 构造请求 认证鉴权 返回结果
如何调用计算节点API 构造请求 认证鉴权 返回结果
应用示例 空间API应用示例 计算节点API应用示例
附录 公共消息头 状态码
可信计算节点管理 获取可信计算节点详情 父主题: 计算节点API
数据集管理 查询空间已注册数据集列表 父主题: 空间API
数据集注册管理 数据集列表展示 创建或更新数据集 批量删除数据集 发布数据集到空间 获取数据详情 父主题: 计算节点API
联邦学习作业管理 查询联邦学习作业列表 父主题: 空间API
可信节点管理 获取计算节点列表 获取计算节点详情信息 父主题: 空间API
联邦预测作业管理 查询联邦预测作业列表 查询训练作业下的成功模型 父主题: 计算节点API
快速入门 TICS使用流程简介 步骤1:准备工作 步骤2:空间组织方邀请成员 步骤3:成员接受邀请 步骤4:(可选)下载计算节点配置信息 步骤5:空间成员部署计算节点 步骤6:空间成员发布数据 步骤7:空间成员创建作业 入门实践
计算节点管理 同一个空间中的用户,在使用可信计算服务时(联邦分析和联邦机器学习),需要部署计算节点,接入己方数据,作为可信计算服务的输入,通过执行联邦分析和联邦机器学习作业后,最终拿到结果。 计算节点以容器的形式部署,支持云租户部署和边缘节点部署,用户可根据数据源的现状,采用合适的计算节点部署方案。
基于MPC算法的高安全级别计算 完成demo验证阶段,为提升数据保护级别,接入以纯密文的状态做计算的更高安全级别的数据,可以通过开启高隐私级别开关,提升空间安全级别。 图1 高隐私级别开关 再次单击作业,审批进行的同时敏感数据被进行了同态加密。DAG图显示了“psi + 同态”的
前提下进行隐私计算节点部署。 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的服务授权为全局配置,只要您所使用的账号在当前
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,f3
对于获取用户Token接口,如果调用后返回状态码为“201”,则表示请求成功。 响应消息头 对应请求消息头,响应同样也有消息头,如“Content-type”。 对于获取用户Token接口,返回如图1所示的消息头,其中“x-subject-token”就是需要获取的用户Token
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 col0-col4 label float int 企业A数据特征 企业A对用户的标签属性