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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
创建样本分布统计作业 创建样本分布统计作业步骤如下: 在“作业管理 > 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
执行样本分布联合统计 企业A单击“执行”并等待一段时间之后,可以在页面下方“执行结果”看到sql的运行结果。 也可以通过“作业管理 > 多方安全计算 > 历史作业 > 查看结果”查看对应的结果。 父主题: 使用TICS多方安全计算进行联合样本分布统计
可信联邦学习作业 可信联邦学习作业是可信智能计算服务提供的在保障用户数据安全的前提下,利用多方数据实现的联合建模,曾经也被称为联邦机器学习。
灵活多态 支持对接主流数据源(如MRS、 DLI、 RDS、 Oracle等)的联合数据分析; 支持对接多种深度学习框架(TICS,TensorFlow)的联邦计算; 支持控制流和数据流的分离,用户无需关心计算任务拆解和组合过程,采用有向无环图DAG实现多个参与方数据流的自动化编排和融合计算
公测 创建纵向联邦学习作业 2 联盟和计算节点支持自助升级 在实际应用中,升级、回滚是一个常见的场景,TICS能够很方便的支撑联盟和计算节点升级和回滚。回滚也称为回退,即当发现升级出现问题时,让联盟和计算节点自动回滚到老的版本。TICS已实现了在异常状态下的自动回滚。
边缘节点部署:数据不上云的用户可以选择“边缘节点部署”,数据不需要上传到华为云上,通过纳管节点的方式,即可参与多方安全计算或者联邦学习任务,关于IEF边缘节点的更多信息可参考IEF。
联邦建模采用分布式架构进行部署和建模,参与联合营销的企业原始和明细数据不出库的前提下进行跨域数据建模,实现精准营销,同时保障企业数据安全与个人隐私。 优势: 原始数据不出企业安全域、不出库,实现“数据不动、算法动”,数据使用自主可控。
应用示例 空间API应用示例 计算节点API应用示例
父主题: 应用示例
表2 TICS规格说明 规格 服务内容 联邦SQL分析 支持 横向联邦学习 支持 纵向联邦学习 支持
纵向联邦学习(样本粗筛) 6.VFL_FEATURE_SELECTION---纵向联邦学习(特征选择) 7.VFL_SAMPLE_ALIGNMENT---纵向联邦学习(样本对齐) 8.VFL_PREDICT---纵向联邦学习(预测) 枚举值: SQL HFL VFL_TRAIN VFL_EVALUATE
计算节点API 获取用户token 可信计算节点管理 连接器管理 数据集注册管理 任务管理 通知管理 数据集管理 多方安全计算作业管理 可信联邦学习作业管理 联邦预测作业管理 作业实例管理 联邦学习作业管理
联邦学习作业管理 用于管理可信联邦学习作业。 联邦预测作业管理 用于管理批量联邦预测作业。 作业实例管理 本接口用于查询实例执行状态。
应用开发简介 多方安全计算是可信智能计算服务(TICS)提供的关系型数据安全共享和分析功能。
边缘节点部署:数据不上云的用户可以选择“边缘节点部署”,数据不需要上传到华为云上,通过纳管节点的方式,即可参与多方安全计算或者联邦学习任务,关于IEF边缘节点的更多信息可参考IEF。
空间API应用示例 本节通过cURL方式调用TICS API,获取TICS相关资源信息为例,介绍使用TICS管控面API的基本流程。 获取用户token 获取用户的token,因为在后续的请求中需要将token放到请求消息头中作为认证。
实例管理页面上方展示了计算节点资源使用概况,分别为当前节点的多方安全计算和可信联邦学习的CPU资源当前使用量,并每分钟刷新一次。
准备操作 注册账号并实名认证 购买TICS服务 授权IAM用户使用TICS 准备数据 启用区块链审计服务(可选) 获取认证信息 空间管理 组建空间 管理空间 代理管理 部署代理 管理代理 管理数据 管理任务 管理算法 审计日志 作业管理 多方安全计算作业 可信联邦学习作业 联邦预测作业
使用场景 多方安全计算场景 纵向联邦建模场景 隐私求交黑名单共享场景 实时隐匿查询场景 可信数据交换场景 横向联邦学习场景