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数据集管理 查询空间已注册数据集列表 父主题: 空间API
场景描述 某企业A在进行新客户营销时的成本过高,想要通过引入外部数据的方式提高营销的效果,降低营销成本。 因此企业A希望与某大数据厂商B展开一项合作,基于双方共有的数据进行联邦建模,使用训练出的联邦模型对新数据进行联邦预测,筛选出高价值的潜在客户,再针对这些客户进行定向营销,达成提高营销效果、降低营销成本的业务诉求。
场景描述 某企业A在进行新客户营销时的成本过高,想要通过引入外部数据的方式提高营销的效果,降低营销成本。 因此企业A希望与某大数据厂商B展开一项合作,基于双方共有的数据进行联邦建模,使用训练出的联邦模型对新数据进行联邦预测,筛选出高价值的潜在客户,再针对这些客户进行定向营销,达成提高营销效果、降低营销成本的业务诉求。
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
准备工作 准备工作简介 注册账号并实名认证 配置CCE服务 配置IEF服务 TICS服务委托授权 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) 参考:获取认证信息 配置IEF高可用节点 配置CCE集群子账号权限 购买Model Lite资源池
算节点中支持配置连接器,注册数据集,任务执行,查看任务执行日志。 连接器(Connector) 连接器是可信智能计算节点内置的连接特定数据源所需的对象模板,目前支持连接MRS Hive、MySQL、RDS、DWS、ORACLE等多种连接器,并支持扩展增加新的连接器。 数据集(Data
说明 统计信息管理 用于查询租户下统计信息。 空间管理 用于获取空间列表。 可信节点管理 用于获取计算节点列表。 数据集管理 用于查询空间已注册数据集列表。 联邦分析作业管理 用于查询多方安全计算作业列表。 联邦学习作业管理 用于查询联邦学习作业列表。 作业实例管理 用于查询作业的历史实例列表。
在“计算节点详情”页,单击“前往计算节点”,在登录页输入部署计算节点时设置的“登录用户名”和“密码”。 图2 前往计算节点 登录成功后,进入到计算节点界面,选择左侧导航栏中“连接器管理”,单击“创建”,在弹出的界面配置创建连接器的参数,配置完成后单击“确定”。 测试功能为数据源连通性及密码正确性的检查测试。
最新动态 本文介绍了TICS各特性版本的功能发布和对应的文档动态,新特性将在各个区域(Region)陆续发布,欢迎体验。 2021年9月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 秘密分享 横向联邦学习新增支持秘密分享算法。 商用 联邦机器学习作业 2 隐私集合交集PSI 联
选择计算节点 在“计算节点详情”页,单击“前往计算节点”,在登录页正确输入部署计算节点时设置的“登录用户名”和“密码”。 图6 前往计算节点 在左侧导航树上单击“基本信息”,在“基本信息”页面找到“计算节点状态”部分,触发计算节点状态切换操作。 图7 单击切换状态 重启计算节点 当计算节点
获取项目ID和账号ID 项目ID表示租户的资源,账号ID对应当前账号。用户可在对应页面下查看不同Region对应的项目ID和账号ID。 注册并登录管理控制台。 在用户名的下拉列表中单击“我的凭证”。 在“API凭证”页面,查看账号名和账号ID,在项目列表中查看项目ID。 父主题:
例如,在创建空间模块中,组织方可以对合作方人员发布的数据进行审核,把好质量关。 合作方 合作方使用数据源计算节点模块实现自主可控的数据源注册、隐私策略(脱敏、加密、水印)的设定、元数据的发布等,为数据源计算节点提供全生命周期的可靠性监控、运维管理。 TICS使用流程简介 TICS典型的端到端开发流程如下图所示:
获取项目ID和账号ID 项目ID表示租户的资源,账号ID对应当前账号。用户可在对应页面下查看不同Region对应的项目ID和账号ID。 注册并登录管理控制台。 在用户名的下拉列表中单击“我的凭证”。 在“API凭证”页面,查看账号名和账号ID,在项目列表中查看项目ID。 父主题:
表。 图2 合作方列表 查看空间的合作方数据 在详情页下方单击“合作方数据”页签查看注册到空间的合作方数据列表。 图3 合作方数据 查看可信计算环境 在详情页下方单击“可信计算环境”页签查看注册到空间的可信节点列表。 图4 可信计算环境 修改空间配置 支持用户在空间详情页修改“空
例如,在创建空间模块中,组织方可以对合作方人员发布的数据进行审核,把好质量关。 合作方 合作方使用数据源计算节点模块实现自主可控的数据源注册、隐私策略(脱敏、加密、水印)的设定、元数据的发布等,为数据源计算节点提供全生命周期的可靠性监控、运维管理。 TICS使用流程简介 TICS典型的端到端开发流程如下图所示:
id <> '123400558' group by industry 这个企业的实际tax为274: 图4 tax 得到新的结果如下: 图5 新结果 经过计算,66539.583321490225131-66078.857559963717677=461, 通过差分隐私算
Join等融合分析,各方的敏感数据在具有安全支撑的聚合计算节点中实现安全统计。 计算节点 数据参与方使用数据源计算节点模块实现自主可控的数据源注册、隐私策略(敏感,非敏感,脱敏)的设定、元数据的发布等,为数据源计算节点提供全生命周期的可靠性监控、运维管理。 可信联邦学习 对接主流深度
步骤7:空间成员创建作业 03 使用 TICS基于安全多方计算、区块链等技术,实现了数据在存储、流通、计算过程中端到端的安全和可审计。 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
联邦预测作业在保障用户数据安全的前提下,利用多方数据和模型实现样本联合预测。 可信智能计算节点 数据参与方使用数据源计算节点模块实现自主可控的数据源注册、隐私策略(脱敏、加密)的设定、元数据的发布等,为数据源计算节点提供全生命周期的可靠性监控、运维管理。 多方融合分析 对接多种主流数据存储
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 col0-col4