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编写完成后单击“保存”和“提交审批”，由于这条sql使用到了大数据厂商B的数据集，为保证数据安全和参与方的知情权，tics服务会自动解析sql语句将大数据厂商B需要执行的sql语句发送到大数据厂商B的计算节点上，当大数据厂商B同意审批之后才可以执行该条sql。 除此之外，tics服务会基于数据集的安全
管理密钥 密钥用于对加密的数据文件进行AES加解密。在多方安全计算作业场景，当SQL语句使用系统函数进行AES加解密时需要使用密钥。 约束限制 上传密钥文件需要以.key为后缀结尾。 上传密钥文件大小不超过256B。 上传密钥文本为base64编码之后的密钥，长度小于1000。 上传密钥
数据类型，DWS.DWS类型数据集，LOCAL_CSV.本地文件类型数据集，MRS.HIVE类型数据集，MYSQL.MySql类型数据集，ORACLE.Oracle类型数据集，RDS.RDS类型数据集 description String 描述 id String 数据集id name String
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。 您可以创建多方安全计算作业，根据合作方已提供的数据，编写相关SQL作业并获取您所需要的分析结果，能够在作业运行的同时保护数据使用方的数据查询和搜索条件，避免因查询和搜索请求造成的数据泄露。 父主题： 服务介绍
否 String 连接器类型，主要分为多方安全计算连接器和可信联邦学习连接器。 多方安全计算连接器 MRS， RDS_MYSQL， DWS， JDBC， MYSQL， ORACLE， 可信联邦学习连接器 LOCAL 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型
是否必选 参数类型 描述 dataset_type 是 String 数据集类型,按照传入枚举类型,返回所属作业类型的数据集。例如:传入MYSQL，返回分析作业可用的数据集;传入LOCAL_CSV,返回学习作业可用数据集 agent_id 否 String 可信计算节点id，最大32位，由字母和数字组成
间结果过大，需要调高该参数。 max.result.file.size：最大存储文件大小，默认10GB。如果最终结果存储超过这个大小，则会执行失败，需要调大该值。 tics.task.concurrency：在TICS所属计算节点执行计算时的并行度，默认值为1。当需要提升作业性能
间结果过大，需要调高该参数。 max.result.file.size：最大存储文件大小，默认10GB。如果最终结果存储超过这个大小，则会执行失败，需要调大该值。 tics.task.concurrency：在TICS所属计算节点执行计算时的并行度，默认值为1。当需要提升作业性能
filter参数为true。 开启初筛后，做PSI或者聚合join前，会将提前做过安全处理的小表id放置到大表代理侧，进行提前过滤和初筛。大大减少了需要在网络中消耗的时间，避免传递不需要输出的数据。
中文，则中文字符必须为UTF-8编码。 每个接口的请求消息体内容不同，也并不是每个接口都需要有请求消息体（或者说消息体为空），GET、DELETE操作类型的接口就不需要消息体，消息体具体内容需要根据具体接口而定。 对于获取token接口，您可以从接口的请求部分看到所需的请求参数及
计算节点侧查看审计日志 用户登录TICS控制台。 进入TICS控制台后，单击页面左侧“计算节点管理”，进入计算节点管理页面。 在“计算节点管理”页面，查找需要发布数据的计算节点名称，单击“计算节点名称”进入计算节点详情页。 图1 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
每个接口的请求消息体内容不同，也并不是每个接口都需要有请求消息体（或者说消息体为空），GET、DELETE操作类型的接口就不需要消息体，消息体具体内容需要根据具体接口而定。 对于获取用户Token接口，您可以从接口的请求部分看到所需的请求参数及参数说明。将消息体加入后的请求如下所示，加粗的斜体字段需要根据实际值填
支持自定义脱敏保护策略，设定SQL语句安全等级检查，防止非法SQL执行。 图1-1 政府数据融合共治 金融联合营销 传统金融企业联合营销模式中，金融企业往往需要将双方的数据集中到一个安全实验室中进行标签融合，模型训练，但常面临数据泄露和隐私等挑战。联邦建模采用分布式架构进行部署和建模，参与联合营销
Hive、DWS等）的虚拟私有云、子网保持一致，以确保网络互通。 自动创建的CCE集群费用不需要单独结算，当前TICS费用已包含CCE集群费用。 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。
支持在分布式的、信任边界缺失的多个参与方之间建立互信空间； 实现跨组织、跨行业的多方数据融合分析和多方联合学习建模。 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
多方安全计算是可信智能计算提供的关系型数据安全共享和分析功能，曾经被称为联邦数据分析。您可以创建多方安全计算作业，根据合作方已提供的数据，编写相关sql作业并获取您所需要的分析结果，同时能够在作业运行保护数据使用方的数据查询和搜索条件，避免因查询和搜索请求造成的数据泄露。 可信联邦学习 可信联邦学习是可信智
作，再创建空间。 已发布区域：北京四、北京二 组建空间 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
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
String 作业、任务状态:1.新建,2.已接收,3.运行中,4.成功,5.失败,6.终止 result String json格式：records 记录数;obs_path 文件存放地址; execute_time 执行时间 job_id String 作业id。 支持数字，英文字母，下划线，长度32。
s String 作业状态。NEW，APPROVING，APPROVED，REJECTED，REVOKED。 approval_records Array of ApprovalRecordVo objects 审核列表 ext String 执行参数Json字符串。最大长度1024
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