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审计日志 审计日志页面是可信智能计算服务提供的一项审计数据流动的功能。通过计算节点侧审计页面信息，用户可以清晰地获知空间中的参与方通过该计算节点运行的任务详情。同时，部署计算节点时若开启BCS功能，审计数据会同步至区块链上。 计算节点侧查看审计日志 用户登录TICS控制台。 进入
图2 pir或.PIR标识隐匿查询字段 单击编辑器右侧的“作业配置项”，进行作业配置。 重试：开关开启后，执行失败的作业会根据配置定时进行重试，仅对开启后的执行作业生效。开关关闭后，关闭前已触发重试的作业不受影响，仅对关闭后的执行作业生效。 执行参数：用于作业调优。当前可用执行参数介绍如下：
金融联合营销 使能数据交易 传统数据交易方式，交易的是数据所有权，交易完成后，数据被无限制的复制。采用可信交易方式，交易的不是数据，而是数据的使用权，卖家卖的是对某个数据的用法用量，不用担心数据被复制。 优势： 数据不离开卖家，更放心。 卖家控制“隐私规则”，控制“用法和用量”。
对评估/预测数据的处理和生成。 图10 生成处理后的评估/预测数据 发布预处理后的评估/预测数据集。在预处理作业列表，单击“发布”可以将作业生成的评估/预测数据集发布到空间。生成后的评估/预测数据集即可用于纵向联邦作业及其他作业（不建议用于横向联邦作业，因为单方的横向数据分布并不保证其具备总体样本的分布特点）。
件会直接保存到浏览器默认的下载文件夹中。打开名称为“credentials.csv”的文件，即可查看访问密钥（Access Key Id和Secret Access Key）。 每个用户仅允许新增两个访问密钥。 为保证访问密钥的安全，访问密钥仅在初次生成时自动下载，后续不可再次通
件会直接保存到浏览器默认的下载文件夹中。打开名称为“credentials.csv”的文件，即可查看访问密钥（Access Key Id和Secret Access Key）。 每个用户仅允许新增两个访问密钥。 为保证访问密钥的安全，访问密钥仅在初次生成时自动下载，后续不可再次通
-extensions v3_ca”命令，在当前目录（容器的根目录）下生成新的证书文件。执行该命令的过程中可以交互式地填入地区、用户名等身份信息，也可以直接按回车键采取默认值。 执行“rm -f /opt/postgres/server.*”命令，删除旧的证书文件。 执行“mv /server.*
CCE集群 选择创建完成的CCE集群，如果没有可用的CCE集群，可单击右边的“创建集群”按钮，购买CCE集群。 - 自定义节点名称 集群节点名称，会随机生成，用户也可以根据自己需求来指定节点前缀名。 - 规格管理 选择规则类型、可用区、节点数量等。 - 购买时长 购买资源池的时间，用户可以根据续期选择，到期后，会自动清理。
EdgeFabric）服务部署，IEF通过纳管您的边缘节点，提供将云上应用延伸到边缘的能力，联动边缘和云端的数据，满足客户对边缘计算资源的远程管控、数据处理、分析决策、智能化的诉求。同时，在云端提供统一的设备/应用监控、日志采集等运维能力，为企业提供完整的边缘和云协同的一体化服务的边缘计算解决方案。 已发布区域：北京四、北京二
environment variables CLOUD_SDK_AK and CLOUD_SDK_SK in the local environment ak = os.environ["CLOUD_SDK_AK"] sk = os.environ["CLOUD_SDK_SK"]
本案例以“预测乳腺癌是良性/恶性”的场景为例。假设一部分的乳腺癌患者数据存储在xx医院，另一部分数据存储在某个其他机构，不同机构数据所包含的特征相同。 这种情况下，xx医院想申请使用其他机构的乳腺癌患者数据进行乳腺癌预测模型建模会非常困难。因此可以通过华为TICS可信智能计算平台的横向联邦功能，实
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；
environment variables CLOUD_SDK_AK and CLOUD_SDK_SK in the local environment ak = os.environ["CLOUD_SDK_AK"] sk = os.environ["CLOUD_SDK_SK"]
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。 安全可信。 多种训练场景。 方便与已有服务对接。 使用场景 横向联邦机器学习 横向联邦机器学习，适用于参与者的数据特征重叠较多，而样本ID重叠较少的情况，联合多个参与者的具有相同特征的多行样本进行可信联邦学习，联合建模。
启用高安全性的隐私计算算法保障计算过程的安全，例如同态加密、PSI等。 数据将以密文状态做计算，严格保障数据的计算安全。 公测 创建联邦数据分析作业 2021年5月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 联合审批 开启联合审批后，所有计算任务执行时，均会生成审批报告，提交
} else { fmt.Println(err) } } 更多编程语言的SDK代码示例，请参见API Explorer的代码示例页签，可生成自动对应的SDK代码示例。 状态码 状态码 描述 200 查询联邦分析作业列表成功 401 操作无权限 500
通过调用接口获取用户Token接口获取。 X-Language 是 String 根据自己偏好的语言来获取不同语言的返回内容，zh-cn或者en_us Content-Type 是 String 发送的实体的MIME类型 agent-id 否 String 计算节点id，最大32位，由字母和数字组成
删除中的空间无法进行空间回滚。 空间回滚的过程中会导致空间的不可用。 回滚过程的相关操作记录将会保存。 由于1.20.0版本架构变化，如果需要跨1.20.0版本回滚，则需要联系客服或技术支持人员，先刷新后台数据库，再通过TICS控制台进行空间回滚。 如果未刷新数据库，直接通过TICS控制台将TICS
通过调用接口获取用户Token接口获取。 X-Language 是 String 根据自己偏好的语言来获取不同语言的返回内容，zh-cn或者en_us Content-Type 是 String 消息体的类型（格式），必选，默认取值为“application/json”，有其他取值时会在具体接口中专门说明。
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
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