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页正确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 进入计算节点管理界面后，选择左侧“文件管理”，单击“创建”。 图3 创建文件 在弹出的页面上，选择要上传的文件类型，填写文件相关信息，添加文件并上传，单击“确定”。 部署计算节点时“存储挂载方式”选择“
空间是联邦计算的载体。合作方只有加入空间才能参与联邦计算。空间为首个成员部署计算节点时创建。首个成员空间内的别名为默认league_creator。空间名在创建者租户范围内唯一，即创建者不能创建同名的空间。空间首个成员具有空间成员管理权限，可邀请其他租户作为合作方参与联邦计算。若
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2 前往计算节点 在界面左侧选择“审计日志”，在弹出的界面查看详细信息。 图3 审计日志 事件信息内容主要有：参与方[参与方别名]创建[作业类型]作业[作业名称:作业实例id]，使用数据集
法的SQL语句执行，但当安全规则限制过强的时候，可能会影响正常业务的执行。 对此TICS 提供作业审批功能。配置生效后，所有的计算任务执行时，均会生成审批报告，提交到数据提供方侧，由提供方确认关联数据集的用途和风险。关联参与方都同意后，才能执行SQL作业。 具体操作步骤如下： 作
拒绝合约。 前提条件 空间组建完成，参考组建空间。 空间成员完成计算节点部署，配置参数时选择挂载方式和数据目录，参考部署计算节点。 空间成员在计算节点中完成数据发布，参考发布数据。 存在已创建的合约。 约束限制 仅用数方操作。 如果用数方一直未审批签署合约，供数方可以撤回合约，重
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"]
发布数据集 企业A和企业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，并单击“发布”。 以企业A为例，数据集信息如下： 隐私求交场景需要将求交的字段设置为“非敏感”的唯一标识。 父主题： 隐私求交黑名单共享场景
什么是区域、可用区？ 用区域和可用区来描述数据中心的位置，您可以在特定的区域、可用区创建资源。 区域（Region）指物理的数据中心。每个区域完全独立，这样可以实现较大程度的容错能力和稳定性。资源创建成功后不能更换区域。 可用区（AZ，Availability Zone）是同一区域
执行批量预测作业 前提条件 参与方的计算节点如果是采用云租户部署，并且使用子账号进行创建的，需要参考配置CCE集群子账号权限给子账号增加权限配置。 执行批量预测作业 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 联邦预测”，打开联邦预测作业页面。 在“联邦预测
部署计算节点时，“状态”列长时间显示为“部署中”（超过20分钟），如何查看计算节点部署情况？ 用户部署计算节点的节点，如果是第一次部署计算节点，会从远端拉取计算节点的镜像版本到节点，导致时间较长。当节点上已经存在镜像版本，再次在该节点上部署计算节点时，会直接使用节点上的镜像版本创建计算节点，创建时间较快。
文件，达到数据出域后仍然主权可控的目的。 进行数据交换的角色分为用数方和供数方，用数方通过发送申请传递数据使用需求；供数方确认使用需求后，创建合约发送到供数方进行签署，一旦合约生效，数据交换作业就可以执行。 父主题： 可信数据交换
据的交集。 单独使用场景 数据持有双方为获取己方与对方数据的交集，在不暴露其它数据的情况下，将需要获取交集的那一部分数据与对方的数据，通过创建并执行可信智能计算服务提供的隐私求交作业，可以得到最终交集数据并保存下来，用于后续的数据分析以及使用。 联合使用场景 用于纵向联邦学习中数据对齐。
String BCS服务实例名称 create_date String 创建日期 create_time Long 创建时间 creator_id String 创建人id creator_name String 创建人名称 expire_time Long 过期时间 id String
则确认申请，接下来便拟定合约，发送给用数方签署。 前提条件 存在已创建的申请。 约束限制 仅供数方操作，即该数据集的提供方去确认申请。 用数方提交申请后未撤回的申请，一旦供数方确认申请，申请内容无法修改。 创建数据交换作业 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上选择“可信数据交换
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"]
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
括关于合约的创建、提交、撤回、拒绝、确认、中止、到期、作业执行、文件解密等关键事件。 前提条件 已创建合约，参考创建合约。 创建数据交换作业 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上选择“可信数据交换 > 数据合约”，打开数据合约页面。 在数据合约页面单击“我创建的”，单击“更多
观地查看节点的各项监控指标。 由于监控数据的获取与传输会花费一定时间，因此，云监控显示的是当前时间5～10分钟前的节点状态。如果您的节点刚创建完成，请等待5～10分钟后查看监控数据。具体请参见节点监控。
安全多方计算MPC扩展语法支持union all语法。 公测 创建联邦数据分析作业 3 纵向联邦支持“样本粗筛”功能和“等距分箱”方式 纵向联邦作业在特征选择时，支持“样本粗筛”，能够筛选出id前缀相符的数据，达到减少数据量的目的 纵向联邦作业在特征选择时，分箱选择支持“等距分箱”。等距分箱是指经过
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"]
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