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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"]
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"]
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"]
G类型。 如果输入为非STRING类型，则隐式转换为STRING类型后参与运算。 返回INT类型。 LOWER lower(string) 将字符串string中的大写字符转换为对应的小写字符。 string：必填。参数类型为STRING类型。 如果输入为非STRING类型，则隐式转换为STRING类型后参与运算。
删除多方安全计算作业 功能介绍 删除多方安全计算作业 调用方法 请参见如何调用API。 URI DELETE /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/sql-jobs/{job_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id
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"]
审批模式作业 TICS基于安全隐私策略的数据安全防护会自动拒绝不合法的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
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
安全沙箱机制 背景 当计算节点执行横向联邦训练型作业时，若执行脚本中包含恶意行为，包含但不限于非授权访问其他作业数据、篡改文件和配置、恶意消耗容器资源等场景时，会影响到数据提供方的计算环境安全以及其他学习作业的正常执行。 针对该问题，在边缘节点部署场景中，TICS通过构建Pyth
多方安全计算作业取消审批 功能介绍 取消审批多方安全计算作业 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/sql-jobs/{job_id}/cancel-approval 表1 路径参数 参数 是否必选
多方安全计算作业审批 功能介绍 提交审批多方安全计算作业 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/sql-jobs/{job_id}/approval 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述
概述 目前TICS支持两种隐匿查询方式： 批量隐匿查询：支持SQL语言查询，适用大数据量批量查询场景。 实时隐匿查询：适用高性能、实时性要求高的查询场景，应用程序可以通过提供的标准API使用。 父主题： 隐匿查询
CURRENT_TRANSFORM_GROUP_FOR_TYPE CURRENT_USER CURSOR CURSOR_NAME CYCLE DATA DATABASE DATE DATETIME_INTERVAL_CODE DATETIME_INTERVAL_PRECISION DAY DAYS DEALLOCATE
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
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"]
新建多方安全计算作业 功能介绍 新建多方安全计算作业 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/sql-jobs 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String
查询多方安全计算作业列表 功能介绍 查询多方安全计算作业列表 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/sql-jobs 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String
执行多方安全计算作业 功能介绍 执行多方安全计算作业 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/sql-jobs/{job_id}/execute 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id
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 对接主流深度学习框架实现横向和纵向
开发规范 规则 多方安全计算中，基础的sql语法都能够支持，但无法支持所有特殊语法。 语法规则如下： 图1 语法规则 建议及示例 查询示例中两表join场景，建议将大表置于join左侧，小表置于join右侧，可借助初筛的能力，进行小表在大表端的加密过滤，提升性能。 建议示例： Select
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