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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"]
认证的方法请参考以下链接。若您的账号已通过实名认证，可以略过此部分内容。 个人账号如何完成实名认证 企业账号如何完成实名认证 实名认证信息提交后，请耐心等待审核结果，最长3个工作日内完成审核。 实名认证通过后需要40分钟才能生效。 父主题： 准备工作
使用配置项导入的方式增加一个新的环境变量“AGENT_RESULT_FILE_PERMISSIONS”，值为刚才创建的应用配置，再单击提交确认修改。 图10 配置环境变量 图11 增加环境变量 提交后智能边缘平台服务会自动重启该边缘应用，待重启完成后再次执行作业可以看到作业结果的文件权限修改已经生效。 修改结果
用户需要计算节点短暂脱离空间，一段时间内不想被其他参与方使用自己的数据时，可以手动触发计算节点下线。即“计算节点状态”为“在线”时，触发单击下线，计算节点会切换成离线状态，180秒后空间其他参与方无法使用该计算节点已发布的数据集运行作业。 用户想要加入空间，想被其他参与方使用自己的数据时，可以手动触发计算节点上线。
值，从而推算出实际taxpay和water_fee。 开启空间中的差分隐私开关保护敏感数据，符合差分隐私条件的统计作业，会自动应用差分隐私算法对计算结果进行加噪保护， 在一定误差范围内保证数据无法被恶意偷取。 图1 差分隐私开关 第一次执行作业的结果如下： 图2 作业结果 在返回
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"]
筛选特征 样本对齐执行完成后单击下一步进入“特征选择”页面，这一步企业A需要选出企业A自己和大数据厂商B的特征及标签用于后续的训练。 企业A可以选择特征及标签后“启动分箱和IV计算”，通过联邦的统计算法计算出所选特征的iv值，一般而言iv值较高的特征更有区分性，应该作为首选的训练
String “代理id1.数据集名1.租户别名1,代理id2.数据集名2.租户别名2”格式的字符串 features 否 Array of DatasetFeatureEntity objects 所选数据集特征 label_dataset 否 String 标签数据集，最大长度100 label
议超过8。 数据量提前过滤 作业运行参数中增加join.runtime.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。
strings 样本对齐agentName dataset_ids 否 Array of strings 样本对齐数据集id集合 large_data_agent 否 String 大数据量参与方agentId，最大32位，由字母和数字组成 job_creation_agent 否 String
参数 是否必选 参数类型 描述 agent_id 是 String 数据集所属agent id dataset_name 是 String 数据集名称 features 是 Array of strings 数据集特征集合 表5 VerticalFlExternalParam 参数
VFL_SAMPLE_ALIGNMENT, VFL_PREDICT, PIR_SQL; datasets 否 String 数据集名 label_dataset 否 String 标签数据集，最大长度100 label_agent 否 String 标签方可信计算节点，最大长度100 label_agent_name
String 发送的实体的MIME类型 响应参数 状态码： 200 表4 响应Body参数 参数 参数类型 描述 datasets String 数据集名称，最大长度128 instance_id String 实例id，最大长度32 job_instance_type String 纵向联邦作业类型。
使用TICS可信联邦学习进行联邦建模 场景描述 准备数据 发布数据集 创建可信联邦学习作业 选择数据 样本对齐 筛选特征 模型训练 模型评估 父主题： 纵向联邦建模场景
使用TICS多方安全计算进行联合样本分布统计 场景描述 准备数据 发布数据集 创建样本分布统计作业 执行样本分布联合统计 数据优化 父主题： 纵向联邦建模场景
Trusted Intelligent Computing Service ）在面向政企行业中， 打破跨行业的数据孤岛， 实现行业内部、跨行业之间在数据隐私保护下的多方数据联合分析和联邦计算能力。 产品首页 立即使用 成长地图 由浅入深，带您玩转TICS 01 了解 了解可信智能计
横向联邦学习场景 TICS从UCI网站上获取了乳腺癌数据集Breast，进行横向联邦学习实验场景的功能介绍。 乳腺癌数据集：基于医学图像中提取的若干特征，判断癌症是良性还是恶性，数据来源于公开数据Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic)。 场景描述
准备项 说明 购买TICS服务 在TICS控制台通过下单建立数据空间，或者将租户加入已有的数据空间。 部署计算节点 在TICS控制台通过购买计算节点，支持接入数据空间进行操作。 创建连接器 在计算节点中，通过连接器连接数据源，用于后续的加密计算操作。 网络 确保计算节点能够与TICS空间部署节点互联互通。
String 审批内容，记录审批子sql等（同一个可信计算节点下存在多个子sql逗号分隔） datasets String 关联数据集，子sql涉及到的数据集（多个逗号分隔） job_creator_alias String 作业发起方别名 approval_msg String 审批意见，记录审批不通过原因等
可验证代码示例 数据准备 数据集发布 隐私规则防护 基本计算能力验证 基于MPC算法的高安全级别计算 统计型作业的差分隐私保护 父主题： 多方安全计算场景
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