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定义文件； 作业发起方配置TICS的横向联邦学习作业，启动训练； 模型参数、梯度数据在TICS提供的安全聚合节点中进行加密交换； 训练过程中，各参与方计算节点会在本地生成子模型，由TICS负责安全聚合各子模型的参数，得到最终的模型； 空间的整体配置通过空间管理员进行统一管理。 父主题：
采用容器化资源/部署管理，支持调度方、数据参与方、计算方的弹性扩缩容。 安全隐私 支持用户自定义隐私策略，实现敏感数据的识别、脱敏、水印保护，保障隐私数据安全； 多方协同过程中隐私信息交互（SQL JOIN数据碰撞、可信联邦学习模型参数）的加密保护； 支持安全多方计算，如基于隐私集合求交PSI（Private Set
Token可通过调用获取用户Token接口获取，调用本服务API需要project级别的Token，即调用获取用户Token接口时，请求body中auth.scope的取值需要选择project，如下所示。 { "auth": { "identity": {
图2 作业结果 在返回最终统计结果前，增加了一个差分隐私计算的任务节点，如图3所示。 图3 差分隐私计算任务节点 再执行如下sql，sql中过滤掉了某个企业，试图用差值去计算这个企业的税收值。 Select industry, sum(tax_bal), sum(electric_bal)
user.task.concurrency：用户端数据节点的并发度，默认值为1，当需要提升作业性能时，可以修改该参数，参考配置为CCE集群中规格时建议配置范围4~8，大规格部署时建议配置范围为8~16，具体根据实际需求和情况调整。 配置完成后，单击右下角的保存按钮即可新建一个隐私求交作业。
本节实验不再将训练集均匀划分到两个参与方，而是以不同的比例进行划分，从而探究当参与方数据量不同时，模型性能的变化情况。具体划分如下所示。实验中训练轮数固定为10，迭代次数固定为50。 参与方持有的样本数目信息 Host所持样本占比(%) Host样本数 Guest样本数 0.2 2946
图2 作业结果 在返回最终统计结果前，增加了一个差分隐私计算的任务节点，如图3所示。 图3 差分隐私计算任务节点 再执行如下sql，sql中过滤掉了某个企业，试图用差值去计算这个企业的税收值。 Select industry, sum(tax_bal), sum(electric_bal)
周期的可靠性监控、运维管理。 多方融合分析 对接多种主流数据存储系统，为数据消费者实现多方数据的融合分析，参与方敏感数据能够在聚合计算节点中实现安全计算。 多方联邦训练 对接主流深度学习框架实现横向和纵向联邦建模，支持基于SMPC(如不经意传输、同态加密等)的多方样本对齐和训练模型保护。
connector_status String 连接器状态 1.NORMAL----正常 2.ABNORMAL----异常 3.STARTING----启动中 请求示例 获取连接器列表 get https://x.x.x.x:12345/v1/agents/connectors?offset=0&limit=10
状态码： 200 表3 响应Body参数 参数 参数类型 描述 status 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
用户Token。 用户Token也就是调用计算节点API“获取用户Token”接口的响应值，因此调用该接口时，不用填写本字段。 请求响应成功后在响应体中包含的“token”的值即为Token值。 TICS仅支持Token认证，该字段必选。 注：以下仅为Token示例片段 MIIPAgYJKoZIhvcNAQcCo
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 > 数据申请”，打开数据申请页面。 在数据申请页面单击“我收到的”。 在“我收到的”数据申请页签中，选择已经确认的申请，单击“创建合约”。 图1 创建合约 在创建合约对话框填写合约信息。 数据合约的内容有五个部分，包括： 1、合约内容：合约名称、合约描述。
合预期结果，则单击列表下方的“保存并执行”按键执行预处理。 图5 添加预处理方法 执行预处理结束后，页面跳转到作业列表。单击预处理作业列表中的开发按钮，再次进入作业开发页面，页面展示数据转换后的各项统计结果。例如缺失值数量处理为0，特征放缩的字段最大值与最小值发生变化，离散特征编
参数名 参数描述 XGBoost 学习率 控制权重更新的幅度，以及训练的速度和精度。取值范围为0~1的小数。 树数量 定义XGBoost算法中决策树的数量，一个样本的预测值是多棵树预测值的加权和。取值范围为1~50的整数。 树深度 定义每棵决策树的深度，根节点为第一层。取值范围为1~10的整数。
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