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TicsLeaguePartnerVo 参数 参数类型 描述 id String 空间合作方Id partner_domain_alias String 空间合作方别名 partner_domain_name String 空间合作方租户名 partner_status String 空间合作方状态
创建横向训练型作业 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，配置参数时选择存储方式和数据目录，参考部署计算节点。 空间成员完成数据集准备工作，参考准备本地横向联邦数据资源。 空间成员在数据目录中完成数据发布，参考发布数据。 参与方的计算节点如果是采用云租
partner_domain_alias String 租户别名 partner_domain_name String 租户名 partner_job_cnt Long 作业总数 partner_job_ins_cnt Long 实例总数 partner_job_ins_fail_cnt Long
参数等额外信息，最大长度1024 job_name String 作业名称。名称不能以空白字符开头结尾、或者包含下列任何字符：\ / : * ? " < > |，长度要求在1~128之间 hfl_type String fl作业类型枚举。TRAIN， EVALUATE hfl_platform_type
String 作业名称。名称不能以空白字符开头结尾、或者包含下列任何字符：\ / : * ? " < > |，长度要求在1~128之间。 description 否 String 作业描述，最大长度512 hfl_type 否 String fl作业类型枚举。TRAIN（训练），EVALUATE（评估）。
事件状态。NEW新建，SUBMITING提交中，ACCEPTED已接收，DEPLOYING部署中，RUNNING运行中，SUCCEEDED成功，FAILED失败，TERMINATED中止，TERMINATING中止中，PENDING等待中 id Long 日志记录id league_id String
public static void main(String[] args) { // The AK and SK used for authentication are hard-coded or stored in plaintext, which has great
执行恶意脚本 发起方执行恶意脚本后，由于安全沙箱确保每个横向联邦作业都是隔离的，当某个作业想去访问或篡改其他作业相关的文件时，无法找到作业执行结果文件，因此脚本执行失败、无法篡改，从而实现安全防护。 图3 恶意脚本执行结果 父主题： 可信联邦学习作业
功能介绍 缺失值处理 连续型/离散型 针对连续特征有均值、中位数2种填充策略，针对离散特征有众数的填充策略。 离散特征编码 离散型 将字符串形式存储的特征，映射为[0, n_classes-1]范围内的整数 Onehot编码 离散型 将[0, n_classes-1]范围内整数，映射为
"ACCEPTED", "RUNNING", "SUCCEEDED", "FAILED", "TERMINATED", "PENDING" ], "job_instance_type": [ "SQL", "HFL", "VFL_TRAIN", "VFL_EVALUATE", "VFL_ID_TRUNCATION"
-a”命令，查看NAMES为“k8s_db”开头容器的CONTAINER ID，该ID由数字和小写字母组成。 执行“docker exec -it {CONTAINER ID} bash”命令，登录到容器中，命令中的{CONTAINER ID}为步骤2中查询得到的CONTAINER ID。 执行“openssl
作业、任务状态。作业任务状态，NEW新建，SUBMITING提交中，ACCEPTED已接收，DEPLOYING部署中，RUNNING运行中，SUCCEEDED成功，FAILED失败，TERMINATED中止，TERMINATING中止中，PENDING等待中 状态码： 401 表6 响应Body参数 参数 参数类型
）打破数据孤岛，在数据隐私保护的前提下，实现行业内部、各行业间的多方数据联合分析和联邦计算。TICS基于安全多方计算MPC、区块链等技术，实现了数据在存储、流通、计算过程中端到端的安全和可审计，推动了跨行业的可信数据融合和协同。 使用TICS的用户角色 根据人员的职能进行划分，使用TICS的用户主要可以分为以下两类。
场景描述 背景信息 本案例以“小微企业信用评分”的场景为例。 社保、水电气和资助金等数据统一存储在某政务云，由不同的局进行管理，机构想单独申请进行企业相关评分的计算会非常困难。 因此可以由市政数局出面，统一制定隐私规则，审批数据提供方的数据使用申请， 并通过华为TICS可信智能计算平台进行安全计算。
参数 是否必选 参数类型 描述 job_instance_type 是 String 作业实例类型，最大长度32。SQL,HFL,VFL_TRAIN,VFL_EVALUATE,VFL_FEATURE_SELECTION,VFL_SAMPLE_ALIGNMENT,VFL_PREDICT
参数类型 描述 job_cnt Long 作业数量统计 job_ins_cnt Long 作业实例次数 job_ins_fail_cnt Long 作业实例失败次数 job_ins_intercept_cnt Long 作业实例拦截次数 job_ins_success_cnt Long
横向联邦训练作业对接MA 前提条件 MA Lite资源池已创建完毕。 空间组建完成，参考组建空间。 空间成员完成计算节点部署，配置参数时选择存储方式和数据目录，参考4.1 部署计算节点。 空间成员完成数据集准备工作，参考准备本地横向联邦数据资源。 空间成员在数据目录中完成数据发布，参考4
）打破数据孤岛，在数据隐私保护的前提下，实现行业内部、各行业间的多方数据联合分析和联邦计算。TICS基于安全多方计算MPC、区块链等技术，实现了数据在存储、流通、计算过程中端到端的安全和可审计，推动了跨行业的可信数据融合和协同。 使用TICS的用户角色 根据人员的职能进行划分，使用TICS的用户主要可以分为以下两类。
）打破数据孤岛，在数据隐私保护的前提下，实现行业内部、各行业间的多方数据联合分析和联邦计算。TICS基于安全多方计算MPC、区块链等技术，实现了数据在存储、流通、计算过程中端到端的安全和可审计，推动了跨行业的可信数据融合和协同。 产品架构 产品架构如图1所示。 图1 产品架构 空间管理 邀请
岛，在数据隐私保护的前提下，实现行业内部、各行业间的多方数据联合分析和联邦计算。TICS基于安全多方计算MPC、区块链等技术，实现了数据在存储、流通、计算过程中端到端的安全和可审计，推动了跨行业的可信数据融合和协同。 在调用可信智能计算服务TICS API之前，请确保已经充分了解
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