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可信联邦学习 对接主流深度学习框架实现横向和纵向的联邦训练，支持基于安全密码学(如不经意传输、差分隐私等)的多方样本对齐和训练模型的保护。 数据使用监管 为数据参与方提供可视化的数据使用流图，提供插件化的区块链对接存储，实现使用过程的可审计、可追溯。
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。 云端容器化部署 参与方数据源计算节点云原生容器部署，聚合计算节点动态扩容，支持云、边缘、HCSO多种部署模式。
TRAIN（训练），EVALUATE（评估）。 hfl_platform_type 否 String 联邦学习运行平台枚举值。
1.TRAIN训练,2.EVALUATE评估 hfl_platform_type String 联邦学习运行平台枚举值。
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 Intersection）技术的多方样本对齐、 基于差分隐私、加法同态、秘密共享等技术的训练模型保护
job_ins_type String 作业类型 1.SQL—多方安全计算 2.HFL—横向联邦学习 3.VFL_TRAIN---纵向联邦学习（训练） 4.VFL_EVALUATE---纵向联邦学习（评估） 5.VFL_ID_TRUNCATION---纵向联邦学习（样本粗筛） 6.
数据预处理使用场景：训练机器学习模型前，可通过转换函数将特征数据转换成更加适合算法模型的特征数据。 父主题： 管理数据
运行作业前，提示“Privacy rule verification failed”，怎么处理？ 当在作业编辑页面编写SQL语句，并试图运行时，右上角提示“Privacy rule verification failed”。 原因是SQL语句中存在使用隐患字段的情况。
1.TRAIN训练,2.EVALUATE评估 hfl_platform_type String 联邦学习运行平台枚举值。
TRAIN训练，EVALUATE评估 job_name String 作业名称 job_type String 作业类型。
DATA_SELECTION.数据选择,SAMPLE_ALIGNMENT.样本对齐,FEATURE_SELECTION.特征选择,MODEL_TRAIN.模型训练,MODEL_EVALUATION.模型评估,MODEL_PREDICT.预测 learning_rate String
DATA_SELECTION.数据选择,SAMPLE_ALIGNMENT.样本对齐,FEATURE_SELECTION.特征选择,MODEL_TRAIN.模型训练,MODEL_EVALUATION.模型评估,MODEL_PREDICT.预测 learning_rate 否 String
同时企业A也可以根据新积累的数据训练出新的模型，进一步优化模型预测的精确率，再创建新的联邦预测作业，产出更精准的预测结果供业务使用。 父主题： 使用TICS联邦预测进行新数据离线预测
执行联邦学习作业时，报“ERROR UNAVAILABLE：Network closed for unknown reason”，如何解决？
TRAIN训练，EVALUATE评估 is_single_predict Boolean 单方还是双方预测 job_id String 作业id job_name String 作业名称 job_type String 作业类型。
图1-1 政府数据融合共治 金融联合营销 传统金融企业联合营销模式中，金融企业往往需要将双方的数据集中到一个安全实验室中进行标签融合，模型训练，但常面临数据泄露和隐私等挑战。
可信联邦学习 允许多合作方参与的模型训练、评估作业。 联邦预测学习 允许多合作方参与的样本联合预测作业。 存储方式 指计算节点所属的CCE或IEF容器的工作负载，目前支持“OBS存储”和“主机存储”方式。
HFL横向联邦，SQL联邦分析，VFL_EVALUATE联邦评估，VFL_FEATURE_SELECTION特征选择，VFL_ID_TRUNCATIONId截断，VFL_PREDICT联邦预测，VFL_SAMPLE_ALIGNMENT样本对齐，VFL_TRAIN联邦训练 job_name
String 参与方别名 请求示例 根据传入类型，查询可用数据集列表 get https://x.x.x.x:12345/v1/{project_id}/leagues/{league_id}/available-datasets?
边缘节点部署参数 AI加速卡 不启用：部署常规的CPU规格计算节点 启用：启用边缘节点的AI加速卡，可以大幅减少联邦建模的耗时。通过IEF边缘节点部署时，请确保计算节点的AI加速卡相关功能可用，如需帮助请联系客服或技术支持人员。
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