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vacy rule verification failed”。 原因是SQL语句中存在使用隐患字段的情况。 请根据具体提示，涉及以下情形请检查并修改SQL语句： 情形一：直接查询其他参与方的唯一标识、度量数据。 情形二：试图使用唯一标识做条件过滤操作。 情形三：使用直接可以逆推度量数据的简单计算式。
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
如果错误提示是可能泄露了唯一标识(may disclose the specific value of the uniqueID…)，则检查自己的最终输出结果中，是否有和自己做Join连接的ID完全对应的字段。例如输出了名字，而名字可以倒推身份证，因此这种计算会被认为是风险行为，拒绝输出结果。
产品优势 多域协同 支持在分布式的、信任边界缺失的多个参与方之间建立互信空间； 实现跨组织、跨行业的多方数据融合分析和多方联合学习建模。 灵活多态 支持对接主流数据源（如MRS、 DLI、 RDS、 Oracle等）的联合数据分析； 支持对接多种深度学习框架(TICS，TensorFlow)的联邦计算；
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 邀请云租户作为数据提供方，动态构建可信计算空间，实现空间内严格可控的数据使用和监管。 数据融合分析 支持对接多个数据参与方的主流数据存储系统，为数据消费者实现多方数据的SQL Join等融合分析，各方
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可信智能计算服务TICS相关概念，详细信息请参见产品介绍。 TICS的API可以分为空间API和计算节点API。 使用空间API可以查询TICS空间的相关信息，如获取空间列表、获取计
隐私策略（脱敏、加密）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。 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
政企信用联合风控 政府数据融合共治 由于数据安全以及隐私保护问题，政府各委办局数据尚未充分共享。多委办厅局数据的融合碰撞对于政府业务共治起到关键作用，例如本次疫情联防联控、综合治税等业务场景。共治场景均要实现在保护数据隐私的前提下，通过多个委办局数据的融合分析，得到数据碰撞结果，提升政府业务的治理效能。
登录成功后，进入到计算节点界面，选择左侧导航栏中“连接器管理”，单击“创建”，在弹出的界面配置创建连接器的参数，配置完成后单击“确定”。 测试功能为数据源连通性及密码正确性的检查测试。 图3 创建连接器（以RDS服务为例） 表1 参数说明 参数名 描述 连接器类型 “连接器类型”选择Hive连接时，需要选择Hive版本，当前仅支持MRS2
创建数据集 通过数据集，用户可获取到名下详细的资源列表。同时，对于有敏感信息的数据集，还可以单独设置隐私策略，并在发布到空间侧后对其他参与方生效，限制敏感信息的使用，保障数据安全。 创建结构化数据集 创建数据集前需存在已创建好的连接器，参考创建连接器。 用户登录TICS控制台。
在数据合约页面单击“我收到的”。可以看到数据需求方公司A发送来的数据合约。 图3 我收到的数据合约 单击“查看详情”可以查看合约的具体内容，检查无误后单击“同意并执行”可以执行合约进行数据交换。 图4 查看合约内容 数据交换。 B公司单击合约执行后，在左侧导航树上选择“可信数据交换
在“计算节点详情”页，单击“前往计算节点”，在登录页正确输入部署计算节点时设置的“登录用户名”和“密码”。 图6 前往计算节点 在左侧导航树上单击“基本信息”，在“基本信息”页面找到“计算节点状态”部分，触发计算节点状态切换操作。 图7 单击切换状态 重启计算节点 当计算节点存在以下异常状态时，可尝试通过重启计算节点，进行恢复：
认证类型1.PWD----密码 2.AK_SK----访问密钥与私有访问密钥 ext_info 是 String json格式存放键值对形式配置信息 响应参数 状态码： 200 表3 响应Body参数 参数 参数类型 描述 - String 状态码： 500 表4 响应Body参数 参数
在“空间管理”页打开“我参与的空间”页签，单击“空间名称”进入详情页。 查看空间统计信息 在详情页下方单击“空间概览”页签查看空间统计信息，该统计信息不是实时的，当前只显示统计到前一天的数据。 图1 空间统计信息 查看空间的合作方列表 在详情页下方单击“合作方管理”页签查看空间的合作方列表。
创建连接器 连接器用来快速连接到用户名下的各类资源服务。 前提条件 计算节点处于运行中，且所在空间信息的“认证状态”为“已认证”。 建议使用者提前了解MapReduce服务（MRS Hive）集群。 “连接器类型”选择MapReduce服务（MRS Hive）时，选择的MRS集群
创建连接器 连接器用来快速连接到用户名下的各类资源服务。 前提条件 计算节点处于运行中，且所在空间信息的“认证状态”为“已认证”。 建议使用者提前了解MapReduce服务（MRS Hive）集群。 “连接器类型”选择MapReduce服务（MRS Hive）时，选择的MRS集群
假设您有如下数据集（只展示部分数据），由于数据不够完整，如job、gender等字段均存在一定程度的缺失。为了不让机器理解形成偏差、以达到机器学习的使用标准，需要基于对数据的理解，对数据进行特征预处理。例如： job字段是多类别的变量，其值0、1、2实际没有大小之分，一般会将该特征转换成向量，如值为0用向量[1
为0 特征放缩 连续型 适合连续特征。将特征的取值范围缩放到[min，max]的范围，推荐min=0,max=1 标准化 连续型 将特征的取值标准化为均值=0，标准差=1的高斯分布 异常值处理 连续型 对特征数据进行异常值定义和处理。对连续特征的数值范围定义合理区间，低于或超过该
String 错误码 error_msg String 错误信息 状态码： 500 表7 响应Body参数 参数 参数类型 描述 error_code String 错误码 error_msg String 错误信息 请求示例 更新空间信息 put /v1/{project_id}/leagues/{league_id}
String 错误码 error_msg String 错误信息 请求示例 获取空间详细信息 get /v1/{project_id}/leagues/{league_id} 响应示例 状态码： 200 获取空间详细信息 { "id" : "ef73b252a0ad4b5db21a12c40a413b2f"
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