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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4 前往计算节点 选择界面左侧“数据管理”，单击“创建”，在弹出的界面选择本地连接器（localConnector），选择“非结构化”任务类型，配置创建数据的参数，配置完成后单击“确定”。 配置非结构化数据集需注意：
参与方计算节点从租户侧网络内的数据中获取数据，并使用安全算法进行加密输出。 数据在TICS提供的服务器中进行机密计算。 最终将计算完成的结果加密返回给作业发起方。 空间的整体配置通过空间管理员进行统一管理。 父主题： 多方安全计算场景
TICS基于安全隐私策略的数据安全防护会自动拒绝不合法的SQL语句执行，但当安全规则限制过强的时候，可能会影响正常业务的执行。 对此TICS 提供作业审批功能。配置生效后，所有的计算任务执行时，均会生成审批报告，提交到数据提供方侧，由提供方确认关联数据集的用途和风险。关联参与方都同意后，才能执行SQL作业。
安全认证配置），然后根据页面提示完成用户的创建。 图3 新建用户 使用新建的用户登录MRS Manager页面，更新初始密码。 将数据资源导入MRS中的Hive，操作步骤参考从零开始使用Hive中关于导入数据的描述。 配置安全组，操作步骤请参考如何配置安全组。 安全组配置示例 该
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。 父主题： 隐私求交
当计算节点执行横向联邦训练型作业时，若执行脚本中包含恶意行为，包含但不限于非授权访问其他作业数据、篡改文件和配置、恶意消耗容器资源等场景时，会影响到数据提供方的计算环境安全以及其他学习作业的正常执行。 针对该问题，在边缘节点部署场景中，TICS通过构建Python安全沙箱来单独运行横向联邦作业，做到作业运行的安全隔离。
RT待开始，IN_PROGRESS进行中 deploy_type String 部署类型。CCE，IEF，EXTERNAL deployment_event_information String 部署事件状态 enable_delete Boolean 是否可删除 enable_upgrade
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ha_mode String 主备模式。ACTIVE主，STANDBY备 ne_deploy_type String 网元部署类型。CCE容器集群部署，IEF边缘部署 ne_node_type String 节点类型。AGENT计算节点，AGG聚合节点，AGG_MANAGER聚合器管理节点，SERVER控制节点
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分析和联邦机器学习），需要部署计算节点，接入己方数据，作为可信计算服务的输入，通过执行联邦分析和联邦机器学习作业后，最终拿到结果。 计算节点以容器的形式部署，支持云租户部署和边缘节点部署，用户可根据数据源的现状，采用合适的计算节点部署方案。 云租户部署：基于云容器引擎（CCE，Cloud
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