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进入购买页面，选择好所使用的计费模式、区域、文件系统类型，容量等相关信息后，单击立即创建。 图3 选择配置信息 创建后跳转到资源详情页面核对资源详情，查看配置信息是否有误，若要修改配置信息，可返回上一步，重新选择。 图4 配置信息 单击“提交”按钮之后，系统显示任务提交成功。 图5 任务提交成功 单击返回文件系统列表，系统显示创建过程。
审计日志管理 用于查询审计日志。 表2 TICS计算节点API接口说明 接口类型 说明 获取用户token 用于获取访问token。 可信节点管理 用于管理计算节点 。 连接器管理 用于管理连接器。 数据注册管理 用于管理数据集列表。 任务管理 用于管理作业任务。 通知管理 用于管理通知。
安全连接。 图3 输入信息 建立完成后，连接器显示正常说明连接正常。 图4 连接正常 进入数据管理，进行数据集发布。 图5 新建数据管理 填写参数信息。 图6 填写参数 重复步骤1~7，发布tax税务表和power_data能源表。 数据发布的过程并不会直接从数据源中导出用户数据
之间的安全连接。 图3 输入信息 建立完成后，连接器显示正常说明连接正常。 图4 连接正常 进入数据管理，进行数据集发布。 图5 新建数据管理 填写参数信息。 图6 填写参数 重复步骤1~7，发布support资助金数据表和power_data能源表。 数据发布的过程并不会直接从
DEGREE DELETE DENSE_RANK DEPTH DEREF DERIVED DESC DESCRIBE DESCRIPTION DESCRIPTOR DETERMINISTIC DIAGNOSTICS DISALLOW DISCONNECT DISPATCH DISTINCT
的网络连接。 区域（Region）：从地理位置和网络时延维度划分，同一个Region内共享弹性计算、块存储、对象存储、VPC网络、弹性公网IP、镜像等公共服务。Region分为通用Region和专属Region，通用Region指面向公共租户提供通用云服务的Region；专属Re
发起方、参与方各自按照链代码管理章节中“安装链代码”部分的描述，上传步骤4中已保存至本地的链代码压缩包。 注意事项： “链代码名称”参数值须为“ticsrule”。 “链代码版本”须为“1.0”。 勾选需要背书的组织及Peer节点。 发起方按照链代码管理章节中“实例化链代码”部分的描述，完成实例化链代码操作。
准备工作 准备工作简介 注册账号并实名认证 配置CCE服务 配置IEF服务 TICS服务委托授权 购买TICS服务 授权IAM用户使用TICS 准备数据 启用区块链审计服务（可选） 参考：获取认证信息 配置IEF高可用节点 配置CCE集群子账号权限 购买Model Lite资源池
如何排查可信环境互信状态 使用场景 在部署了空间和可信计算环境后，用户如何去排查空间和可信计算环境的互信状态。 操作前提 已部署空间和可信计算节点。 操作步骤 进入空间管理页面。 单击空间名称进入空间详情页面。 图1 空间详情 单击可信计算环境TAB页。 鼠标单击未信任节点旁边问号按钮，查看节点未信任原因。
创建训练型横向联邦学习作业 配置作业的执行脚本，训练模型文件。 执行脚本是每个参与方的计算节点在本地会执行的模型训练、评估程序，用于基于本地的数据集训练子模型。 训练模型文件则定义了模型的结构，会用于每个参与方在本地初始化模型。 图2 配置执行脚本、训练模型文件 配置已方、对方数据集。在
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
、获取。 文件管理 文件管理是可信智能计算服务提供的一项管理联邦学习模型文件的功能。参与方无需登录后台手动导入模型文件，通过该功能即可将模型文件上传到数据目录，并支持批量删除。在创建联邦学习作业时可以选到上传的脚本模型等文件，提高了易用性及可维护性。 使用场景：管理联邦学习作业所需的脚本、模型、权重文件。
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。 容器化部署 容器化的多方数据源计算节点、聚合计算节点的部署管理，支持云上、边缘、HCS多种部署模式。 TICS版本及规格说明 表1 TICS版本 版本 建议使用场景 企业版 满足企业级规模商用。
述、访问限制和自定义限制由公司A在创建合约时定义。 约束限制 访问限制：目前不限制数据的使用环境和应用。 自定义限制：自定义其他属性，比如设置文件访问者的名称、工号等，使用“=”相连。比如：name=huaxiaowei，code=996181。 操作步骤 创建合约。 用户登录进入计算节点页面。
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。 可视化数据监管 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。
执行实时预测作业 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 联邦预测”，打开联邦预测作业页面。 在“联邦预测”页面实时预测Tab页，单击“模型部署”，开始部署模型。 图1 模型部署 模型部署完成后，单击“发起预测”，在系统弹窗中填写要预测的“样本id”和“模型
删除实时预测作业 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 联邦预测”，打开联邦预测作业页面。 在“联邦预测”页面实时预测tab页，查找待删除的作业，单击“删除”。如果作业处于“部署完成“状态，需要单击“停止部署”后，方可删除。 删除操作无法撤销，请谨慎操作。 图1 删除作业
快速入门 TICS使用流程简介 步骤1：准备工作 步骤2：空间组织方邀请成员 步骤3：成员接受邀请 步骤4：（可选）下载计算节点配置信息 步骤5：空间成员部署计算节点 步骤6：空间成员发布数据 步骤7：空间成员创建作业 入门实践
空间API 统计信息管理 空间管理 数据集管理 联邦分析作业管理 联邦学习作业管理 作业实例管理 审计日志管理 可信节点管理
计算节点API 获取用户token 可信计算节点管理 连接器管理 数据集注册管理 任务管理 通知管理 数据集管理 多方安全计算作业管理 可信联邦学习作业管理 联邦预测作业管理 作业实例管理 联邦学习作业管理
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