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创建申请 用数方可以在数据目录选取需要的数据集，创建数据申请并描述需求，发送至供数方审视需求。 支持的数据源类型：CSV或者二进制的本地文件、MySQL、Hive，其中MySQL和Hive的数据集配置可参照管理数据章节。 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
置信息。在计算节点中支持配置连接器，注册数据集，任务执行，查看任务执行日志。 连接器（Connector） 连接器是可信智能计算节点内置的连接特定数据源所需的对象模板，目前支持连接MRS Hive、MySQL、RDS、DWS、ORACLE等多种连接器，并支持扩展增加新的连接器。 数据集（Data
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。 可视化数据监管 为数据参与方提
空间升级过程中会导致空间的不可用。 升级过程的相关操作记录将会保存。 由于1.20.0版本架构变化，如果需要跨1.20.0版本升级，则需要联系客服或技术支持人员，先刷新后台数据库，再通过TICS控制台进行空间升级。 如果未刷新数据库，直接通过TICS控制台将TICS 1.20.0之前版本升级到1
空间回滚的过程中会导致空间的不可用。 回滚过程的相关操作记录将会保存。 由于1.20.0版本架构变化，如果需要跨1.20.0版本回滚，则需要联系客服或技术支持人员，先刷新后台数据库，再通过TICS控制台进行空间回滚。 如果未刷新数据库，直接通过TICS控制台将TICS 1.20.0及后续版本回滚到1
“发起预测”，在系统弹窗中填写“分类阈值”，勾选数据集发起联邦预测。 如果在创建联邦预测作业 步骤4中勾选的模型不包含标签方特征，联邦预测支持只勾选己方数据集发起单方预测。 图1 发起预测 图2 勾选数据集 在“联邦预测”页面批量预测Tab页单击“历史预测”，可以“查看结果”和“作业报告”。
概述 联邦预测作业在保障用户数据安全、模型资产安全的前提下，利用多方数据和模型实现样本联合预测。 目前TICS支持两种类型的预测方式： 批量预测： 批量预测通过在计算节点后台发起离线预测任务的方式，在任务完成后可以获得指定数据集中所有样本的预测结果。 实时预测： 实时预测通过在计
、创建时间描述等信息。 3、访问需求：主要描述数据用方的需求，包含访问截止时间、访问方式、访问次数。 4、访问限制：暂不支持。 5、自定义限制：自定义策略支持“<”、“>”和“=”。 供数方可以设置自定义属性来进一步强化数据访问控制。 图2 创建合约 单击“保存并提交审批”。 公
准备数据 首先，企业A和大数据厂商B需要商议确定要提供的数据范围及对应的元数据信息，例如双方初始决定使用最近三个月的已有用户转化数据作为联邦训练的训练集和评估集。 表1 企业A的数据 字段名称 字段类型 描述 id string hash过后的手机号字符串 col0-col4 float
“批量删除”。 图7 删除文件 删除操作无法撤销，请谨慎操作。 单击“确定”。 修改上传文件和文件夹大小限制 默认上传文件和文件夹大小限制支持修改，根据计算节点的部署方式不同，修改方法分别介绍如下： 云租户部署计算节点： 进入CCE服务控制台，找到对应部署计算节点的CCE集群。 图8
数据集管理 查询空间已注册数据集列表 父主题： 空间API
乳腺癌数据集作业结果 本节实验包含了如下三个部分：（1）训练轮数对联邦学习模型分类性能的影响；（2）迭代次数对联邦学习模型分类性能的影响；（3）参与方数据量不同时，本地独立训练对比横向联邦的模型性能。 不同训练参数对模型准确率、训练时长的影响 训练轮数对模型准确率的影响（迭代次数固定为20）
鉴权，支持在API Explorer平台在线调试。空间API支持的接口请参见表1。 使用计算节点API可以对计算节点进行操作，如新建连接器、新建数据集、新建多方安全计算作业等。计算节点API需要通过调用TICS服务的“获取token接口”获取Token进行认证鉴权，不支持在API
图3 合作方数据 查看可信计算环境 在详情页下方单击“可信计算环境”页签查看注册到空间的可信节点列表。 图4 可信计算环境 修改空间配置 支持用户在空间详情页修改“空间描述信息”、“隐私保护等级”开关、“结果差分隐私”开关。其中“作业联合审批”开关、“隐私保护等级”开关、“结果差分隐私”开关只有空间创建者可以修改。
专门说明。 表2 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 user_name 是 String 部署可信计算节点时设置的用户名，支持英文、数字、中文字符和特殊字符，但不能包含/:*?"<>|等特殊字符，长度1-128 password 是 String 用户密码，部署可信计算节点时设置的密码
多方安全计算和可信联邦学习的CPU资源当前使用量，并每分钟刷新一次。下方列表默认优先展示失败状态的实例，可通过列表调整按照执行时间排序，并支持以下筛选条件： 实例ID：全匹配或前N位模糊匹配 作业ID：全匹配 作业名称：模糊匹配 实例类型、执行状态：列表筛选 图3 实例管理页面
DatasetListVo objects 数据集列表 表4 DatasetListVo 参数 参数类型 描述 id String 数据集id。 支持数字，英文字母，下划线，长度32。 name String 数据集名称 connector_name String 连接器名称 data_source
路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 agent_id 是 String 可信计算节点id 支持数字，英文字母，下划线，长度32。 instance_id 是 String 作业实例id 支持数字，英文字母，下划线，长度32。 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型
路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 agent_id 是 String 可信计算节点id。 支持数字，英文字母，下划线，长度32。 notice_id 是 String 通知记录id。 支持数字，英文字母，下划线，长度32。 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型
数据准备 乳腺癌数据集从UCI获取，该数据集只包含连续类型特征，因此对所有特征使用Scikit-Learn的StandardScaler进行了归一化。为了模拟横向联邦学习场景，将数据集随机划分为三个大小类似的部分：（1）xx医院的训练集；（2）其他机构的训练集；（3）独立的测试集
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