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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。 验证安全沙箱防护能力 接下来模拟篡改文件的恶意行为，来验证安全沙箱防护能力。
SO的部署模式； 采用容器化资源/部署管理，支持调度方、数据参与方、计算方的弹性扩缩容。 安全隐私 支持用户自定义隐私策略，实现敏感数据的识别、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
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。 dataset_id 是 String 数据集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 描述
节点参与任务的功能。通过任务管理，用户可以查看到曾在该计算节点上执行过的所有作业，并查看自己这个计算节点在作业中的位置以及数据流向。 通过任务管理，用户可以查看自己的计算节点在空间中的作业参与度，并通过“计算过程”来确认数据是否合理、安全地被使用。 用户登录TICS控制台。 进入
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 描述
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 描述
开启审批防护功能 前提条件 完成隐私规则防护。 操作步骤 敏感数据被查询时，可以在审批详情中，看到是否使查询敏感数据的结果可见，可由该提供方进行识别，并进行拒绝操作。 图1 审批详情 在审批详情中也可看到两个字段相加的情况，如下图所示。 图2 字段相加 通过查看字段是否可见，以及字段用
服务（可选）中对应角色（发起方/参与方）的准备工作，保证当前各参与方均处于区块空间链中。 根据实际情况选择部署方式，参考计算节点部署方式，并执行相关操作。 约束限制 IEF边缘节点部署计算节点： 纳管节点只负责运行TICS的计算节点服务；每个纳管节点，只能运行一个计算节点。 IE
将二进制的字节内容用base64编码并输出成utf8编码的字符串。 binary：必填。参数类型为字节数组byte[]类型。 返回utf8格式的STRING字符串。 BASE64_ENCODE BASE64_ENCODE(string) 将字符串用base64编码并输出成utf8编码的字符串。
实例管理页面上方展示了计算节点资源使用概况，分别为当前节点的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
LEAGUE_CREATOR.tax a join ZZZZZZ.power_data b on a.id = b.id TICS会识别并提示。 图4 执行失败告警 上述隐私规则，均为TICS系统提供的默认规则。 父主题： 可验证代码示例
LEAGUE_CREATOR.tax a join ZZZZZZ.power_data b on a.id = b.id TICS会识别并提示。 图4 执行失败告警 上述隐私规则，均为TICS系统提供的默认规则。 父主题： 基于TICS实现端到端的企业积分查询作业
作业发起方通过计算节点提供的控制台页面，发起多方安全计算作业。 多方安全计算作业在TICS中进行解析和任务计划构建，并下发任务给各个数据参与方所在的计算节点。 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。
Content-Type 消息体的类型（格式），默认取值为“application/json”。 如果请求消息体中含有中文字符，则还需要通过charset=utf8指定中文字符集。 是 application/json;charset=utf8 Content-Length 请求body长度，单位为Byte。
成训练资源的浪费，过高的iv值又过于突出可能会过度影响训练出来的模型。 例如这里大数据厂商提供的f4特征iv值是0，说明这个特征对于标签的识别没有区分度，可以不选用；而f0、f2特征的iv值中等，适合作为模型的训练特征。 根据计算得出的iv值，企业A调整了训练使用的特征，没有选用
/v1/agents/{agent_id}/notices 表1 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。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 offset 是 Integer 起始位置，取值0-2147
响应Body参数 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0-32 name String 数据集名称。 支持英文字母，数字，下划线，特殊符号，只能以英文字母开头，特殊符号不包括?!.*?_$ 长度0-128 description String
图2 查看模型结果文件 本地利用测试集评估模型。可以采用如下脚本，会打印出模型在测试集上的准确率和AUC两个指标。 图3 本地评估模型的Python脚本 父主题： 测试步骤
Content-Type 消息体的类型（格式），默认取值为“application/json”。 如果请求消息体中含有中文字符，则还需要通过charset=utf8指定中文字符集。 是 application/json;charset=utf8 Content-Length 请求body长度，单位为Byte。
参数 是否必选 参数类型 描述 id 否 String 数据集id。 支持数字，英文字母，下划线，长度0-32 name 是 String 数据集名称。 支持英文字母，数字，下划线，特殊符号，只能以英文字母开头，特殊符号不包括?!.*?_$ 长度0-128 description 否
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