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服务。 CCE的服务授权为全局配置，只要您所使用的账号在当前Region曾经进行过服务授权，则无需重新配置，可以跳过本节操作。 图1 服务授权 当您同意授权后，CCE将在IAM中创建名为“cce_admin_trust”委托，统一使用系统账户“op_svc_cce”对您的其他云服
服务。 CCE的服务授权为全局配置，只要您所使用的账号在当前Region曾经进行过服务授权，则无需重新配置，可以跳过本节操作。 图1 服务授权 当您同意授权后，CCE将在IAM中创建名为“cce_admin_trust”委托，统一使用系统账户“op_svc_cce”对您的其他云服
边缘节点部署模式下创建节点，该如何配置资源分配策略？ 使用场景 购买计算节点页面，选择边缘部署模式。 操作步骤 进入购买计算节点页面。 部署配置选择边缘节点部署。 云租户部署模式下，TICS服务可以按照选取的规格，为客户预置默认资源分配策略。 边缘节点部署模式下，使用的纳管节点为客户机器或者云上虚机，
参考：获取认证信息 在使用TICS时，您可能需要获取访问密钥、项目ID等信息，获取方式如下： 获取访问密钥 您可以通过如下方式获取访问密钥。 登录控制台，在用户名下拉列表中选择“我的凭证”。 进入“我的凭证”页面，选择“访问密钥 > 新增访问密钥”，如图1所示。 图1 单击新增访问密钥
参考：获取认证信息 在使用TICS时，您可能需要获取访问密钥、项目ID等信息，获取方式如下： 获取访问密钥 您可以通过如下方式获取访问密钥。 登录控制台，在用户名下拉列表中选择“我的凭证”。 进入“我的凭证”页面，选择“访问密钥 > 新增访问密钥”，如图1所示。 图1 单击新增访问密钥
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。通过文件管理，参与方无需通过登录后台手动导入模型文件，而是直接将模型文件上传到数据目录进行管理。 使用文件管理功能后，创建联邦学习作业时用户可以便捷地选择自己以前上传的执行脚本、训练模型、数据文件、权重参数文件，极大地提高了系统的易用性及可维护性。
在界面左侧选择“审计日志”，在弹出的界面查看详细信息。 图3 审计日志 事件信息内容主要有：参与方[参与方别名]创建[作业类型]作业[作业名称:作业实例id]，使用数据集[数据集名称]，耗费[时间]，输出[条数]。 多方安全计算作业中的作业详情信息，即SQL语句也会参与审计，但该信息属于敏感信息不会上链。
步骤5：空间成员部署计算节点 同一个空间中的用户，在使用可信计算服务时（多方安全计算和可信联邦学习），需要部署计算节点，将自己的数据上传，用于可信计算服务的输入。 部署计算节点 空间成员登录TICS控制台。进入TICS控制台后，单击页面左侧“通知管理”，进入通知管理页面。 浏览通
用户部署计算节点的节点，如果是第一次部署计算节点，会从远端拉取计算节点的镜像版本到节点，导致时间较长。当节点上已经存在镜像版本，再次在该节点上部署计算节点时，会直接使用节点上的镜像版本创建计算节点，创建时间较快。 查看计算节点部署情况 部署计算节点的详情事件信息查询。 空间成员登录TICS控制台。 进入T
务云，由不同的局进行管理，机构想单独申请进行企业相关评分的计算会非常困难。 因此可以由市政数局出面，统一制定隐私规则，审批数据提供方的数据使用申请， 并通过华为TICS可信智能计算平台进行安全计算。 图1 企业信用评估应用场景示意图 数据准备 以下数据和表结构是根据场景进行模拟的数据，并非真实数据。
执行批量预测作业 前提条件 参与方的计算节点如果是采用云租户部署，并且使用子账号进行创建的，需要参考配置CCE集群子账号权限给子账号增加权限配置。 执行批量预测作业 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
支持本地连接器配置的数据交换类型文件。 只可以申请使用非己方的数据。 创建数据交换作业 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“可信数据交换 > 数据目录”，打开“数据目录”页面。 在“数据目录”页面，对数据集单击“申请使用”。 图1 创建数据申请 在申请使用界面配置使用字段及用数方的访问需求。
数据使用监管 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。 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
有数据的交集。 单独使用场景 数据持有双方为获取己方与对方数据的交集，在不暴露其它数据的情况下，将需要获取交集的那一部分数据与对方的数据，通过创建并执行可信智能计算服务提供的隐私求交作业，可以得到最终交集数据并保存下来，用于后续的数据分析以及使用。 联合使用场景 用于纵向联邦学习中数据对齐。
支持控制流和数据流的分离，用户无需关心计算任务拆解和组合过程，采用有向无环图DAG实现多个参与方数据流的自动化编排和融合计算。 自主高效 数据使用全流程可视化展示，为数据参与方提供可感知、可监测的数据使用过程； 支持数据参与方、计算方的多种部署模式，包括云上（同Region、跨Region）、边缘节点、HCSO的部署模式；
命令行界面使用ping命令查看本端VPC与对端VPC的网络是否连通，ip为SFS_Turbo的共享路径，如下图所示。 图9 IP地址 如未连通，则建立的对等连接存在问题。 在命令行界面输入如下信息，建立挂载SFS_Turbo的本地路径。 mkdir 本地路径 找到所使用的SFS_
TICS可信计算节点 企业版 包年/包月 在使用TICS过程中，使用其他云服务的费用（如弹性公网IP/带宽、对象存储服务 OBS等），需按照相应云服务的计费规则进行计费，TICS空间包不包含此类费用。 计费模式 TICS可信计算节点支持包年/包月计费模式。您可以根据实际使用情况，选择合适的TICS可
可信联邦学习作业是可信智能计算服务提供的在保障用户数据安全的前提下，利用多方数据实现的联合建模。 安全可信。 多种训练场景。 方便与已有服务对接。 使用场景 横向联邦机器学习 横向联邦机器学习，适用于参与者的数据特征重叠较多，而样本ID重叠较少的情况，联合多个参与者的具有相同特征的多行样本进行可信联邦学习，联合建模。
count 否 Integer 本次作业的每批流数量，最大值2的32次方-1 he.dict.enable 否 Boolean 同态加密是否使用字典 save.batch.count 否 Integer 存文件的分批数量，最大值2的32次方-1 max.result.file.size
段只能是非敏感唯一标识，且字段数值类型只能是字符串或整数。 where条件后出现多个字段时必须使用.pir或.PIR标识隐匿查询字段。 where条件后不支持or语句，多个条件必须使用and进行拼接。 隐匿查询字段只能用于where id='xxx'或where id in ('xxx'
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