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String 实例id，最大32位，字母和数字组成 league_id 是 String 空间id，最大32位，字母和数字组成 project_id 是 String 项目id，最大32位，字母和数字组成 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token
基本概念 空间（League） 可信智能计算服务的逻辑概念，由组织方创建。空间绑定不同数据保护方式的聚合器，并邀请多方数据提供者参与，在空间内实现数据有限共享应用，提炼数据价值。 空间是联邦计算的载体。空间需要购买才能使用，在空间中可以管理合作成员，合作数据以及查看可信智能计算环境
场景描述 背景信息 本案例以“预测乳腺癌是良性/恶性”的场景为例。假设一部分的乳腺癌患者数据存储在xx医院，另一部分数据存储在某个其他机构，不同机构数据所包含的特征相同。 这种情况下，xx医院想申请使用其他机构的乳腺癌患者数据进行乳腺癌预测模型建模会非常困难。因此可以通过华为TICS
步骤4：（可选）下载计算节点配置信息 下载计算节点配置信息 下载计算节点配置相关的信息，下载的信息可在部署计算节点的时候导入。“计算节点配置”代表“部署计算节点”属于哪个空间，用户输入的数据就会在哪个空间中参与计算。 配置信息包含证书，用于计算节点之间通信双向认证。证书保证了空间下的用户
运行作业前，提示“Privacy rule verification failed”，怎么处理？ 当在作业编辑页面编写SQL语句，并试图运行时，右上角提示“Privacy rule verification failed”。 原因是SQL语句中存在使用隐患字段的情况。 请根据具体提示
步骤7：空间成员创建作业 创建多方安全计算作业 空间成员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 > 多方安全计算”，在页面上方选择作业创建的空间后，单击“创建”。 图1 创建多方安全计算作业 在弹出的对话框中，输入作业“名称”和“描述”信息后单击“确定”。 图2
创建数据集 通过数据集，用户可获取到名下详细的资源列表。同时，对于有敏感信息的数据集，还可以单独设置隐私策略，并在发布到空间侧后对其他参与方生效，限制敏感信息的使用，保障数据安全。 创建结构化数据集 创建数据集前需存在已创建好的连接器，参考创建连接器。 用户登录TICS控制台。 进入
签署合约 用数方在接受到供数方发送的数据合约，若满足需求或与前期约定一致，可签署合约，若不一致，可选择拒绝合约。 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点部署，配置参数时选择挂载方式和数据目录，参考部署计算节点。 空间成员在计算节点中完成数据发布，参考发布数据。
筛选特征 样本对齐执行完成后单击下一步进入“特征选择”页面，这一步企业A需要选出企业A自己和大数据厂商B的特征及标签用于后续的训练。 企业A可以选择特征及标签后“启动分箱和IV计算”，通过联邦的统计算法计算出所选特征的iv值，一般而言iv值较高的特征更有区分性，应该作为首选的训练特征
什么是区域和可用区？ 什么是区域、可用区？ 用区域和可用区来描述数据中心的位置，您可以在特定的区域、可用区创建资源。 区域（Region）指物理的数据中心。每个区域完全独立，这样可以实现较大程度的容错能力和稳定性。资源创建成功后不能更换区域。 可用区（AZ，Availability
评估型横向联邦作业流程 基于横向联邦作业的训练结果，可以进一步评估横向联邦模型，将训练好的模型用于预测。 选择对应训练型作业的“历史作业”按钮，获取最新作业的模型结果文件路径。 图1 查看模型结果文件的保存位置 前往工作节点上步骤1展示的路径，下载模型文件。由于Logistic Regression
创建隐私求交作业 前提条件 参与计算的双方需要在其代理节点上创建好各自的数据集，并需要确保数据集含有非敏感的唯一标识字段。 创建作业 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 > 隐私求交”，打开隐私求交作业列表页面。 在隐私求交作业列表页面，单击“创建”。 图
功能总览 功能总览 全部 空间管理 计算节点管理 多方安全计算作业 可信联邦学习作业 联邦预测作业 空间管理 空间是联邦计算的载体。合作方只有加入空间才能参与联邦计算。空间为首个成员部署计算节点时创建。首个成员空间内的别名为默认league_creator。空间名在创建者租户范围内唯一
如何更换计算节点db私钥？ 登录到计算节点对应的宿主机。 执行“docker ps -a”命令，查看NAMES为“k8s_db”开头容器的CONTAINER ID，该ID由数字和小写字母组成。 执行“docker exec -it {CONTAINER ID} bash”命令，登录到容器中
样本对齐 单击右下角的下一步进入“样本对齐”页面，这一步是为了进行样本的碰撞，过滤出共有的数据交集，作为后续步骤的输入。企业A需要选择双方的样本对齐字段，并单击“对齐”按钮执行样本对齐。执行完成后会在下方展示对齐后的数据量及对齐结果路径。 父主题： 使用TICS可信联邦学习进行联邦建模
查看求交结果 隐私求交作业执行完成后，企业A可以通过单击“历史作业 > 查看结果”看到隐私求交作业的运行结果，包括交集的大小和交集文件的路径。 打开obs到指定目录下查看，可以看到有两个结果文件，其中一个是交集记录的序号alignedIds.csv，另一个是交集记录的id alignedOriginalIds.csv
确认申请 供数方接受用数方的数据使用需求，审视是否符合用数方需求或与前期的约定一致，若不符合，可拒绝申请；若符合，则确认申请，接下来便拟定合约，发送给用数方签署。 前提条件 存在已创建的申请。 约束限制 仅供数方操作，即该数据集的提供方去确认申请。 用数方提交申请后未撤回的申请，一旦供数方确认申请
发起联邦预测 企业A单击“发起预测”按钮，选择己方和大数据厂商B的预测数据集，单击确定即可发起预测。 TICS服务会对两方的数据先进行样本对齐，并对双方共有的数据进行联邦预测，预测的结果会保存在企业A（作业发起方）的计算节点上。企业A可以通过obs服务或者登录到计算节点后台获取到对应路径的文件
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
场景描述 某企业A在进行新客户营销时的成本过高，想要通过引入外部数据的方式提高营销的效果，降低营销成本。 因此企业A希望与某大数据厂商B展开一项合作，基于双方共有的数据进行联邦建模，使用训练出的联邦模型对新数据进行联邦预测，筛选出高价值的潜在客户，再针对这些客户进行定向营销，达成提高营销效果
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