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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1.20.0及后续版本，则会导致升级后业务功能故障、且无法回滚。 空间升级 用户登录TICS控制台。 进入TICS控制台后，单击页面左侧“空间管理”，进入空间管理页面。 在“空间管理”页找到需要升级的空间，单击“操作
定义权限的粗粒度授权机制。该机制以服务为粒度，提供有限的服务相关角色用于授权。由于云各服务之间存在业务依赖关系，因此给用户授予角色时，可能需要一并授予依赖的其他角色，才能正确完成业务。角色并不能满足用户对精细化授权的要求，无法完全达到企业对权限最小化的安全管控要求。 TICS未提供基于IAM角色的权限控制功能。
阶段六：统计型作业的差分隐私保护 本示例作业，以统计各行业的“企业税收总和”与“用电量总和”，进行统计分析： Select industry, sum(tax_bal), sum(electric_bal) from LEAGUE_CREATOR.tax a join
d03 4ec9599fc203d176a301536c2e091a19 至此，企业A可以得知这些用户存在于企业B的黑名单当中，这些用户的业务存在较高的风险。企业A可以提前做好风险预案，控制风险的发生或者减少风险造成的损失。 父主题： 隐私求交黑名单共享场景
立即使用 成长地图 由浅入深，带您玩转TICS 01 了解 了解可信智能计算服务（TICS）的产品架构、功能和基础知识，有助于您更准确地匹配实际业务，让作业开发变得更简单、更方便。 产品介绍 什么是TICS 产品功能 产品优势 应用场景 02 入门 TICS入门教程，指导您如何在TICS控制台完成端到端的作业。
数据集为计算节点获取并配置的合作方数据的元数据信息，以及附加其上的隐私策略。 字段分类（Field classification） 各数据集字段在其联邦分析上的业务分类，以明确字段用途和场景，避免不合理应用。 唯一标识（Unique Identifier） 用于标识某个事物实体身份的字段。例如身份证、工号、公司代码等。
开发数据预处理作业 数据预处理通常被用于评估/训练作业场景。本文以使用训练数据训练预处理作业，然后再将预处理方法应用于评估/预测数据为例进行说明。 训练数据预处理作业 评估/预测数据预处理 前提条件 已提前准备好训练数据，和评估/预测数据。 数据预处理作业选择的结构化数据集（包括
当前仅支持直接创建CCE集群，不支持选择已有集群。您需要配置CCE集群的部署规格、虚拟私有云、子网、节点密码、弹性IP等信息。 说明： CCE集群的部署规格根据您的业务量自行选择。 所创建CCE集群的虚拟私有云、子网，应与数据源所在云服务（如MRS Hive、DWS等）的虚拟私有云、子网保持一致，以确保网络互通。
管理文件 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
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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
约束与限制 使用TICS前，您需要认真阅读并了解以下使用限制。 浏览器限制 您需要使用支持的浏览器版本登录TICS。 表1 浏览器兼容性 浏览器 建议版本 Google Chrome 120，119，118
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hl.save_train_result(jobParam, model, result) # 读取CSV数据集，并拆分为训练集和测试集 # 该函数的传入参数为CSV_FILE_PATH: csv文件路径 def load_data(CSV_FILE_PATH):
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批量隐匿查询 隐匿查询，也称隐私信息检索，是指查询方隐藏被查询对象关键词或客户id信息，数据服务方提供匹配的查询结果却无法获知具体对应哪个查询对象。数据不出门且能计算，杜绝数据缓存的可能性。 例如查询方希望查询身份证id为“张三”的人信贷公式数据，发起了一个类似于SELECT salary
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。
概述 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
状态码 状态代码由三位数字组成，第一个数字定义了响应的类别，有五种可能取值： 1xx：指示信息，表示请求已接收，继续处理。 2xx：成功，表示请求已被成功接收、理解、接受。 3xx：重定向，要完成请求必须进行更进一步的操作。 4xx：客户端错误，请求有语法错误或请求无法实现。 5
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