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TICS可信计算节点套餐采用包年/包月计费模式，套餐到期后进入保留期。保留期内，数据仍予以保留，但是您将无法访问TICS实例，您无法在TICS管理控制台进行操作，相关接口也无法调用。如果在保留期结束时您没有续费，TICS将终止服务，系统中的数据也将被永久删除。 欠费 TICS可信计算节点套餐采用包年/
参数 是否必选 参数类型 描述 agent_id 是 String 数据集所属agent id dataset_name 是 String 数据集名称 features 是 Array of strings 数据集特征集合 表5 VerticalFlExternalParam 参数
connector_type 是 String 连接器类型 1.MRS--MapReduce连接器 2.JDBC--JAVA数据库连接器 3.MYSQL--MySQL连接器 4.DWS--高斯数据库连接器 5.ORACLE--ORACLE连接器 auth_type 是 String 认证类型1.PWD----密码
VFL_SAMPLE_ALIGNMENT, VFL_PREDICT, PIR_SQL; datasets 否 String 数据集名 label_dataset 否 String 标签数据集，最大长度100 label_agent 否 String 标签方可信计算节点，最大长度100 label_agent_name
同态加密确保双方数据交互安全，通过批处理技术进一步提升联邦训练性能。 公测 创建纵向联邦学习作业 2 样本对齐支持PSI算法 纵向联邦作业中支持对两方数据集进行样本对齐，在不泄露数据隐私的情况下计算出双方共有的数据，并将共有的数据作为后续特征选择、模型训练的数据集。 公测 创建纵向联邦学习作业
strings 样本对齐agentName dataset_ids 否 Array of strings 样本对齐数据集id集合 large_data_agent 否 String 大数据量参与方agentId，最大32位，由字母和数字组成 job_creation_agent 否 String
String 发送的实体的MIME类型 响应参数 状态码： 200 表4 响应Body参数 参数 参数类型 描述 datasets String 数据集名称，最大长度128 instance_id String 实例id，最大长度32 job_instance_type String 纵向联邦作业类型。
横向联邦学习场景 TICS从UCI网站上获取了乳腺癌数据集Breast，进行横向联邦学习实验场景的功能介绍。 乳腺癌数据集：基于医学图像中提取的若干特征，判断癌症是良性还是恶性，数据来源于公开数据Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic)。 场景描述
使用TICS可信联邦学习进行联邦建模 场景描述 准备数据 发布数据集 创建可信联邦学习作业 选择数据 样本对齐 筛选特征 模型训练 模型评估 父主题： 纵向联邦建模场景
Integer 训练轮数，最小值1最大值1000 epoch 是 Integer 迭代数，最小值1最大值1000 datasets 是 String 数据集列表，最大值1024 ext 否 String 参数等额外信息，最大值1024 job_name 是 String 作业名称。名称不能以
使用TICS多方安全计算进行联合样本分布统计 场景描述 准备数据 发布数据集 创建样本分布统计作业 执行样本分布联合统计 数据优化 父主题： 纵向联邦建模场景
参与方登录区块链服务（BCS）按照组建联盟链中“同意/拒绝邀请”部分的描述，创建BCS实例并加入联盟链。 发起方、参与方各自根据合约仓库章节中下载模板的描述，下载“数据上链存证和查询合约模板（又称链代码）”并保存到本地。 发起方、参与方各自按照链代码管理章节中“安装链代码”部分的描述，上传步骤4中已保存至本地的链代码压缩包。
Integer 训练轮数，最小值1，最大值1000 epoch Integer 迭代数，最小值1，最大值1000 datasets String 数据集列表，最大长度1024 ext String 参数等额外信息，最大长度1024 job_name String 作业名称。名称不能以空白字符开头结尾、或者包含下列任何字符：\
可验证代码示例 数据准备 数据集发布 隐私规则防护 基本计算能力验证 基于MPC算法的高安全级别计算 统计型作业的差分隐私保护 父主题： 多方安全计算场景
"xxxxxxxxxxxxxxxxxx" } } } } 获取Token后，再调用其他接口时（以数据开发组件的“查询连接列表”接口为例），您需要在请求消息头中添加“X-Auth-Token”，其值即为Token。例如Token值为“ABCDEFJ
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模型本质上还是线性模型，因此模型文件result_10为该线性模型的系数加上偏置项。 图2 查看模型结果文件 本地利用测试集评估
计算节点API 获取用户token 可信计算节点管理 连接器管理 数据集注册管理 任务管理 通知管理 数据集管理 多方安全计算作业管理 可信联邦学习作业管理 联邦预测作业管理 作业实例管理 联邦学习作业管理
阶段三：审批防护 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
议超过8。 数据量提前过滤 作业运行参数中增加join.runtime.filter参数为true。 开启初筛后，做PSI或者聚合join前，会将提前做过安全处理的小表id放置到大表代理侧，进行提前过滤和初筛。大大减少了需要在网络中消耗的时间，避免传递不需要输出的数据。
值，从而推算出实际taxpay和water_fee。 开启空间中的差分隐私开关保护敏感数据，符合差分隐私条件的统计作业，会自动应用差分隐私算法对计算结果进行加噪保护， 在一定误差范围内保证数据无法被恶意偷取。 图1 差分隐私开关 第一次执行作业的结果如下： 图2 作业结果 在返回
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