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创建可信联邦学习作业 联邦建模的过程由企业A来操作，在“作业管理 > 可信联邦学习”页面单击“创建”，填写作业名称并选择算法类型后单击确定即进入联邦建模作业界面。本文逻辑回归算法为例。 父主题： 使用TICS可信联邦学习进行联邦建模
TICS执行环境当前依赖TICS空间、计算节点和连接器。 环境准备 根据场景编写sql程序 当前多方安全计算支持通过编写sql语句，来构建多方安全计算业务场景的计算任务。 使用场景 运行程序及查看结果 指导用户将开发好的sql在计算节点控制台进行提交运行，并查看结果。 可验证代码示例 父主题： 服务介绍
准备工作 准备工作简介 注册账号并实名认证 配置CCE服务 配置IEF服务 TICS服务委托授权 购买TICS服务 授权IAM用户使用TICS 准备数据 启用区块链审计服务（可选） 参考：获取认证信息 配置IEF高可用节点 配置CCE集群子账号权限 购买Model Lite资源池
可信联邦学习作业 概述 创建横向训练型作业 横向联邦训练作业对接MA 创建横向评估型作业 创建纵向联邦学习作业 执行作业 查看作业计算过程和作业报告 删除作业 安全沙箱机制
联邦预测作业 概述 批量预测 实时预测 查看作业计算过程和作业报告
隐匿查询 概述 批量隐匿查询 实时隐匿查询
l-connector-java-8.0.20.jar\\\",\\\"properties\\\":\\\"\\\"}\",\"auth_type\":\"PWD\"}"' --form 'file=@"/D:/mysql-connector-java-8.0.20.jar"'
训练过程中，各参与方计算节点会在本地生成子模型，由TICS负责安全聚合各子模型的参数，得到最终的模型； 空间的整体配置通过空间管理员进行统一管理。 父主题： 横向联邦学习场景
图解可信智能计算服务TICS
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
基于TICS实现端到端的企业积分查询作业 简介 阶段一：数据发布 阶段二：隐私规则防护 阶段三：审批防护 阶段四：基本计算能力验证 阶段五：基于MPC算法的高安全级别计算 阶段六：统计型作业的差分隐私保护
获取用户token 获取可信计算节点访问token 父主题： 计算节点API
服务介绍 应用开发简介 常用概念 开发流程 开发规范
环境准备 开发环境简介 参考：获取认证信息 配置CCE服务 配置IEF服务 TICS服务委托授权 配置IEF高可用节点 购买TICS服务 部署计算节点 创建连接器
文档修订历史 表1 修订记录 文档版本 发布日期 修改说明 01 2022-07-13 首次发布。 02 2022-10-28 新增节点侧API参考。 03 2023-08-11 节点侧API调整至API参考手册。
多方安全计算作业 创建作业 执行作业 查看作业计算过程和作业报告 删除作业 审批模式作业
可信数据交换 概述 创建申请 确认申请 创建合约 签署合约 查看履约记录 查看作业计算过程和作业报告
批量预测 批量预测通过在计算节点后台发起离线预测任务的方式，在任务完成后可以获得指定数据集中所有样本的预测结果。 创建批量预测作业 编辑批量预测作业 执行批量预测作业 删除批量预测作业 父主题： 联邦预测作业
实时隐匿查询 创建作业 审批实时隐匿查询作业 作业授权 执行作业 删除作业 父主题： 隐匿查询
企业A和大数据厂商B分别将自己的csv数据文件上传到自己的计算节点上，通过“数据管理”模块创建各自的数据集。 企业A的数据集如下： 大数据厂商B的数据集如下： 创建数据集后单击“发布”按钮即可将数据的元数据信息发布到tics空间侧，供其他合作方参考。 父主题： 使用TICS可信联邦学习进行联邦建模
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