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作业实例管理 查询作业的历史实例列表 获取实例执行图 查询实例执行报告 父主题： 空间API
审计日志管理 查询审计日志 父主题： 空间API
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
样本联合预测。 目前TICS支持两种类型的预测方式： 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。 实时预测： 实时预测通过在计算节点部署在线预测服务的方式，允许用户利用POST请求，在毫秒级时延内获取单个样本的预测结果。
jks文件：CA的“证书”，密钥和证书保证了空间下的用户，部署的计算节点能够数据交互，参与计算。同时，也隔离了不同空间之间的数据访问。 图3 下载计算节点配置 单击页面左侧“计算节点管理”，进入计算节点管理页面。在操作列单击“更多 ->配置变更”。 图4 配置变更 在配置变更的操作栏中添加步骤6的文件，单击确定。
概述 基于数据胶囊技术，将用户配置属性嵌入到数据加密策略中，只有匹配属性的用户才能打开文件，达到数据出域后仍然主权可控的目的。 进行数据交换的角色分为用数方和供数方，用数方通过发送申请传递数据使用需求；供数方确认使用需求后，创建合约发送到供数方进行签署，一旦合约生效，数据交换作业就可以执行。
本文主要介绍在进行建模之前，双方需要对已有的数据进行碰撞求交，找到双方共有的数据，了解数据的分布情况并为后续的建模做好调整。 父主题： 使用TICS多方安全计算进行联合样本分布统计
其中为了保证数据安全，企业A和大数据厂商B通过讨论决定使用hash过后的手机号作为已有数据的唯一标识id字段，并将唯一标识作为数据对齐的依据。 父主题： 使用TICS多方安全计算进行联合样本分布统计
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多方安全计算进行联合样本分布统计
践。 表1 常用最佳实践 实践 描述 基于TICS实现端到端的企业积分查询作业 本最佳实践提供了通过统一制定隐私规则，使用TICS进行安全计算，避免真实数据被窃取的使用案例。 父主题： 快速入门
概述 欢迎使用可信智能计算服务TICS (Trusted Intelligent Computing Service)。可信智能计算服务TICS打破数据孤岛，在数据隐私保护的前提下，实现行业内部、各行业间的多方数据联合分析和联邦计算。TICS基于安全多方计算MPC、区块链等技术，
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
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
如何调用空间API 构造请求 认证鉴权 返回结果
注：以下仅为Token示例片段 MIIPAgYJKoZIhvcNAQcCo...ggg1BBIINPXsidG9rZ 计算节点API公共请求消息头 计算节点API公共请求消息头如表2所示。 表2 计算节点API公共请求消息头 名称 描述 是否必选 示例 Content-Type 发送的实体的MIME
进入TICS控制台后，单击页面左侧“计算节点管理”。 在“计算节点管理”页面，查找需要发布数据的计算节点名称，单击“计算节点名称”进入计算节点详情页。 图1 选择计算节点 在“计算节点详情”页，单击“前往计算节点”，在登录页正确输入部署计算节点时设置的“登录用户名”和“密码”。 图2 前往计算节点 登录成
SECURITY SEEK SELECT SELF SENSITIVE SEPARATOR SEQUENCE SERIALIZABLE SERVER SERVER_NAME SESSION SESSION_USER SET SETS MINUS SHOW SIMILAR SIMPLE SIZE
空间成员登录TICS控制台。进入TICS控制台后，单击页面左侧“计算节点管理”，进入“计算节点管理”页面。 在“计算节点管理”页，查找需要发布数据的计算节点名称，单击“计算节点名称”进入计算节点详情页。 图1 选择计算节点 在“计算节点详情”页，单击“前往计算节点”，在登录页输入部署计算节点时设置的“登录用户名”和“密码”。
可信智能计算服务TICS（ Trusted Intelligence Computing Service ）打破数据孤岛，在数据隐私保护的前提下，实现行业内部、各行业间的多方数据联合分析和联邦计算。TICS基于安全多方计算MPC、区块链等技术，实现了数据在存储、流通、计算过程中端
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