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发布数据集到空间 功能介绍 本接口用于发布数据集到空间。 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1/agents/{agent_id}/datasets/{dataset_id}/publish 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 agent_id 是
在左侧导航树上选择“可信数据交换 > 数据合约”，打开数据合约页面。 在数据合约页面单击“我收到的”。 图1 我收到的数据合约 单击“查看详情”，查看合约内容。 图2 查看合约内容 单击“同意并执行”，签署合约，合约开始履行。或者拒绝合约。 在左侧导航树上选择“可信数据交换 > 数据交换”，在
data_type 是 String 连接器数据类型 1.RDS--云数据库类型 2.MYSQL--MySQL类型 3.DWS--高斯数据库类型 4.MRS--MapReduce数据类型 5.ORACLE--ORACLE数据类型 6.LOCAL_CSV--本地数据类型 ag_dataset_table
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可信智能计算平
Array of DatasetListVo objects 数据集列表 表4 DatasetListVo 参数 参数类型 描述 id String 数据集id。 支持数字，英文字母，下划线，长度32。 name String 数据集名称 connector_name String 连接器名称
以下数据和表结构是根据场景进行模拟的数据，并非真实数据。 以下数据需要提前存导入到MySQL\Hive\Oracle等用户所属数据源中，TICS本身不会持有这些数据，这些数据会通过用户购买的计算节点进行加密计算，保障数据安全。 政府信息提供方的数据tax和support，在用户计算节点agent_gov上发布。
空间组建完成，参考组建空间。 空间成员完成计算节点部署，配置参数时选择存储方式和数据目录，参考4.1 部署计算节点。 空间成员完成数据集准备工作，参考准备本地横向联邦数据资源。 空间成员在数据目录中完成数据发布，参考4.6.4 发布数据。 对接MA的计算节点如果是使用子账号进行创建的，需要参考
用数方提交申请后未撤回的申请，一旦供数方确认申请，申请内容无法修改。 创建数据交换作业 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上选择“可信数据交换 > 数据申请”，打开数据申请页面。 在数据申请页面单击“我收到的”，查看供数方节点收到的申请列表。 图1 我收到的数据申请 在申请列表中选择申请状态为“待处理”，
数据集注册管理 数据集列表展示 创建或更新数据集 批量删除数据集 发布数据集到空间 获取数据详情 父主题： 计算节点API
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、计算过程中端到端的安全和可审计，推动了跨行业的可信数据融合和协同。 使用TICS的用户角色
空间管理 邀请云租户作为数据提供方，动态构建可信计算空间，实现空间内严格可控的数据使用和监管。 数据融合分析 支持对接多个数据参与方的主流数据存储系统，为数据消费者实现多方数据的SQL Join等融合分析，各方的敏感数据在具有安全支撑的聚合计算节点中实现安全统计。 计算节点 数据参与方使
本章节以“小微企业信用评分”场景为例。 背景信息 社保、水电气和资助金等数据统一存储在某政务云，由不同的局进行管理，机构想单独申请进行企业相关评分的计算会非常困难。 因此可以由市政数局出面，统一制定隐私规则，审批数据提供方的数据使用申请， 并通过华为TICS可信智能计算平台进行安全计算。 图1
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、计算过程中端到端的安全和可审计，推动了跨行业的可信数据融合和协同。 使用TICS的用户角色
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，实现了数据在存储、流通、计算过程中端到端的安全和可审计，推动了跨行业的可信数据融合和协同。 在调用可信智能计算服务TICS
可信数据交换场景 场景描述 创建数据 申请使用数据 审批数据申请 创建合约 父主题： 使用场景
多方安全计算”页面单击创建，进入sql开发页面，展开左侧的“合作方数据”可以看到企业A、大数据厂商B发布的不同数据集。 单击某一个数据集可以看到数据集的表结构信息。 此时企业A可以编写如下的sql语句统计双方的数据碰撞后的正负样本总数，正负样本总数相加即为双方共有数据的总数。 select sum(
从上面两张表可以看出： （1）训练轮数对于联邦学习模型的性能影响不大，这主要是由于乳腺癌数据集的分类相对简单，且数据集经过了扩充导致的； （2）增大每个参与方本地模型训练的迭代次数，可以显著提升最终联邦学习模型的性能。 参与方数据量不同时，独立训练对比横向联邦训练的准确率 本节实验不再将训练集均匀划
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。执行联邦计算任务需要指定空间。 聚合器（AGG） 聚合器，进行多方数据运算结果的聚合。
创建时间 data_type String 数据类型，DWS.DWS类型数据集，LOCAL_CSV.本地文件类型数据集，MRS.HIVE类型数据集，MYSQL.MySql类型数据集，ORACLE.Oracle类型数据集，RDS.RDS类型数据集 description String 描述
用多方数据实现的联合建模，曾经被称为联邦机器学习。 联邦预测作业 联邦预测作业在保障用户数据安全的前提下，利用多方数据和模型实现样本联合预测。 可信智能计算节点 数据参与方使用数据源计算节点模块实现自主可控的数据源注册、隐私策略（脱敏、加密）的设定、元数据的发布等，为数据源计算节
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