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纵向联邦建模场景 使用TICS多方安全计算进行联合样本分布统计 使用TICS可信联邦学习进行联邦建模 使用TICS联邦预测进行新数据离线预测 父主题： 使用场景
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
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
实验结果 乳腺癌数据集作业结果 父主题： 横向联邦学习场景
计算节点管理 部署计算节点 管理计算节点 管理实例 管理任务 管理文件 管理数据 审计日志 对接AOM日志服务 管理密钥
管理数据 数据管理概述 创建连接器 创建数据集 发布数据 数据预处理 父主题： 计算节点管理
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
执行作业 执行多方安全计算作业 用户登录计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 多方安全计算”，打开多方安全计算页面。 在多方安全计算页面查找待执行的作业，单击“执行”。如果SQL中存在作业变量，需要在执行时填入实际值。 图1 执行作业 父主题： 多方安全计算作业
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
执行隐私求交作业 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 隐私求交”，打开隐私求交作业列表页面。 在已存在的作业项右侧，单击“执行”按钮即可启动执行该作业。 图1 执行隐私求交作业 父主题： 隐私求交
区域（Region）：从地理位置和网络时延维度划分，同一个Region内共享弹性计算、块存储、对象存储、VPC网络、弹性公网IP、镜像等公共服务。
“消息路由名称”参数值为“tics-agent-route”； “源端点”参数值为“SystemREST”； “源端点资源”参数值为“/tics-agent”； “目的端点”参数值为“tics-agent”； “目的端点资源”参数值为“/”。
“消息路由名称”参数值为“tics-agent-route”； “源端点”参数值为“SystemREST”； “源端点资源”参数值为“/tics-agent”； “目的端点”参数值为“tics-agent”； “目的端点资源”参数值为“/”。
“消息路由名称”参数值为“tics-agent-route”； “源端点”参数值为“SystemREST”； “源端点资源”参数值为“/tics-agent”； “目的端点”参数值为“tics-agent”； “目的端点资源”参数值为“/”。
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在获取token的URI部分，您可以看到其请求方法为“POST”，则其请求为： POST https://Ip:port/v1/agent/user/token 请求消息头 附加请求头字段，如指定的URI和HTTP方法所要求的字段。
图2 字段相加 通过查看字段是否可见，以及字段用途，能够确认该字段的应用是否符合自己的安全预期。 父主题： 基于TICS实现端到端的企业积分查询作业
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