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在数据申请页面单击“我收到的”。 在“我收到的”数据申请页签中，选择已经确认的申请，单击“创建合约”。 图1 创建合约 在创建合约对话框填写合约信息。 数据合约的内容有五个部分，包括： 1、合约内容：合约名称、合约描述。 2、数据信息：主要描述结构化数据的列信息，包含数据名称、创建人、创建时间描述等信息。
在TICS控制台左侧，单击“空间管理”，在“我创建的空间”页签查找需要邀请合作方的空间并单击“邀请合作方”。 在弹出的界面配置待邀请的合作方的“租户名称”和“租户别名”，“租户名称”从合作方侧获取即可，保存后单击“确定”，完成邀请合作方操作。 图1 添加合作方 父主题： 快速入门
Token的有效期为24小时，需要使用一个Token鉴权时，可以先缓存起来，避免频繁调用。 Token在计算机系统中代表令牌（临时）的意思，拥有Token就代表拥有某种权限。Token认证就是在调用API的时候将Token加到请求消息头，从而通过身份认证，获得操作API的权限。 T
Token的有效期为24小时，需要使用一个Token鉴权时，可以先缓存起来，避免频繁调用。 Token在计算机系统中代表令牌（临时）的意思，拥有Token就代表拥有某种权限。Token认证就是在调用API的时候将Token加到请求消息头，从而通过身份认证，获得操作API的权限。 T
创建合约 数据拥有方公司A同意数据需求方公司B的数据使用申请后，可以由公司A创建合约，合约是需要双方同意的数据使用证明。 合约内容包括：合约名称、合约描述、数据信息、公司B的访问需求、访问限制和自定义限制。其中数据信息、公司B的访问需求来自于公司B的数据使用申请，合约名称、合约描述、访问
对于获取用户Token接口，您可以从接口的请求部分看到所需的请求参数及参数说明。将消息体加入后的请求如下所示，加粗的斜体字段需要根据实际值填写，其中username为用户名，domainname为用户所属的账号名称，********为用户登录密码，xxxxxxxxxxxxxxxxxx为project的ID，获取方法请参见项目ID。
} else { fmt.Println(err) } } 更多编程语言的SDK代码示例，请参见API Explorer的代码示例页签，可生成自动对应的SDK代码示例。 状态码 状态码 描述 200 查询成功 401 操作无权限 403 Forbidden
评估型横向联邦作业流程 基于横向联邦作业的训练结果，可以进一步评估横向联邦模型，将训练好的模型用于预测。 选择对应训练型作业的“历史作业”按钮，获取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
通过调用接口获取用户Token接口获取。 X-Language 是 String 根据自己偏好的语言来获取不同语言的返回内容，zh-cn或者en_us Content-Type 是 String 发送的实体的MIME类型 表3 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 instance_id
文件管理是可信智能计算服务提供的一项管理联邦学习模型文件的功能。通过文件管理，参与方无需通过登录后台手动导入模型文件，而是直接将模型文件上传到数据目录进行管理。 使用文件管理功能后，创建联邦学习作业时用户可以便捷地选择自己以前上传的执行脚本、训练模型、数据文件、权重参数文件，极大地提高了系统的易用性及可维护性。
EdgeFabric）服务部署，IEF通过纳管您的边缘节点，提供将云上应用延伸到边缘的能力，联动边缘和云端的数据，满足客户对边缘计算资源的远程管控、数据处理、分析决策、智能化的诉求。同时，在云端提供统一的设备/应用监控、日志采集等运维能力，为企业提供完整的边缘和云协同的一体化服务的边缘计算解决方案。 已发布区域：北京四、北京二
隐私保护等级：高级别时，默认启用高安全性的隐私计算的算法保障计算过程的安全，例如秘密分享加密、PSI等，但可能会影响性能以及部分作业正常执行。低级别时，使用国际标准的对称和非对称加密结合方式，在安全沙箱内进行解密计算。性能和灵活度较高。 结果差分隐私：开启时，使用差分隐私算法对多方安全计算作业的执行结果添加隐私保
在机器A上继续执行如下命令，按照提示输入B的登录密码即可 ssh-copy-id -i 图中红框部分 root@机器B的ip 注：以上操作为节点采用密钥登录，无密码的场景下 若所建节点采用密钥对登录的形式，可手动复制公钥文件id_rsa.pub到对端节点的指定用户的home路径下（root用户的路径为/root）
在机器A上继续执行如下命令，按照提示输入B的登录密码即可 ssh-copy-id -i 图中红框部分 root@机器B的ip 注：以上操作为节点采用密钥登录，无密码的场景下 若所建节点采用密钥对登录的形式，可手动复制公钥文件id_rsa.pub到对端节点的指定用户的home路径下（root用户的路径为/root）
String 根据自己偏好的语言来获取不同语言的返回内容，zh-cn或者en_us Content-Type 是 String 发送的实体的MIME类型 表3 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 datasets 是 String 每个可信计算节点的数据集名 features
通过调用接口获取用户Token接口获取。 X-Language 是 String 根据自己偏好的语言来获取不同语言的返回内容,zh-cn或者en_us Content-Type 是 String 消息体的类型（格式），必选，默认取值为“application/json”，有其他取值时会在具体接口中专门说明。
可信联邦学习作业是可信智能计算服务提供的在保障用户数据安全的前提下，利用多方数据实现的联合建模。 安全可信。 多种训练场景。 方便与已有服务对接。 使用场景 横向联邦机器学习 横向联邦机器学习，适用于参与者的数据特征重叠较多，而样本ID重叠较少的情况，联合多个参与者的具有相同特征的多行样本进行可信联邦学习，联合建模。
其中“不可区分度”即为实时隐匿查询的安全级别，不可区分度越高，则安全级别越高，但查询的速度会变慢，传输的数据量也会变大。 企业A完成信息选择后，单击“保存并提交审批”即可向数据提供方企业B发送一条审批信息。 企业B在自己的计算节点上可以单击“审批管理”，选择“待处理”的实时隐匿查询作业审批，
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 企业信用评估应用场景示意图
通过调用接口获取用户Token接口获取。 X-Language 是 String 根据自己偏好的语言来获取不同语言的返回内容，zh-cn或者en_us Content-Type 是 String 消息体的类型（格式），必选，默认取值为“application/json”，有其他取值时会在具体接口中专门说明。
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