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图1 作业报错信息 TICS针对每个作业，分配了固定的工作内存，当同时运行的作业较多时，可能出现该报错。如图2所示，您可以在TICS空间作业列表查看是否有其他作业正在运行，等待其运行完成，再重试该作业。 图2 作业列表 如果需要执行的作业计算量比较小，也可以根据结果提示，在执行界面的运行参数处设置user
String 空间server组件的ip，为server的snatip，设置代理节点的入方向安全组规则 nat_eip String 可信节点绑定的网关的ip，CCE部署时会返回该值 nat_eip_id String 可信节点绑定的网关的ip的Id，CCE部署时会返回该值 node_az
场景描述 有效的风险控制能够消灭或减少风险事件发生的各种可能性，或减少风险事件发生时造成的损失，对于企业具有重要意义。现阶段，企业级的单方风控体系已逐步建立，在机构内数据统一共享的基础上实现了覆盖业务前、中、后各环节的智能风控。然而，单方数据风控面临存在数据不全面、风控不及时的问题。随
dpoint。 获取终端节点 终端节点（Endpoint）即调用空间API的请求地址，不同服务不同区域的终端节点不同。 可信智能计算服务的终端节点Endpoint构造规则如下，请您根据业务需要选择对应区域的终端节点。 表1 可信智能计算服务Endpoint 区域名称 区域ID 终端节点（Endpoint）
1.1 端口 MySQL数据库的端口。 3306 驱动文件 对应数据库版本的驱动文件。 mysql-driver.jar 用户名 访问MySQL数据库的用户，该用户拥有MySQL数据库的读、写和删除权限。 username 密码 访问MySQL数据库的用户密码。 DB_password
value of the uniqueID…)，则检查自己的最终输出结果中，是否有和自己做Join连接的ID完全对应的字段。例如输出了名字，而名字可以倒推身份证，因此这种计算会被认为是风险行为，拒绝输出结果。 如果错误提示是可能泄露的敏感数据(may disclose the value
空间升级 约束限制 只有空间有新版本或者空间升级失败时，才能再次进行空间升级。 删除中的空间无法进行空间升级。 空间升级过程中会导致空间的不可用。 升级过程的相关操作记录将会保存。 由于1.20.0版本架构变化，如果需要跨1.20.0版本升级，则需要联系客服或技术支持人员，先刷新
空间回滚 约束限制 只有空间升级失败或者回滚失败，才能进行回滚。 删除中的空间无法进行空间回滚。 空间回滚的过程中会导致空间的不可用。 回滚过程的相关操作记录将会保存。 由于1.20.0版本架构变化，如果需要跨1.20.0版本回滚，则需要联系客服或技术支持人员，先刷新后台数据库，再通过TICS控制台进行空间回滚。
启动作业后会生成一条新的历史作业记录。模型训练页面展示了历史作业的执行情况、模型的评估指标和生成时间。模型的评估指标是使用训练数据集产生的。 单击“查看参数”可以查看该模型训练时指定的机器学习作业参数；逻辑回归作业可以单击“查看中间结果”实时查看每一次迭代的评估指标。 图12 模型训练参数
隐私求交是可信智能计算服务提供的安全获取参与双方所持数据交集的功能。它允许参与计算的双方，在不获取对方任何额外信息（除交集外的其它信息）的基础上，得到双方持有数据的交集。 单独使用场景 数据持有双方为获取己方与对方数据的交集，在不暴露其它数据的情况下，将需要获取交集的那一部分数据与对方的数据，通过创
至此，企业A完成了整个TICS联邦建模的流程，并将模型应用到了营销业务当中。这个预测作业可以作为后续持续预测的依据，企业A可以定期地使用模型预测自己的新业务数据。同时企业A也可以根据新积累的数据训练出新的模型，进一步优化模型预测的精确率，再创建新的联邦预测作业，产出更精准的预测结果供业务使用。 父主题：
场景描述 背景信息 本案例以“小微企业信用评分”的场景为例。 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。
、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）等一系列准备工作。 本入门示例，是为了演示TICS使用的全流程。组织方在组建空间时，需要至少添加1位合作方。 父主题： 快速入门
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可信智能计算平台的横向联邦功能，实
部署配置选择边缘节点部署。 云租户部署模式下，TICS服务可以按照选取的规格，为客户预置默认资源分配策略。 边缘节点部署模式下，使用的纳管节点为客户机器或者云上虚机，TICS服务无法主动感知到节点资源大小，需客户手动填入。 图1 资源分配策略 这样就会有不合理的资源分配场景出现，最终导致计算节点容器因资源不足启动失败。
）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 根据人员的职能进行划分，使用TICS的用户主要可以分为以下两类。
感，脱敏）的设定、元数据的发布等，为数据源计算节点提供全生命周期的可靠性监控、运维管理。 可信联邦学习 对接主流深度学习框架实现横向和纵向的联邦训练，支持基于安全密码学(如不经意传输、差分隐私等)的多方样本对齐和训练模型的保护。 数据使用监管 为数据参与方提供可视化的数据使用流图
CONNECT_TIME_OUT 空间和可信节点连接超时，需要排查空间到可信节点的网络连接，及可信节点的运行状态，如状态异常可尝试重启。 TICS.SRV.90000010. API_TIME_OUT 空间调取可信节点的互信接口超时，排查可信节点的状态是否是运行中，如状态异常可尝试重启。 TICS.SRV
作业发起方通过计算节点提供的控制台页面，发起多方安全计算作业。 多方安全计算作业在TICS中进行解析和任务计划构建，并下发任务给各个数据参与方所在的计算节点。 参与方计算节点从租户侧网络内的数据中获取数据，并使用安全算法进行加密输出。 数据在TICS提供的服务器中进行机密计算。 最
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 根据人员的职能进行划分，使用TICS的用户主要可以分为以下两类。 组织方 面向熟悉业务并具有管理、决策、审核权限的管理人员。组织方具有TICS的所有权限，包括创建空间、邀请空
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