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横向联邦学习场景 TICS从UCI网站上获取了乳腺癌数据集Breast，进行横向联邦学习实验场景的功能介绍。 乳腺癌数据集：基于医学图像中提取的若干特征，判断癌症是良性还是恶性，数据来源于公开数据Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic)。 场景描述
如何调用空间API 构造请求 认证鉴权 返回结果
联邦分析作业管理 查询联邦分析作业列表 父主题： 空间API
态加密、PSI等。 数据将以密文状态做计算，严格保障数据的计算安全。 公测 创建联邦数据分析作业 2021年5月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 联合审批 开启联合审批后，所有计算任务执行时，均会生成审批报告，提交到数据提供方审批。保证高价值数据在联合使用场景中的安全透明。
agent_id 是 String 可信计算节点id 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 offset 是 Integer 起始位置。 当前页面数，默认为0，取值0-2147483647。 取值为0时系统默认返回第1页，与取值为1相同。 limit 是 Integer
application/json { "user_name":"user_name", //创建计算节点时的“计算节点登录名称” "password":"password" //创建计算节点时的“登录密码” }' 获取Token后，再调用其他接口时（以获取可信节点详情接口为例），
agent_id 是 String 可信计算节点id。 支持数字，英文字母，下划线，长度32。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 offset 是 Integer 起始位置，取值0-2147483647。取值为0时系统默认返回第1页，与取值为1相同。 limit 是 Integer
可信节点管理 获取计算节点列表 获取计算节点详情信息 父主题： 空间API
CE服务进行相关配置，避免影响TICS服务的正常使用。 请自行关注部署节点的系统安全防护与配置加固，确保机器在安全的前提下进行隐私计算节点部署。 CCE服务委托授权 由于CCE在运行中对计算、存储、网络以及监控等各类云服务资源都存在依赖关系，因此当您首次登录CCE控制台时，CCE
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。 创建实时预测作业 执行实时预测作业 删除实时预测作业 父主题： 联邦预测作业
获取横向联邦学习作业详情 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-jobs/{job_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目ID，最大32位，由字母和数字组成
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
基于TICS实现端到端的企业积分查询作业 简介 阶段一：数据发布 阶段二：隐私规则防护 阶段三：审批防护 阶段四：基本计算能力验证 阶段五：基于MPC算法的高安全级别计算 阶段六：统计型作业的差分隐私保护
ces/{notice_id}/approval 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 agent_id 是 String 可信计算节点id。 支持数字，英文字母，下划线，长度32。 notice_id 是 String 通知记录id。 支持数字，英文字母，下划线，长度32。
结果存储agent名称，最大长度128 result_storage_region_name String 结果所在region name，最大长度128 obs_path String obs/本地文件路径，最大长度256 counter_map Map<String,Integer> 实例统计，最大长度1024
安全沙箱机制 背景 当计算节点执行横向联邦训练型作业时，若执行脚本中包含恶意行为，包含但不限于非授权访问其他作业数据、篡改文件和配置、恶意消耗容器资源等场景时，会影响到数据提供方的计算环境安全以及其他学习作业的正常执行。 针对该问题，在边缘节点部署场景中，TICS通过构建Pyth
实时隐匿查询场景 外部数据共享 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
ces/{instance_id}/sample 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 agent_id 是 String 可信计算节点id 支持数字，英文字母，下划线，长度32。 instance_id 是 String 作业实例id 支持数字，英文字母，下划线，长度32。
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，实现在患者隐私不
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