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保存横向联邦学习作业 调用方法 请参见如何调用API。 URI PUT /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
2021年6月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 联邦分析引入PSI和同态加密算法 联邦数据分析支持高级别隐私保护，隐私保护等级设置为高时，会启用高安全性的隐私计算算法保障计算过程的安全，例如同态加密、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
请参见如何调用API。 URI GET /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-vertical-jobs/{job_id}/features-selection-result 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id
请参见如何调用API。 URI GET /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-predicted-jobs 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，最大长度32，由字母和数字组成 league_id
请参见如何调用API。 URI GET /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-vertical-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
SUBMITING, DEPLOYING, TERMINATING; data_count Long 样本对齐数据量 obs_path String obs/本地文件路径 start_time String 开始时间 end_time String 结束时间 result_ext
请参见如何调用API。 URI POST /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-vertical-jobs/{job_id}/idTruncation 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
传到自己的计算节点上，通过“数据管理”模块创建各自的数据集，并单击“发布”。 以企业A为例，数据集信息如下： 隐私求交场景需要将求交的字段设置为“非敏感”的唯一标识。 父主题： 隐私求交黑名单共享场景
获取多方安全计算作业详情 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/sql-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
请参见如何调用API。 URI POST /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-vertical-jobs/{job_id}/ivcalculate 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
产品概述 可信智能计算服务TICS（ Trusted Intelligent 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
除。 服务授权操作 进入TICS服务控制台，为保证正常创建TICS服务，需要先设置服务委托。 进入计算节点购买页面，在“部署配置”区域，设置部署方式为“边缘节点部署”，在弹出的对话框单击“同意授权”。 同意授权后，TICS将在统一身份认证服务IAM下为您创建名为tics_admi
除。 服务授权操作 进入TICS服务控制台，为保证正常创建TICS服务，需要先设置服务委托。 进入计算节点购买页面，在“部署配置”区域，设置部署方式为“边缘节点部署”，在弹出的对话框单击“同意授权”。 同意授权后，TICS将在统一身份认证服务IAM下为您创建名为tics_admi
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.task.memory.size或tics.task.memory.size，将其值设置小于剩余内存，单位GB/MB/KB。 user.task.memory.size：参与方计算节点分配的作业最大内存。
请求服务器返回指定资源。 PUT 请求服务器更新指定资源。 POST 请求服务器新增资源或执行特殊操作。 DELETE 请求服务器删除指定资源，如删除对象等。 HEAD 请求服务器资源头部。 PATCH 请求服务器更新资源的部分内容。 当资源不存在的时候，PATCH可能会去创建一个新的资源。
user_name 是 String 部署可信计算节点时设置的用户名，支持英文、数字、中文字符和特殊字符，但不能包含/:*?"<>|等特殊字符，长度1-128 password 是 String 用户密码，部署可信计算节点时设置的密码 响应参数 状态码： 200 表3 响应Body参数
简介 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。
查看求交结果 隐私求交作业执行完成后，企业A可以通过单击“历史作业 > 查看结果”看到隐私求交作业的运行结果，包括交集的大小和交集文件的路径。 打开obs到指定目录下查看，可以看到有两个结果文件，其中一个是交集记录的序号alignedIds.csv，另一个是交集记录的id alignedOriginalIds
场景描述 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。
TICS服务会对两方的数据先进行样本对齐，并对双方共有的数据进行联邦预测，预测的结果会保存在企业A（作业发起方）的计算节点上。企业A可以通过obs服务或者登录到计算节点后台获取到对应路径的文件。 当只有一方提供特征时，预测的结果如下，第一列是用户的id，第二列是用户是否是高价值用户的标签，第三列、第四列是对应的概率：
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