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保证目录下至少包含一个csv文件，且所有csv文件的特征数保持一致。此外，选择数据集的原始文件，需要指定csv文件的“分隔符”、“是否包含表头”。“是否包含表头”是指文件的第一行是否是每一个字段的名称。 数据结构：配置每个字段的类别标签，包括以下几种： “字段类型”：支持BOOL
如何修改结果文件的权限？ 部署方式 OBS存储 使用“云租户部署”的“OBS存储”存储方式部署的可信计算节点生成的结果文件均存储在obs云服务中，可以通过obs服务下载，文件的权限策略根据用户在obs服务上的配置决定。 极速文件存储卷或边缘节点部署 而以“云租户部署”的“极速文件存储
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
实例管理页面上方展示了计算节点资源使用概况，分别为当前节点的多方安全计算和可信联邦学习的CPU资源当前使用量，并每分钟刷新一次。下方列表默认优先展示失败状态的实例，可通过列表调整按照执行时间排序，并支持以下筛选条件： 实例ID：全匹配或前N位模糊匹配 作业ID：全匹配 作业名称：模糊匹配 实例类型、执行状态：列表筛选
查询敏感数据的结果可见，可由该提供方进行识别，并进行拒绝操作。 图1 审批详情 在审批详情中也可看到两个字段相加的情况，如下图所示。 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
TICS提供的接口为符合RESTful API设计规范的自研接口。 使用空间API可以查询TICS空间的相关信息，如获取空间列表、获取计算节点列表等。空间API可通过调用IAM服务“获取用户Token接口”获取Token进行认证鉴权，支持在API Explorer平台在线调试。空间API支持的接口请参见表1。
用户需要计算节点短暂脱离空间，一段时间内不想被其他参与方使用自己的数据时，可以手动触发计算节点下线。即“计算节点状态”为“在线”时，触发单击下线，计算节点会切换成离线状态，180秒后空间其他参与方无法使用该计算节点已发布的数据集运行作业。 用户想要加入空间，想被其他参与方使用自己的数据时，可以手动触发计算节点上线
阶段二：隐私规则防护 使用TICS的隐私规则防护能力确保数据安全。 前提条件 完成数据发布。 操作步骤 进入多方安全计算的作业执行界面，单击创建。 图1 创建作业 在作业界面中，按照1~4提供的案例和SQL语句进行作业测试。 图2 作业界面 假设有人输入以下代码试图直接查询敏感数据。
训练轮数 训练的轮数，每一轮训练结束都会对各方训练出的权重进行一次安全聚合。 重试 开关开启后，执行失败的作业会根据配置定时进行重试，仅对开启后的执行作业生效。 开关关闭后，关闭前已触发重试的作业不受影响，仅对关闭后的执行作业生效。 CPU配额 执行作业使用容器的CPU核数。 内存配额
用区域和可用区来描述数据中心的位置，您可以在特定的区域、可用区创建资源。 区域（Region）指物理的数据中心。每个区域完全独立，这样可以实现较大程度的容错能力和稳定性。资源创建成功后不能更换区域。 可用区（AZ，Availability Zone）是同一区域内，电力和网络互相隔离的物理区域，一
业的迭代次数固定为1。 训练轮数 训练的轮数，每一轮训练结束都会对各方训练出的权重进行一次安全聚合，评估型作业的轮数固定为1。 重试 开关开启后，执行失败的作业会根据配置定时进行重试，仅对开启后的执行作业生效。 开关关闭后，关闭前已触发重试的作业不受影响，仅对关闭后的执行作业生效。
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。
隐私规则防护 使用TICS的隐私规则防护能力确保数据安全。 前提条件 完成数据集发布。 操作步骤 进入多方安全计算的作业执行界面，单击创建。 图1 创建作业 在作业界面中，按照示例一和示例二提供的案例和SQL语句进行作业测试。 图2 作业界面 示例一： 假设有人输入以下代码试图直接查询敏感数据。
Service)。可信智能计算服务TICS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。 在调用可信智能计算服务TICS
联邦预测作业在保障用户数据安全、模型资产安全的前提下，利用多方数据和模型实现样本联合预测。 目前TICS支持两种类型的预测方式： 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。 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
} 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 查询节点列表成功 500 查询节点列表失败 父主题：
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
内存(GIB)：用户填写容器使用的内存配额，范围为4~999的正整数。为了达到计算资源最佳使用效率，建议内存配额控制在43G以内。 计算节点密钥(.p12)：请从通知管理下载的空间配置的压缩包中，提取计算节点密钥(.p12格式) 并导入上传。 CA证书(.jks)：请从通知管理下载的空间配置的压缩包中，提取CA证书(
支持在分布式的、信任边界缺失的多个参与方之间建立互信空间； 实现跨组织、跨行业的多方数据融合分析和多方联合学习建模。 灵活多态 支持对接主流数据源（如MRS、 DLI、 RDS、 Oracle等）的联合数据分析； 支持对接多种深度学习框架(TICS，TensorFlow)的联邦计算；
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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