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获取计算节点详情信息 功能介绍 功能描述：用户可以使用该接口获取单个可信计算节点详情信息。 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v1/{project_id}/agents/{agent_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id
查询空间节点列表 功能介绍 功能描述：用户可以使用该接口查询空间可信节点（包含聚合节点和计算节点）列表。 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/nodes 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型
获取计算节点列表 功能介绍 功能描述：用户可以使用该接口获取可信节点信息列表。支持节点名称与空间名称的模糊查询。 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v1/{project_id}/agents 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id
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”，保存后单击“确定”，完成邀请合作方操作。 “租户名称”是指合作方的华为账号，如何获取请参考合作方如何获取租户名称。 “租户别名”是合作方在TICS中的别名，由用户自定义即可，设置该参数的目的是保护合作方的信息安全。 图2 添加合作方
管理数据 数据管理概述 创建连接器 创建数据集 发布数据 数据预处理 父主题： 计算节点管理
同的数据集即可发起模型评估。 至此使用可信联邦学习进行联邦建模的过程已经完成，企业A已经训练出了一个符合自己要求的算法模型，后续文档会介绍如何使用已有的算法模型对新的数据进行预测。 父主题： 使用TICS可信联邦学习进行联邦建模
、Mysql数据集，后续会支持更多华为云服务及原生服务的资源访问功能。连接信息中的敏感部分不会离开参与方侧。 数据管理包含创建数据和数据预处理，是可信智能计算服务的一项获取、配置及发布数据资源的功能。参与方进入数据管理>数据创建页面，选择对应连接器（连接器管理中已建立完备），将需
空间升级与回滚 本章节将介绍如何对已创建的空间进行升级与回滚。 空间升级 空间回滚 父主题： 空间管理
列表。 数据来源为数据需求方公司B发送来的使用申请：申请交换的数据集、数据集字段（结构化数据才有该字段）。 在申请列表中选择申请状态为“待处理”，单击“查看详情”了解用数方需求。根据实际情况同意或者驳回申请。 父主题： 可信数据交换场景
作业审批通过后，才能单击“启动数据初始化”。 审批实时隐匿查询作业 审批方登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上选择“审批管理”，打开审批页面。 选择待处理的审批记录，单击“查看详情”。 填写审批意见，单击“同意”。 图1 填写审批意见 启动数据初始化 审批通过后，发起方可以在实时隐匿查询页面作业列表中单击“启动数据初始化”。
的业务诉求。 根据前一篇文章，企业A已经通过可信联邦学习功能训练出了一个预测客户时候是高价值用户的模型。 本文主要介绍企业A和大数据厂商B如何通过已有的模型对新的业务数据进行预测。 父主题： 使用TICS联邦预测进行新数据离线预测
在两台虚机上安装rsync及corntab服务，已安装则跳过（HCS底座发行的系统镜像是默认安装的；客户提供的机器，需要客户运维侧保障）。 参照如何在两个节点间免密ssh登录完成节点免密设置。 在节点A任意目录下创建该脚本sync_tics.sh，建议放在 /opt/tics目录下，确保脚本文件具备可执行权限。
在两台虚机上安装rsync及corntab服务，已安装则跳过（HCS底座发行的系统镜像是默认安装的；客户提供的机器，需要客户运维侧保障）。 参照如何在两个节点间免密ssh登录完成节点免密设置。 在节点A任意目录下创建该脚本sync_tics.sh，建议放在 /opt/tics目录下，确保脚本文件具备可执行权限。
数据申请”，打开数据申请页面。 在数据申请页面单击“我收到的”，查看供数方节点收到的申请列表。 图1 我收到的数据申请 在申请列表中选择申请状态为“待处理”，单击“查看详情”了解用数方需求。根据实际情况同意或者驳回申请。 图2 查看详情 （可选）如果同意申请，则可以创建合约，继续后续的合约流程，即用数方达成数据交换的合约。
批。 提交完成后，在页面下方可查看审批方和审批进度。 图2 审批进度 数据提供方进入数据集所在计算节点，单击页面左侧的“审批管理”，查找待处理的审批项。单击“查看详情”。 图3 审批管理 详情页可以看到审批报告，报告内容包括作业发起方、会在该计算节点连接器上执行的SQL语句、各字
Manager页面，更新初始密码。 将数据资源导入MRS中的Hive，操作步骤参考从零开始使用Hive中关于导入数据的描述。 配置安全组，操作步骤请参考如何配置安全组。 安全组配置示例 该步骤是为了确保计算节点的部署节点能够与该MRS集群通信以获取Hive数据。 一种方式是让计算节点与MRS集群的master节点处于同一个安全组。
规格时建议配置范围为4~8，大规格部署时建议配置范围为8~16，具体根据实际需求和情况调整。 apsi.num.threads：数据提供方处理查询并发线程数，默认1，取值正整数，并发线程数越大，性能越优。 id.byte.length：查询id序列化字节长度，默认20，需要根据实际情况调整。
（LR）模型。相较于单方训练，纵向联邦LR训练覆盖用户双方特征，模型预测精度更高。TICS采用SEAL同态加密确保双方数据交互安全，通过批处理技术进一步提升联邦训练性能。 公测 创建纵向联邦学习作业 2 样本对齐支持PSI算法 纵向联邦作业中支持对两方数据集进行样本对齐，在不泄露
electric_bal 电费 敏感 water_bal 水费 敏感 从业务角度考虑，安排五个阶段，来对TICS系统进行验证和测试。本章重点讲述如何端到端实现一个该场景下的隐私计算作业完整执行流程。 导入数据 在第一个合作方Partner1的MySQL数据源中，通过如下的SQL语句创建数据表：
electric_bal 电费 敏感 water_bal 水费 敏感 从业务角度考虑，安排五个阶段，来对TICS系统进行验证和测试。本章重点讲述如何端到端实现一个该场景下的隐私计算作业完整执行流程。 导入数据 在第一个合作方Partner1的MySQL数据源中，通过如下的SQL语句创建数据表：
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