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执行样本对齐 功能介绍 执行样本对齐 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-vertical-jobs/{job_id}/sampleAlignment 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型
执行纵向联邦模型训练作业 功能介绍 执行纵向联邦模型训练作业 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-vertical-jobs/{job_id}/execute 表1 路径参数 参数 是否必选
创建数据 数据拥有方公司A创建和发布数据集。可供选择有两种数据资产类型：结构化数据集、非结构化数据集。创建数据集后，发布数据集，此时对空间内的所有代理可见。 父主题： 可信数据交换场景
nt_power上发布。 表1 企业税收和资助金情况表tax 列名 含义 字段分类 Id 企业id 唯一标识 tax_bal 税收 敏感 Industry 行业类型 不敏感 表2 企业政府资助金数据表support 列名 含义 字段分类 Id 企业id 唯一标识 supp_bal
修改对应作业；单击操作栏的“查看结果”或者“作业报告”，可在弹出的页面查看执行结果和作业报告； 在实例列表中，查找待查看计算过程的作业，单击实例ID展开，在操作栏单击“计算过程”。 图4 在计算节点侧查看作业计算过程 计算过程页面可以单击任务节点，查看开始和结束时间等信息。在计算
前提条件 完成隐私规则防护。 操作步骤 敏感数据被查询时，可以在审批详情中，看到是否使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。
执行纵向联邦分箱和IV计算作业 功能介绍 执行纵向联邦分箱和IV计算作业 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-vertical-jobs/{job_id}/ivcalculate 表1
为了能够给您提供更好的云服务使用体验，建议您优先完成实名认证。实名认证分为个人账号和企业账号认证，不同账号类型认证的方法请参考以下链接。若您的账号已通过实名认证，可以略过此部分内容。 个人账号如何完成实名认证 企业账号如何完成实名认证 实名认证信息提交后，请耐心等待审核结果，最长3个工作日内完成审核。
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
获取空间组员信息 功能介绍 功能描述：用户可以使用该接口获取空间组员信息 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/partners 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id
大数据厂商B在自己的计算节点单击“审批管理”模块，找到“待处理”的审批请求单击“查看详情”，可以看到企业A是如何使用自己的数据集的。 确认无误后再单击“同意”即允许企业A使用己方的数据集进行联合统计。 此时企业A在自己的计算节点上可以看到这个样本分布联合统计作业的状态已经变为了审批通过，“执行”按钮已经亮起。
执行实时隐匿查询作业 企业A在发起实时隐匿查询前需要先执行数据初始化。 待实时预测作业初始化完成后，企业A可以通过页面单击“执行”试用发起查询。 例如查询id为“19581e27de7ced00ff1ce50b2047e7a567c76b1cbaebabe5ef03f7c3017
最新动态 本文介绍了TICS各特性版本的功能发布和对应的文档动态，新特性将在各个区域（Region）陆续发布，欢迎体验。 2021年9月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 秘密分享 横向联邦学习新增支持秘密分享算法。 商用 联邦机器学习作业 2 隐私集合交集PSI 联
空间统计信息 查看空间的合作方列表 在详情页下方单击“合作方管理”页签查看空间的合作方列表。 图2 合作方列表 查看空间的合作方数据 在详情页下方单击“合作方数据”页签查看注册到空间的合作方数据列表。 图3 合作方数据 查看可信计算环境 在详情页下方单击“可信计算环境”页签查看注册到空间的可信节点列表。
金融联合营销 传统金融企业联合营销模式中，金融企业往往需要将双方的数据集中到一个安全实验室中进行标签融合，模型训练，但常面临数据泄露和隐私等挑战。联邦建模采用分布式架构进行部署和建模，参与联合营销的企业原始和明细数据不出库的前提下进行跨域数据建模，实现精准营销，同时保障企业数据安全与个人隐私。
场景描述 现有企业A和企业B达成了一项数据共享合作协议，企业B允许企业A根据用户id查询企业B的数据，辅助企业A的实时分析业务。而企业A不想暴露给企业B自己查询的用户id，因为查询该用户的信息隐含着“该用户是企业A的客户”的信息，存在用户隐私泄露的风险。 企业A和企业B可以使用TI
b.id TICS会识别并提示。 图4 执行失败告警 上述隐私规则，均为TICS系统提供的默认规则。 父主题： 基于TICS实现端到端的企业积分查询作业
合建模。 已发布区域：北京四、北京二 如何创建横向训练型作业？ 如何创建横向评估型作业？ 如何创建纵向联邦学习作业？ 联邦预测作业 联邦预测作业在保障用户数据安全的前提下，利用多方数据和模型实现样本联合预测。 已发布区域：北京四、北京二 如何创建联邦预测作业？
阶段四：基本计算能力验证 验证TICS的基础计算能力，以计算各企业在2021年的价值评分，用于评估信贷能力，其中的公式仅为简单的参考计算式。 前提条件 完成审批防护。 操作步骤 执行如下的sql作业。 select c.id as `企业id`, 0.5 * a.tax_bal + 0
支持DWS连接器配置的DWS数据集。 支持API连接器配置的API数据集。 创建实时隐匿查询作业 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 隐匿查询 > 实时隐匿查询”，打开实时隐匿查询作业页面。 在“实时隐匿查询”作业页面中，单击“创建”。 图1 创建作业 在作业创建页面中输入
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