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反字段隐私配置规则的语句会被明确拒绝。 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
获取项目ID 项目ID表示租户的资源，账号ID对应当前账号。用户可在对应页面下查看不同Region对应的项目ID和账号ID。 注册并登录管理控制台。 在用户名的下拉列表中单击“我的凭证”。 在“API凭证”页面，查看账号名和账号ID，在项目列表中查看项目ID。 调用API获取项目ID
应用示例 空间API应用示例 计算节点API应用示例
Scikit-Learn的StandardScaler进行了归一化。为了模拟横向联邦学习场景，将数据集随机划分为三个大小类似的部分：（1）xx医院的训练集；（2）其他机构的训练集；（3）独立的测试集，用于准确评估横向联邦学习得到的模型准确率。此外由于原始的数据集较小，采用了Imb
开发环境简介 在进行多方安全计算应用开发时，要准备的环境如表1所示。 同时需要准备运行调测的Linux环境，用于验证应用程序运行正常。 表1 准备项 准备项 说明 购买TICS服务 在TICS控制台通过下单建立数据空间，或者将租户加入已有的数据空间。 部署计算节点 在TICS控制
为保证正常创建TICS服务，需要先设置服务委托。 前提条件 服务授权需要主账号或者admin用户组中的子账号进行操作。 授权委托需查看IAM委托列表，如果存在名为tics_admin_trust的委托和tics_role_trust的权限，需要先删除。 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。
作业实例管理 查询实例执行状态 查询执行结果 停止作业实例 查询实例异常信息 查询作业的历史实例列表 父主题： 计算节点API
参考图2进行配置。 图2 系统日志配置样例 系统日志配置完成并保存后，切换到应用日志，参考图3进行配置。 图3 应用日志配置样例 应用日志配置完成并保存后，此节点配置完成，成功对接AOM。 AOM服务查看可信节点日志 用户登录华为云。 搜索AOM服务，进入AOM服务控制台。 在A
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
保存并执行作业。单击下方的“保存并执行”按钮，即可发起执行横向联邦学习作业。 单击“历史作业”按钮，查看当前作业的执行情况。 单击“计算过程”按钮可以查看作业的具体执行计划。 单击“执行结果”按钮可以查看作业保存的模型文件路径，用于后续的评估型作业。 图4 查看作业的执行情况 图5 查看作业的具体执行计划
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
管理任务 任务管理是可信智能计算服务提供的一项查看计算节点参与任务的功能。通过任务管理，用户可以查看到曾在该计算节点上执行过的所有作业，并查看自己这个计算节点在作业中的位置以及数据流向。 通过任务管理，用户可以查看自己的计算节点在空间中的作业参与度，并通过“计算过程”来确认数据是否合理、安全地被使用。
作业实例管理 查询作业的历史实例列表 获取实例执行图 查询实例执行报告 父主题： 空间API
个参与者的共同样本的不同数据特征进行联邦机器学习，联合建模。 公测 创建纵向联邦学习作业 2 联盟和计算节点支持自助升级 在实际应用中，升级、回滚是一个常见的场景，TICS能够很方便的支撑联盟和计算节点升级和回滚。回滚也称为回退，即当发现升级出现问题时，让联盟和计算节点自动回滚到
联邦预测作业管理 查询联邦预测作业列表 查询训练作业下的成功模型 父主题： 计算节点API
WIDTH_BUCKET WINDOW WITH WITHIN WITHOUT WORK WRAPPER WRITE XML YEAR YEARS ZONE <UNSIGNED_INTEGER_LITERAL> <APPROX_NUMERIC_LITERAL> <DECIMAL_NUMERIC_LITERAL>
服务授权需要主账号或者admin用户组中的子账号进行操作。 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，根据弹出窗口提示勾选对应的委托权限。 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_admin_trust的委托，授权
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
法模型的特征数据。 使用场景 连接器使用场景：参与方的数据信息分布在不同的资源服务上，即可通过连接器管理功能来快速连接到名下的各类资源服务。 数据创建使用场景：参与方加入空间后，需要提供自己的数据集信息，用户即可通过数据创建功能，获取到名下详细的资源列表。同时，有敏感信息的数据，
发起方、参与方各自根据合约仓库章节中下载模板的描述，下载“数据上链存证和查询合约模板（又称链代码）”并保存到本地。 发起方、参与方各自按照链代码管理章节中“安装链代码”部分的描述，上传步骤4中已保存至本地的链代码压缩包。 注意事项： “链代码名称”参数值须为“ticsrule”。
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