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控制台。 图1 前往计算节点 登录计算节点后，在下图所述位置新建连接器。 图2 新建连接器 输入正确的连接信息，建立数据源和计算节点之间的安全连接。 图3 输入信息 建立完成后，连接器显示正常说明连接正常。 图4 连接正常 进入数据管理，进行数据集发布。 图5 新建数据管理 填写参数信息。
csv”的文件，即可查看访问密钥（Access Key Id和Secret Access Key）。 每个用户仅允许新增两个访问密钥。 为保证访问密钥的安全，访问密钥仅在初次生成时自动下载，后续不可再次通过管理控制台界面获取。请在生成后妥善保管。 获取项目ID和账号ID 项目ID表示租户的资源
csv”的文件，即可查看访问密钥（Access Key Id和Secret Access Key）。 每个用户仅允许新增两个访问密钥。 为保证访问密钥的安全，访问密钥仅在初次生成时自动下载，后续不可再次通过管理控制台界面获取。请在生成后妥善保管。 获取项目ID和账号ID 项目ID表示租户的资源
事件信息内容主要有：参与方[参与方别名]创建[作业类型]作业[作业名称:作业实例id]，使用数据集[数据集名称]，耗费[时间]，输出[条数]。 多方安全计算作业中的作业详情信息，即SQL语句也会参与审计，但该信息属于敏感信息不会上链。 父主题： 计算节点管理
“目的端点”参数值为“tics-agent”； “目的端点资源”参数值为“/”。 云租户部署参数 部署规格 中规格 中规格：适用百万级别数据多方安全计算，五十万内对齐样本联邦建模 大规格：适用千万级别数据多方安全计算，百万级别对齐样本联邦建模 虚拟私有云 - 选择合适的VPC 子网 - 选择合适的子网地址 NAT网关
“目的端点”参数值为“tics-agent”； “目的端点资源”参数值为“/”。 云租户部署参数 部署规格 中规格 中规格：适用百万级别数据多方安全计算，五十万内对齐样本联邦建模 大规格：适用千万级别数据多方安全计算，百万级别对齐样本联邦建模 虚拟私有云 - 选择合适的VPC 子网 - 选择合适的子网地址 NAT网关
创建数据连接器，以MySQL类型为例。 创建数据集 创建数据集，以MySQL类型为例。 发布数据集 发布数据集。 创建分析型作业 创建多方安全计算作业。 保存分析型作业 保存多方安全计算作业。 执行作业 执行多方安全计算作业。 查询作业结果 查询分析作业执行结果。保存分析型作业 准备数据 在调用API之前(分析类型)，您需要准备如下数据。
“目的端点”参数值为“tics-agent”； “目的端点资源”参数值为“/”。 云租户部署参数 部署规格 中规格 中规格：适用百万级别数据多方安全计算，五十万内对齐样本联邦建模 大规格：适用千万级别数据多方安全计算，百万级别对齐样本联邦建模 虚拟私有云 - 选择合适的VPC 子网 - 选择合适的子网地址 NAT网关
经过计算，66539.583321490225131-66078.857559963717677=461， 通过差分隐私算法保护聚合操作的安全性，使开启算法保护的计算差值与预期得到的实际差值274不同，避免真实数据被窃取。 父主题： 基于TICS实现端到端的企业积分查询作业
迭代次数 即epoch，数据将会被执行的次数。评估型作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
作业每次运行都将产生一个作业实例，以区分、记录作业历次运行的状况。 作业实例任务（Job instance Task） 作业实例拆解出的更细粒度任务。 多方安全计算 允许多合作方参与的结构化数据SQL分析作业。 可信联邦学习 允许多合作方参与的模型训练、评估作业。 联邦预测学习 允许多合作方参与的样本联合预测作业。
id String 作业实例id。 job_id String 作业ID。 job_ins_type String 作业类型 1.SQL—多方安全计算 2.HFL—横向联邦学习 3.VFL_TRAIN---纵向联邦学习（训练） 4.VFL_EVALUATE---纵向联邦学习（评估） 5
向联邦数据资源中步骤3。 迭代次数 即epoch，数据迭代计算的次数。 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。
在数据合约页面单击“我收到的”。可以看到数据需求方公司A发送来的数据合约。 图3 我收到的数据合约 单击“查看详情”可以查看合约的具体内容，检查无误后单击“同意并执行”可以执行合约进行数据交换。 图4 查看合约内容 数据交换。 B公司单击合约执行后，在左侧导航树上选择“可信数据交换
内部服务器错误 { "error_code" : "TICS_AGENT.10000012", "error_msg" : "测试连接失败，请检查参数或上传文件权限" } 状态码 状态码 描述 200 连接器连接测试成功 401 操作无权限 500 内部服务器错误 父主题： 连接器管理
league_server_ip_security_group_rule String 入方向安全组规则ID league_server_snat_ip String 空间server组件的ip，为server的snatip，设置代理节点的入方向安全组规则 nat_eip String 可信节点绑定的网关的ip，CCE部署时会返回该值
概述 目前TICS支持两种隐匿查询方式： 批量隐匿查询：支持SQL语言查询，适用大数据量批量查询场景。 实时隐匿查询：适用高性能、实时性要求高的查询场景，应用程序可以通过提供的标准API使用。 父主题： 隐匿查询
"SQLValidate_@efb586519206414eb280e5ea1693cbe3#e660", "task_name" : "隐私规则检查", "last_step_task_ins_id" : [ ], "start_time" : 1667482475000
开发数据预处理作业 数据预处理通常被用于评估/训练作业场景。本文以使用训练数据训练预处理作业，然后再将预处理方法应用于评估/预测数据为例进行说明。 训练数据预处理作业 评估/预测数据预处理 前提条件 已提前准备好训练数据，和评估/预测数据。 数据预处理作业选择的结构化数据集（包括
创建数据预处理作业 数据预处理是训练机器学习模型的一个重要前置步骤，其主要是通过转换函数将特征数据转换成更加适合算法模型的特征数据过程。TICS特征预处理功能能够实现对数据的探索、分析、规整以及转换，以达到数据在训练模型中可使用、可实用，在TICS平台内完成数据处理到建模的闭环。
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