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钮，配置训练的超参数并开始训练。 等待训练完成后就可以看到训练出的模型指标。 模型训练完成后如果指标不理想可以重复调整7、8两步的所选特征和超参数，直至训练出满意的模型。 父主题： 使用TICS可信联邦学习进行联邦建模
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。 对重试操作配置后，配置CPU配额和内存配额。执行批量预测作业时，会创建新容器来执行，这两个配额参数的值为创建新容器的CPU核数和内存大小，默认CPU核数为1，内存大小512M。 然后勾选“选择训练作业”列表中的某一训练作
查看履约记录 查看供数方和用数方在合约界面的履约记录，包括关于合约的创建、提交、撤回、拒绝、确认、中止、到期、作业执行、文件解密等关键事件。 前提条件 已创建合约，参考创建合约。 创建数据交换作业 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上选择“可信数据交换 > 数据合约”，打开数据合约页面。
作业授权 前提条件 仅当实时隐匿查询作业开启“作业是否可被授权执行”开关并审批通过后，发起方可以进行作业授权，参考创建作业和审批实时隐匿查询作业。 作业授权 在实时隐匿查询作业列表页面，查找待授权的作业，单击“更多>授权”。 图1 授权作业 在弹出的窗口中，选择需要授权的执行节点
发布数据集 企业A和大数据厂商B分别将自己的csv数据文件上传到自己的计算节点上，通过“数据管理”模块创建各自的数据集。 企业A的数据集如下： 大数据厂商B的数据集如下： 创建数据集后单击“发布”按钮即可将数据的元数据信息发布到tics空间侧，供其他合作方参考。 父主题： 使用TICS多方安全计算进行联合样本分布统计
发布数据集 企业A和大数据厂商B分别将自己的csv数据文件上传到自己的计算节点上，通过“数据管理”模块创建各自的数据集。 企业A的数据集如下： 大数据厂商B的数据集如下： 创建数据集后单击“发布”按钮即可将数据的元数据信息发布到tics空间侧，供其他合作方参考。 父主题： 使用TICS可信联邦学习进行联邦建模
败。 解决方案 如果是纵向联邦学习作业，您可以在该纵向联邦作业详情页面尝试新增内存配额和CPU配额，然后重新执行作业。 如果是横向联邦学习作业，您可以在该横向联邦作业详情页面尝试新增内存配额和CPU配额，然后保存、提交审批，等待审批通过后再重新执行作业。
如果错误提示是可能泄露了唯一标识(may disclose the specific value of the uniqueID…)，则检查自己的最终输出结果中，是否有和自己做Join连接的ID完全对应的字段。例如输出了名字，而名字可以倒推身份证，因此这种计算会被认为是风险行为，拒绝输出结果。 如果错误提示是可能泄露的敏感数据(may
group by industry 统计分析型的作业，可能被作业执行方通过增删某个碰撞的id，得到两次作业之间的差值，从而推算出实际taxpay和water_fee。 开启空间中的差分隐私开关保护敏感数据，符合差分隐私条件的统计作业，会自动应用差分隐私算法对计算结果进行加噪保护， 在一定误差范围内保证数据无法被恶意偷取。
json文件：对应空间配置，包含“空间区域”、“空间名称”、“空间ID”、“证书密码”等。 p12文件：计算节点的密钥文件。 jks文件：CA的“证书”，密钥和证书保证了空间下的用户，部署的计算节点能够数据交互，参与计算。同时，也隔离了不同空间之间的数据访问。 图3 下载计算节点配置 单击页面左侧“
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
对接AOM日志服务 对接AOM日志服务后，AOM服务将支持收集可信计算节点日志，推荐开启。 计算节点为云租户部署时，在购买时打开“开启AOM日志监控”功能，即可对接AOM。 计算节点为边缘节点部署时，需要手动在IEF平台对接AOM。 约束限制 对接AOM之后，相应的日志存储在AO
Service ）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。 使用TICS的用户角色 根据人员的职能进行划
创建用户并加入用户组的具体操作，请参见创建用户并加入用户组。 创建TICS服务时依赖的CCE权限 如果您需要授予IAM用户基于“云租户部署”购买TICS服务的权限，则您需要为用户组配置系统角色CCE Administrator和OBS Administrator。 创建用户组tics_cce_min。 图1 创建用户组
高隐私级别开关 再次单击作业，审批进行的同时敏感数据被进行了同态加密。DAG图显示了“psi + 同态”的全过程流向，基本符合业界已公开的PSI算法流程和同态加密流程。 图2 加密流程 图3 加密流程 父主题： 可验证代码示例
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
算法类型 参数名 参数描述 XGBoost 学习率 控制权重更新的幅度，以及训练的速度和精度。取值范围为0~1的小数。 树数量 定义XGBoost算法中决策树的数量，一个样本的预测值是多棵树预测值的加权和。取值范围为1~50的整数。 树深度 定义每棵决策树的深度，根节点为第一层。取值范围为1~10的整数。
基于数据胶囊技术，将用户配置属性嵌入到数据加密策略中，只有匹配属性的用户才能打开文件，达到数据出域后仍然主权可控的目的。 进行数据交换的角色分为用数方和供数方，用数方通过发送申请传递数据使用需求；供数方确认使用需求后，创建合约发送到供数方进行签署，一旦合约生效，数据交换作业就可以执行。 父主题：
再次单击作业，审批进行的同时敏感数据被进行了秘密分享加密。DAG图显示了“psi + 秘密分享”的全过程流向，基本符合业界已公开的PSI算法流程和秘密分享流程。 图2 加密流程 图3 加密流程 父主题： 基于TICS实现端到端的企业积分查询作业
CCE集群，不能是已有集群。 CCE集群的部署规格根据您的业务量自行选择。 所创建CCE集群的虚拟私有云、子网，应与数据源所在云服务（如MRS Hive、DWS等）的虚拟私有云、子网保持一致，以确保网络互通。 自动创建的CCE集群费用不需要单独结算，当前TICS费用已包含CCE集群费用。
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