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Explorer的代码示例页签，可生成自动对应的SDK代码示例。 状态码 状态码 描述 200 获取空间详细信息 401 操作无权限 403 Forbidden 500 内部服务器错误 父主题： 空间管理
使用TICS可信联邦学习进行联邦建模 场景描述 准备数据 发布数据集 创建可信联邦学习作业 选择数据 样本对齐 筛选特征 模型训练 模型评估 父主题： 纵向联邦建模场景
用户可在对应页面查看计算节点所在虚机的IP:Port。 用户登录TICS控制台。 进入TICS控制台后，单击页面左侧“计算节点管理”。 在“计算节点管理”页面，查找需要发布数据的计算节点名称，单击“计算节点名称”进入计算节点详情页。 图1 选择计算节点 在“计算节点详情”页，单击“前往计算节点”，进入登录页面。 图2
Explorer的代码示例页签，可生成自动对应的SDK代码示例。 状态码 状态码 描述 200 更新空间信息成功 401 操作无权限 403 Forbidden 500 内部服务器错误 父主题： 空间管理
理”，进入计算节点管理页面。 在“计算节点管理”页面，查找需要发布数据的计算节点名称，单击“计算节点名称”进入计算节点详情页。 图1 选择计算节点 在“计算节点详情”页，单击“前往计算节点”，在登录页正确输入部署计算节点时设置的“登录用户名”和“密码”。 图2 前往计算节点 进入
状态码 状态码 描述 200 作业统计信息 401 操作无权限 403 Forbidden 404 Not Found 500 内部服务器错误 父主题： 统计信息管理
使用TICS多方安全计算进行联合样本分布统计 场景描述 准备数据 发布数据集 创建样本分布统计作业 执行样本分布联合统计 数据优化 父主题： 纵向联邦建模场景
横向联邦学习场景 TICS从UCI网站上获取了乳腺癌数据集Breast，进行横向联邦学习实验场景的功能介绍。 乳腺癌数据集：基于医学图像中提取的若干特征，判断癌症是良性还是恶性，数据来源于公开数据Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic)。 场景描述
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，在“部署配置”区域，设置部署方式为“边缘节点部署”，在弹出的对话框单击“同意授权”。 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
可验证代码示例 数据准备 数据集发布 隐私规则防护 基本计算能力验证 基于MPC算法的高安全级别计算 统计型作业的差分隐私保护 父主题： 多方安全计算场景
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，在“部署配置”区域，设置部署方式为“边缘节点部署”，在弹出的对话框单击“同意授权”。 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
群”，进入资源池创建页面。 在资源池创建页面，单击“创建”，进入购买专属资源池页面。 进入购买专属资源池页面后，配置购买参数，各参数说明如表表1所示。 表1 资源池配置参数 参数名称 说明 样例 名称 资源池的名称，创建时会随机生成一个名字。 pool-6e8a 描述 对创建的资源池进行说明。
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。
Explorer的代码示例页签，可生成自动对应的SDK代码示例。 状态码 状态码 描述 200 合作方信息统计 401 操作无权限 403 Forbidden 500 内部服务器错误 父主题： 统计信息管理
隐私求交黑名单共享场景 场景描述 准备数据 发布数据集 创建并运行隐私求交作业 查看求交结果 父主题： 使用场景
task_status String 执行状态。作业任务状态，NEW新建，SUBMITING提交中，ACCEPTED已接收，DEPLOYING部署中，RUNNING运行中，SUCCEEDED成功，FAILED失败，TERMINATED中止，TERMINATING中止中，PENDING等待中
阶段三：审批防护 开启审批防护功能 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
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。 图1 差分隐私开关 第一次执行作业的结果如下： 图2 作业结果 在返回
实验结果 乳腺癌数据集作业结果 父主题： 横向联邦学习场景
议超过8。 数据量提前过滤 作业运行参数中增加join.runtime.filter参数为true。 开启初筛后，做PSI或者聚合join前，会将提前做过安全处理的小表id放置到大表代理侧，进行提前过滤和初筛。大大减少了需要在网络中消耗的时间，避免传递不需要输出的数据。
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