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删除批量预测作业 删除批量预测作业 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 > 联邦预测”，打开联邦预测作业页面。 在“联邦预测”页面批量预测，查找待删除的作业，单击“删除”。 删除操作无法撤销，请谨慎操作。 图1 删除作业 父主题： 批量预测
编辑批量预测作业 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 > 可信联邦学习”，打开可信联邦学习作业页面。 在“联邦预测”页面，选择批量预测的Tab页，找到待开发的作业，单击“开发”。 图1 开发作业 在弹出的对话框中编辑“选择模型”。只允许选择模型，其它作业参数暂时不支持修改。
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
发起方已创建待审批的作业，参考创建作业。 约束限制 作业审批通过后，才能单击“启动数据初始化”。 审批实时隐匿查询作业 审批方登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上选择“审批管理”，打开审批页面。 选择待处理的审批记录，单击“查看详情”。 填写审批意见，单击“同意”。 图1 填写审批意见 启动数据初始化 审批通过后
纵向联邦学习分为五个步骤：数据选择、样本对齐（可选）、特征选择（可选）、模型训练、模型评估。 创建过程如下： 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 > 可信联邦学习”，打开可信联邦学习作业页面。 在“可信联邦学习”页面，单击“创建”。 图1 创建作业 在弹出的对话框中单击“纵向联邦”
子账号进行创建的，需要参考配置CCE集群子账号权限。 创建可信联邦学习训练型作业 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 > 可信联邦学习”，打开可信联邦学习作业页面。 在“可信联邦学习”页面，单击“创建”。 图1 创建作业 在弹出的对话框中配置作业名称相关参数，完成后单击“确定”。
空间成员在数据目录中完成数据发布，参考4.6.4 发布数据。 对接MA的计算节点如果是使用子账号进行创建的，需要参考配置CCE集群子账号权限给子账号增加“管理员权限”配置。 约束限制 仅CCE计算节点支持横向训练作业对接MA。 MA纳管的CCE集群要和TICS的CCE计算节点在同一个VPC下。 注册MA资源池
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。
返回结果 状态码 请求发送以后，您会收到响应，包含状态码、响应消息头和消息体。 状态码是一组从1xx到5xx的数字代码，状态码表示了请求响应的状态，完整的状态码列表请参见状态码。 对于获取token接口，如果调用后返回状态码为“200”，则表示请求成功。 响应消息头 对应请求消息
多方安全计算场景 场景描述 组合架构 可验证代码示例 父主题： 使用场景
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
作业计算过程信息详情（截图为多方安全计算作业示例，请以实际作业为准） 在计算节点侧查看作业计算过程和作业报告 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上单击“作业管理”，选择作业类型，打开作业列表页面。 查找待获取执行结果和作业报告的作业，单击操作栏的“历史作业”。 图4 历史作业 在历史作业列表中，单
假设有人输入以下代码试图直接查询敏感数据。 select tax_bal, id from league_creator.tax 系统提示不支持进行敏感数据的SELECT操作。 图3 不支持敏感操作 示例二： 若试图在敏感数据中追加自己的数据， 从结果倒推敏感数据，即求原数据。
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
可信数据交换场景 场景描述 创建数据 申请使用数据 审批数据申请 创建合约 父主题： 使用场景
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
生时造成的损失，对于企业具有重要意义。现阶段，企业级的单方风控体系已逐步建立，在机构内数据统一共享的基础上实现了覆盖业务前、中、后各环节的智能风控。然而，单方数据风控面临存在数据不全面、风控不及时的问题。随着隐私计算等技术为数据要素的有效流通提供了必要手段，多方数据联合风控成为新
创建联邦预测作业 实时预测作业在本地运行，目前仅支持深度神经网络FiBiNet算法。 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 > 联邦预测”，打开联邦预测作业页面。 在“联邦预测”页面，选择实时预测的Tab页，单击创建。 图1 创建作业 在弹出的对话框中编辑“作业名称”，选择“算法类型”。
外部数据共享 场景描述 准备数据 发布数据集 创建实时隐匿查询作业 执行实时隐匿查询作业 父主题： 实时隐匿查询场景
测试步骤 数据准备 训练型横向联邦作业流程 评估型横向联邦作业流程 父主题： 横向联邦学习场景
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