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联邦分析作业管理 查询联邦分析作业列表 父主题： 空间API
查询联邦分析作业列表 功能介绍 查询联邦分析作业列表 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/sql-jobs 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String
成长地图 | 华为云 可信智能计算服务 华为云可信智能计算服务TICS（ Trusted Intelligent Computing Service ）在面向政企行业中， 打破跨行业的数据孤岛， 实现行业内部、跨行业之间在数据隐私保护下的多方数据联合分析和联邦计算能力。 产品首页
联邦sql分析作业运行过慢，如何提升执行速度？ 提升计算并行度 可以在作业开发界面的运行参数中，填写user.task.concurrency参数，提升用户侧此类加密任务的并行度。推荐该值填4-16左右，不建议超过30。 图1 填写参数 tics.task.concurrency
已发布区域：北京四、北京二 部署计算节点 多方安全计算作业 多方安全计算是可信智能计算提供的关系型数据安全共享和分析功能，曾经也被称为联邦数据分析。您可以创建多方安全计算作业，根据合作方已提供的数据，编写相关SQL作业并获取您所需要的分析结果，同时能够在作业运行保护数据使用方的数据查询和搜索条件，避免因查询和搜索请求造成的数据泄露。
支持在分布式的、信任边界缺失的多个参与方之间建立互信空间； 实现跨组织、跨行业的多方数据融合分析和多方联合学习建模。 灵活多态 支持对接主流数据源（如MRS、 DLI、 RDS、 Oracle等）的联合数据分析； 支持对接多种深度学习框架(TICS，TensorFlow)的联邦计算； 支持控
和联邦预测作业等作业方式。 多方安全计算 多方安全计算是可信智能计算提供的关系型数据安全共享和分析功能，曾经被称为联邦数据分析。您可以创建多方安全计算作业，根据合作方已提供的数据，编写相关sql作业并获取您所需要的分析结果，同时能够在作业运行保护数据使用方的数据查询和搜索条件，避免因查询和搜索请求造成的数据泄露。
TICS使用简介 可信智能计算服务TICS（ Trusted Intelligence Computing 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、
概述 欢迎使用可信智能计算服务TICS (Trusted Intelligent Computing 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，
产品概述 可信智能计算服务TICS（ Trusted Intelligent Computing 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
执行分析作业时，提示“节点内存不足，已拒绝在节点中运行该任务”，如何解决？ 执行作业时提运行失败，报错如图1所示： 图1 作业报错信息 TICS针对每个作业，分配了固定的工作内存，当同时运行的作业较多时，可能出现该报错。如图2所示，您可以在TICS空间作业列表查看是否有其他作业正在运行，等待其运行完成，再重试该作业。
应用开发简介 多方安全计算是可信智能计算服务（TICS）提供的关系型数据安全共享和分析功能。 您可以创建多方安全计算作业，根据合作方已提供的数据，编写相关SQL作业并获取您所需要的分析结果，能够在作业运行的同时保护数据使用方的数据查询和搜索条件，避免因查询和搜索请求造成的数据泄露。
创建作业 多方安全计算是可信智能计算提供的关系型数据安全共享和分析功能。您可以创建多方安全计算作业，根据合作方已提供的数据，编写相关SQL作业并获取您所需要的分析结果，同时能够在作业运行保护数据使用方的数据查询和搜索条件，避免因查询和搜索请求造成的数据泄露。 前提条件 空间组建完成，参考组建空间。
阶段 相关文档 1 联邦分析引入PSI和同态加密算法 联邦数据分析支持高级别隐私保护，隐私保护等级设置为高时，会启用高安全性的隐私计算算法保障计算过程的安全，例如同态加密、PSI等。 数据将以密文状态做计算，严格保障数据的计算安全。 公测 创建联邦数据分析作业 2021年5月 序号
空间（League） 可信智能计算服务的逻辑概念，由组织方创建。空间绑定不同数据保护方式的聚合器，并邀请多方数据提供者参与，在空间内实现数据有限共享应用，提炼数据价值。 空间是联邦计算的载体。空间需要购买才能使用，在空间中可以管理合作成员，合作数据以及查看可信智能计算环境。执行联邦计算任务需要指定空间。
本文档是一个TICS入门教程，介绍了如何在TICS控制台完成端到端的全流程使用。 可信智能计算服务TICS（ Trusted Intelligence Computing 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
图解可信智能计算服务TICS
分数据与对方的数据，通过创建并执行可信智能计算服务提供的隐私求交作业，可以得到最终交集数据并保存下来，用于后续的数据分析以及使用。 联合使用场景 用于纵向联邦学习中数据对齐。 父主题： 隐私求交
“EI企业智能 > 可信智能计算服务 TICS”，进入TICS控制台。 如果需要以IAM子账号购买TICS服务，则需要先授予IAM子账号相应权限，详情请参见创建TICS服务时依赖的CCE权限和创建TICS服务时依赖的IEF权限。 在TICS控制台页面，单击“购买可信智能计算服务”。
概述 可信联邦学习作业是可信智能计算服务提供的在保障用户数据安全的前提下，利用多方数据实现的联合建模。 安全可信。 多种训练场景。 方便与已有服务对接。 使用场景 横向联邦机器学习 横向联邦机器学习，适用于参与者的数据特征重叠较多，而样本ID重叠较少的情况，联合多个参与者的具有相
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