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准备数据 A方提供了待查询的用户ID数据，样例如下： blacklist_query.csv id 1914fd1aef9346e7a1b0a63c95aa918e 6b86b273ff34fce19d6b804eff5a3f57 66985617b4f74d14b4eceeaa25d61f5e
执行纵向联邦模型训练作业 功能介绍 执行纵向联邦模型训练作业 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-vertical-jobs/{job_id}/execute 表1 路径参数 参数 是否必选
查询联邦学习作业列表 功能介绍 查询联邦学习作业列表 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-jobs 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String
样本对齐 单击右下角的下一步进入“样本对齐”页面，这一步是为了进行样本的碰撞，过滤出共有的数据交集，作为后续步骤的输入。企业A需要选择双方的样本对齐字段，并单击“对齐”按钮执行样本对齐。执行完成后会在下方展示对齐后的数据量及对齐结果路径。 父主题： 使用TICS可信联邦学习进行联邦建模
阶段一：数据发布 前提条件 完成数据准备工作。 操作步骤 进入TICS服务控制台。 在计算节点管理中，找到购买的计算节点，通过登录地址，进入计算节点控制台。 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
批量删除数据集 功能介绍 本接口用于批量删除数据集。 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1/agents/datasets/batch-delete 请求参数 表1 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 [数组元素] 是 Array of strings
执行ID选取截断 功能介绍 执行ID选取截断(样本粗筛) 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-vertical-jobs/{job_id}/idTruncation 表1 路径参数 参数
获取连接器列表 功能介绍 本接口用于获取连接器信息。 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v1/agents/connectors 表1 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 offset 是 Integer 起始位置。 当前页面数，默认为0，取值0-2147483647
发布数据集 企业B分别自己的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，并单击“发布”。 企业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： 外部数据共享
执行联邦学习作业时，报“ERROR UNAVAILABLE：Network closed for unknown reason”，如何解决？ 问题描述 执行联邦作业时，出现“ERROR UNAVAILABLE:Network closed for unknown reason”报错信息
查询多方安全计算作业列表 功能介绍 查询多方安全计算作业列表 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
场景描述 某企业A在进行新客户营销时的成本过高，想要通过引入外部数据的方式提高营销的效果，降低营销成本。 因此企业A希望与某大数据厂商B展开一项合作，基于双方共有的数据进行联邦建模，使用训练出的联邦模型对新数据进行联邦预测，筛选出高价值的潜在客户，再针对这些客户进行定向营销，达成提高营销效果
准备数据 首先，企业A和大数据厂商B需要商议确定要提供的数据范围及对应的元数据信息，双方初始决定使用最近三个月的已有用户转化数据作为联邦训练的训练集和评估集，之后使用每周产生的新数据作为联邦预测的预测集。 表1 企业A的数据 字段名称 字段类型 描述 id string hash过后的手机号字符串
数据集列表展示 功能介绍 本接口用于获取数据集信息。 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v1/agents/datasets 表1 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 offset 是 Integer 起始位置。 当前页面数，默认为0，取值0-2147483647
阶段六：统计型作业的差分隐私保护 本示例作业，以统计各行业的“企业税收总和”与“用电量总和”，进行统计分析： Select industry, sum(tax_bal), sum(electric_bal) from LEAGUE_CREATOR.tax a join
基于MPC算法的高安全级别计算 完成demo验证阶段，为提升数据保护级别，接入以纯密文的状态做计算的更高安全级别的数据，可以通过开启高隐私级别开关，提升空间安全级别。 图1 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
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
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
执行纵向联邦分箱和IV计算作业 功能介绍 执行纵向联邦分箱和IV计算作业 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-vertical-jobs/{job_id}/ivcalculate 表1
统计型作业的差分隐私保护 本示例作业，以统计各行业的“企业税收总和”与“用电量总和”，进行统计分析： Select industry, sum(tax_bal), sum(electric_bal) from LEAGUE_CREATOR.tax a join
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