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组合架构 架构说明 图1 架构图例 作业发起方通过计算节点提供的控制台页面，发起多方安全计算作业。 多方安全计算作业在TICS中进行解析和任务计划构建，并下发任务给各个数据参与方所在的计算节点。 参与方计算节点从租户侧网络内的数据中获取数据，并使用安全算法进行加密输出。 数据在TICS提供的服务器中进行机密计算。
可信联邦学习作业管理 新建联邦学习作业 获取横向联邦学习作业详情 获取纵向联邦作业详情 保存纵向联邦作业 保存横向联邦学习作业 查询联邦学习作业列表 查询特征选择执行结果 删除联邦学习作业 执行横向联邦学习作业 执行纵向联邦模型训练作业 父主题： 计算节点API
作业。 单击“历史作业”按钮，查看当前作业的执行情况。 单击“计算过程”按钮可以查看作业的具体执行计划。 单击“执行结果”按钮可以查看作业保存的模型文件路径，用于后续的评估型作业。 图4 查看作业的执行情况 图5 查看作业的具体执行计划 图6 查看作业的执行结果 父主题： 测试步骤
修改对应作业；单击操作栏的“查看结果”或者“作业报告”，可在弹出的页面查看执行结果和作业报告； 在实例列表中，查找待查看计算过程的作业，单击实例ID展开，在操作栏单击“计算过程”。 图4 在计算节点侧查看作业计算过程 计算过程页面可以单击任务节点，查看开始和结束时间等信息。在计算
数据集管理 查询空间已注册数据集列表 父主题： 空间API
联邦学习作业管理 查询联邦学习作业列表 父主题： 空间API
审计日志管理 查询审计日志 父主题： 空间API
联邦分析作业管理 查询联邦分析作业列表 父主题： 空间API
通知管理 审批确认 查询通知列表 获取审批详情 父主题： 计算节点API
多方数据联合风控成为新趋势。其中，黑名单共享查询是风控中的一个重要环节，企业间的黑名单共享能有效发挥风险联防联控效用。 在信息核验过程中，通过隐私计算技术实现多方黑名单数据共享，对电诈、洗钱、骗贷等行为的黑名单用户进行安全求交、匿踪查询，能够有效提升客户背景调查的安全可信程度。
统计信息管理 数据集统计 作业统计 合作方统计 查询租户下统计信息 父主题： 空间API
使用场景 多方安全计算场景 纵向联邦建模场景 隐私求交黑名单共享场景 实时隐匿查询场景 可信数据交换场景 横向联邦学习场景
联邦学习作业管理 执行ID选取截断 执行纵向联邦分箱和IV计算作业 执行样本对齐 查询样本对齐结果 父主题： 计算节点API
/user/token”。 query-string 查询参数，是可选部分，并不是每个API都有查询参数。查询参数前面需要带一个“？”，形式为“参数名=参数取值”，例如“limit=10”，表示查询不超过10条数据。 为查看方便，在每个具体API的URI部分，只给出resourc
'X-Auth-Token: OEVPUldpcDY1NENWUDdUOWowdXXXXX' -H 'X-Language: zh-cn' 查询作业结果 调用查询执行结果API查询作业结果 curl -k -v GET 'https://100.1.1.1:31000/v1/agents/edc83
多方安全计算作业管理 新建多方安全计算作业 保存多方安全计算作业 获取多方安全计算作业详情 查询多方安全计算作业列表 多方安全计算作业审批 多方安全计算作业取消审批 执行多方安全计算作业 删除多方安全计算作业 父主题： 计算节点API
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。 可信联邦学习 可信联邦学习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，曾经被称为联邦机器学习。
可选）等一系列操作后，可以根据自身的业务需求使用TICS提供的常用实践。 表1 常用最佳实践 实践 描述 基于TICS实现端到端的企业积分查询作业 本最佳实践提供了通过统一制定隐私规则，使用TICS进行安全计算，避免真实数据被窃取的使用案例。 父主题： 快速入门
最新动态 本文介绍了TICS各特性版本的功能发布和对应的文档动态，新特性将在各个区域（Region）陆续发布，欢迎体验。 2021年9月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 秘密分享 横向联邦学习新增支持秘密分享算法。 商用 联邦机器学习作业 2 隐私集合交集PSI 联
当前页面数，默认为0，取值0-2147483647。 取值为0时系统默认返回第1页，与取值为1相同。 limit 是 Integer 查询个数。 查询返回连接器的个数，每页默认值是10，取值0-100，每页最多返回100个。 connector_query_type 否 String
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