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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
图解可信智能计算服务TICS
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
空间API 统计信息管理 空间管理 数据集管理 联邦分析作业管理 联邦学习作业管理 作业实例管理 审计日志管理 可信节点管理
连接器管理 新建或更新连接器 获取连接器列表 测试连接器创建参数 删除连接器 父主题： 计算节点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
数据集管理 获取字段隐私详情 数据集列表 父主题： 计算节点API
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
服务介绍 应用开发简介 常用概念 开发流程 开发规范
环境准备 开发环境简介 参考：获取认证信息 配置CCE服务 配置IEF服务 TICS服务委托授权 配置IEF高可用节点 购买TICS服务 部署计算节点 创建连接器
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
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
文档修订历史 表1 修订记录 文档版本 发布日期 修改说明 01 2022-07-13 首次发布。 02 2022-10-28 新增节点侧API参考。 03 2023-08-11 节点侧API调整至API参考手册。
纵向联邦建模场景 使用TICS多方安全计算进行联合样本分布统计 使用TICS可信联邦学习进行联邦建模 使用TICS联邦预测进行新数据离线预测 父主题： 使用场景
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
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
具体接口而定。 对于获取用户Token接口，您可以从接口的请求部分看到所需的请求参数及参数说明。将消息体加入后的请求如下所示，加粗的斜体字段需要根据实际值填写，其中username为用户名，domainname为用户所属的账号名称，********为用户登录密码，xxxxxxxx
Integer 记录数偏移量 请求参数 表3 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token 是 String 用户凭证 Content-Type 是 String 消息体的类型（格式） 响应参数 状态码： 200 表4 响应Body参数 参数 参数类型
同一VPC。“用户名”为MRS集群中拥有Hive权限的集群用户，“用户认证凭据”需要上传对应用户的认证凭据，请在MapReduce服务的下载用户认证文件中获取。 “连接器类型”选择RDS服务时，所选择的RDS服务实例需与计算节点在同一VPC下，且端口开放。填写的用户名，需具有数据
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