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查询审计日志 功能介绍 查询审计日志信息 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/audit-info 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 league_id 是 String 空间id，最大32位，字母和数字组成
获取空间组员信息 功能介绍 功能描述：用户可以使用该接口获取空间组员信息 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/partners 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id
注意事项 单击页面左侧“通知管理”，进入通知管理页面。 浏览通知信息，单击“下载计算节点配置”，得到agentConfig.zip文件，解压到本地。内容如下： json文件：对应空间配置，包含“空间区域”、“空间名称”、“空间ID”、“证书密码”等。 p12文件：计算节点的密钥文件。
预测、失能早期预警模型等。 图1 乳腺癌预测研究应用场景示意 作业发起方通过计算节点上传数据、待训练模型的定义文件； 作业发起方配置TICS的横向联邦学习作业，启动训练； 模型参数、梯度数据在TICS提供的安全聚合节点中进行加密交换； 训练过程中，各参与方计算节点会在本地生成子模
算节点发布的数据集。 创建训练模型时参数必须有"save_format": "SAVED_MODEL"。 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。
查询租户下统计信息 功能介绍 查询当前租户的空间及代理统计数量 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v1/{project_id}/overview/statistics 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目id，最大32位，字母和数字组成
获取计算节点列表 功能介绍 功能描述：用户可以使用该接口获取可信节点信息列表。支持节点名称与空间名称的模糊查询。 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v1/{project_id}/agents 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id
避免作业名重复。 必须选择一个已有模型才能创建批量预测作业。 批量预测作业必须选择一个当前计算节点发布的数据集。 创建联邦预测作业 批量预测作业在本地运行，目前支持XGBoost算法、逻辑回归LR算法、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
e9993fc787d94b6c886cbaa340f9c0f4 X-Auth-Token 用户Token。 用户Token也就是调用获取用户Token接口的响应值，因此调用该接口时，不用填写本字段。 请求响应成功后在响应消息头中包含的“X-Subject-Token”的值即为Token值。
7c3017bb5b7”这样的一条数据，查询结果中即会返回企业A所选择的企业B的数据字段。 同时企业A的业务系统后台也可以通过API调用的方式调用企业A计算节点的接口发起实时隐匿查询，更好地服务生产业务。 父主题： 外部数据共享
使用前必读 概述 基本概念 调用说明 项目ID 终端节点Endpoint 计算节点所在虚机的IP:Port
注册并登录管理控制台。 在用户名的下拉列表中单击“我的凭证”。 在“API凭证”页面，查看账号名和账号ID，在项目列表中查看项目ID。 调用API获取项目ID 项目ID可以通过调用IAM服务的查询指定条件下的项目信息API获取，接口为“GET https://{Endpoint}/v3/proje
> 数据交换”，在可信数据交换页面，查看交换作业的执行情况。 单击“下载”，即可使用数据。 数据交换作业执行完成后可以进行下载，将文件保存到本地。如有必要，下载时还需要填写公司A制定的自定义限制。 图5 下载合约 父主题： 可信数据交换场景
隐匿查询，也称隐私信息检索，是指查询方隐藏被查询对象关键词或客户id信息，数据服务方提供匹配的查询结果却无法获知具体对应哪个查询对象。数据不出门且能计算，杜绝数据缓存的可能性。 例如查询方希望查询身份证id为“张三”的人信贷公式数据，发起了一个类似于SELECT salary * 16 +
发布后可在“数据管理>数据创建”页面查看生成的数据集。 图8 查看生成的数据集 （可选）单击作业列表中对应作业的“更多>下载参数配置”，下载本地文件。文件包含字段在作业开发页面使用预处理方法及参数，便于后期线下处理数据。 评估/预测数据预处理 参考创建数据预处理作业，在“数据管理>
进行秘密分享加密。 “隐私保护等级”设置为高级别后，参与2方计算的join字段会使用psi算法输出碰撞的密文数据。 由于本地数据集不支持统计信息上报，因此本地数据集不支持差分隐私功能。 创建多方安全计算作业 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 > 多方安全计算”，打开多方安全计算页面。
纵向联邦作业XGBoost算法只支持两方参与训练。 训练作业必须选择一个当前计算节点发布的数据集。 作业创建者的数据集必须含有特征。 创建纵向联邦学习作业 纵向联邦学习作业在本地运行，目前支持XGBoost算法、逻辑回归LR算法和FiBiNET算法。 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。
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