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将特征的取值标准化为均值=0，标准差=1的高斯分布 异常值处理 连续型 对特征数据进行异常值定义和处理。对连续特征的数值范围定义合理区间，低于或超过该范围的数值进行修正。支持均值、中位数以及边界值进行修正。 Log变换 连续型 适合连续特征。将特征进行sign(x)log(|x|+1)非线性变换，主要作用是
空间成员完成数据集准备工作，参考准备本地横向联邦数据资源。 空间成员在数据目录中完成数据发布，参考4.6.4 发布数据。 对接MA的计算节点如果是使用子账号进行创建的，需要参考配置CCE集群子账号权限给子账号增加“管理员权限”配置。 约束限制 仅CCE计算节点支持横向训练作业对接MA。 MA纳管的
加密策略中，只有匹配属性的用户才能打开文件，达到数据出域后仍然主权可控的目的。 进行数据交换的角色分为用数方和供数方，用数方通过发送申请传递数据使用需求；供数方确认使用需求后，创建合约发送到供数方进行签署，一旦合约生效，数据交换作业就可以执行。 父主题： 可信数据交换
访问需求包括： 访问截止时间：设置访问的时间限制，超过访问时间后，对方的访问权限将被收回，交换至对方的加密文件将被删除。 访问方式：基于TICS平台进行下载。 访问次数：用户可以访问次数的最大限制；超过访问次数，用户将无法访问作业文件。如果不填写，用户在访问截至时间前无限次访问。 图2 设置使用的字段及访问的需求
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型，由TICS负责安全聚合各子模型的参数，得到最终的模型； 空间的整体配置通过空间管理员进行统一管理。 父主题： 横向联邦学习场景
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。 图3 输入信息 建立完成后，连接器显示正常说明连接正常。 图4 连接正常 进入数据管理，进行数据集发布。 图5 新建数据管理 填写参数信息。 图6 填写参数 重复步骤1~7，发布tax税务表和power_data能源表。 数据发布
执行批量预测作业 前提条件 参与方的计算节点如果是采用云租户部署，并且使用子账号进行创建的，需要参考配置CCE集群子账号权限给子账号增加权限配置。 执行批量预测作业 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 > 联邦预测”，打开联邦预测作业页面。 在“联邦预测
方式和数据目录，参考部署计算节点。 空间成员在计算节点中完成数据发布，参考发布数据。 参与方的计算节点如果是采用云租户部署，并且使用子账号进行创建的，需要参考配置CCE集群子账号权限。 约束限制 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。
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。 图3 输入信息 建立完成后，连接器显示正常说明连接正常。 图4 连接正常 进入数据管理，进行数据集发布。 图5 新建数据管理 填写参数信息。 图6 填写参数 重复步骤1~7，发布support资助金数据表和power_data能源表。
当前多方安全计算支持通过编写sql语句，来构建多方安全计算业务场景的计算任务。 使用场景 运行程序及查看结果 指导用户将开发好的sql在计算节点控制台进行提交运行，并查看结果。 可验证代码示例 父主题： 服务介绍
oken进行认证鉴权，支持在API Explorer平台在线调试。空间API支持的接口请参见表1。 使用计算节点API可以对计算节点进行操作，如新建连接器、新建数据集、新建多方安全计算作业等。计算节点API需要通过调用TICS服务的“获取token接口”获取Token进行认证鉴权，不支持在API
CS实例，单击其所在行的“开通自动续费”，然后请根据页面提示完成自动续费的开通。 您也可以进行手动续费，请进入续费管理页面，在列表中查找所需续费的TICS实例，单击其所在行的“续费”，进行手动续费操作。有关续费的更多信息，请参见续费管理。 到期与欠费 到期 TICS可信计算节点套餐
pir或.PIR标识隐匿查询字段。 图2 pir或.PIR标识隐匿查询字段 单击编辑器右侧的“作业配置项”，进行作业配置。 重试：开关开启后，执行失败的作业会根据配置定时进行重试，仅对开启后的执行作业生效。开关关闭后，关闭前已触发重试的作业不受影响，仅对关闭后的执行作业生效。 执行
单击边缘节点名，进入节点详情，然后切换到配置页签。 在配置页签找到日志配置，在系统日志下单击”编辑”按钮，参考图2进行配置。 图2 系统日志配置样例 系统日志配置完成并保存后，切换到应用日志，参考图3进行配置。 图3 应用日志配置样例 应用日志配置完成并保存后，此节点配置完成，成功对接AOM。 AOM服务查看可信节点日志
使用TICS的用户角色 根据人员的职能进行划分，使用TICS的用户主要可以分为以下两类。 组织方 面向熟悉业务并具有管理、决策、审核权限的管理人员。组织方具有TICS的所有权限，包括创建空间、邀请空间成员、删除空间等权限。例如，在创建空间模块中，组织方可以对合作方人员发布的数据进行审核，把好质量关。
即epoch，数据将会被执行的次数。评估型作业的迭代次数固定为1。 训练轮数 训练的轮数，每一轮训练结束都会对各方训练出的权重进行一次安全聚合，评估型作业的轮数固定为1。 重试 开关开启后，执行失败的作业会根据配置定时进行重试，仅对开启后的执行作业生效。 开关关闭后，关闭前已触发重试的作业不受影响，仅对关闭后的执行作业生效。
开启审批防护功能 前提条件 完成隐私规则防护。 操作步骤 敏感数据被查询时，可以在审批详情中，看到是否使查询敏感数据的结果可见，可由该提供方进行识别，并进行拒绝操作。 图1 审批详情 在审批详情中也可看到两个字段相加的情况，如下图所示。 图2 字段相加 通过查看字段是否可见，以及字段用途
CLE等多种连接器，并支持扩展增加新的连接器。 数据集（Data set） 数据集为计算节点获取并配置的合作方数据的元数据信息，以及附加其上的隐私策略。 作业（Job） 作业是指用户创建的分析、学习任务。 父主题： 服务介绍
单击保存。若当前选不到目标数据集，可查看该数据集是否已参与其他的预处理作业。 目标数据集需要对所选字段的分布类型进行严格定义。处理评估/预测数据前建议先使用训练数据进行预处理，以确保当数据处理达到目标需求。 图4 创建数据预处理作业 单击“保存”后，可查看数据预处理作业。 图5 查看数据预处理作业
传统金融企业联合营销模式中，金融企业往往需要将双方的数据集中到一个安全实验室中进行标签融合，模型训练，但常面临数据泄露和隐私等挑战。联邦建模采用分布式架构进行部署和建模，参与联合营销的企业原始和明细数据不出库的前提下进行跨域数据建模，实现精准营销，同时保障企业数据安全与个人隐私。 优势：
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