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联邦学习作业管理 查询联邦学习作业列表 父主题： 空间API
可信节点管理 获取计算节点列表 获取计算节点详情信息 父主题： 空间API
联邦预测作业管理 查询联邦预测作业列表 查询训练作业下的成功模型 父主题： 计算节点API
合作方如何获取租户名称？ 合作方登录TICS控制台。 进入TICS控制台后，单击页面右上方账号名称，进入基本信息页面。 图1 入口 查看基本信息，获取到的账号名即为租户名称。 图2 获取租户名称
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
隐私求交黑名单共享场景 场景描述 准备数据 发布数据集 创建并运行隐私求交作业 查看求交结果 父主题： 使用场景
实时隐匿查询场景 外部数据共享 父主题： 使用场景
外部数据共享 场景描述 准备数据 发布数据集 创建实时隐匿查询作业 执行实时隐匿查询作业 父主题： 实时隐匿查询场景
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
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
以下数据需要提前存导入到MySQL\Hive\Oracle等用户所属数据源中，TICS本身不会持有这些数据，这些数据会通过用户购买的计算节点进行加密计算，保障数据安全。 政府信息提供方的数据tax和support，在用户计算节点agent_gov上发布。 能源信息提供方的数据power，在用户计算节点agent_power上发布。
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 单击保存或者保存并提交审批。 在“可信数据交换
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 col0-col4 label float int 企业A数据特征 企业A对用户的标签属性
等技术，实现了数据在存储、流通、计算过程中端到端的安全和可审计，推动了跨行业的可信数据融合和协同。 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
启用：启用边缘节点的AI加速卡，可以大幅减少联邦建模的耗时。通过IEF边缘节点部署时，请确保计算节点的AI加速卡相关功能可用，如需帮助请联系客服或技术支持人员。 纳管节点 用户选择边缘节点部署计算节点时呈现此参数。用户通过IEF服务纳管用户侧的边缘节点，用于部署计算节点。使用边缘节点部署方式，请先参考纳管节点执行纳管节点操作。
使用“云租户部署”的“OBS存储”存储方式部署的可信计算节点生成的结果文件均存储在obs云服务中，可以通过obs服务下载，文件的权限策略根据用户在obs服务上的配置决定。 极速文件存储卷或边缘节点部署 而以“云租户部署”的“极速文件存储卷”存储方式或者“边缘节点部署”部署的TICS
功能描述 阶段 相关文档 1 纵向联邦支持LR算法 LR纵向联邦学习主要用于具有线性边界的二分类问题，支持用户双方训练联合逻辑回归（LR）模型。相较于单方训练，纵向联邦LR训练覆盖用户双方特征，模型预测精度更高。TICS采用SEAL同态加密确保双方数据交互安全，通过批处理技术进一步提升联邦训练性能。
准备数据 企业A的实时业务不需要准备数据，在发起查询时通过参数传递需要查询的用户id。 表1 企业B用户画像数据 字段名称 字段类型 描述 id string hash过后的手机号字符串 f0-f4 float 用户数据画像特征 bigdata_all.csv id,f0,f1,f2,f3
使用 TICS基于安全多方计算、区块链等技术，实现了数据在存储、流通、计算过程中端到端的安全和可审计。 准备操作 注册账号并实名认证 购买TICS服务 授权IAM用户使用TICS 准备数据 启用区块链审计服务（可选） 获取认证信息 空间管理 组建空间 管理空间 代理管理 部署代理
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。 联邦预测作业 联邦预测作业在保障用户数据安全的前提下，利用多方数据和模型实现样本联合预测。 可信智能计算节点 数据参与方使用数据源计算节点模块实现自主可控的数据源注册、隐私策略（脱敏、加
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