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是 String 可信计算节点id 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 offset 是 Integer 起始位置。 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。
合作方信息统计 表5 LeaguePartnerStatisticsVo 参数 参数类型 描述 partner_access_cnt Long 合作方访问次数 partner_domain_alias String 租户别名 partner_domain_name String 租户名 partner_job_cnt
正常使用。 请自行关注部署节点的系统安全防护与配置加固，确保机器在安全的前提下进行隐私计算节点部署。 CCE服务委托授权 由于CCE在运行中对计算、存储、网络以及监控等各类云服务资源都存在依赖关系，因此当您首次登录CCE控制台时，CCE将自动请求获取当前区域下的云资源权限，从而更好地为您提供服务。
在节点A上执行如下命令启动定时同步任务。 crontab -e 在弹出的编辑框中输入。 */1 * * * * /opt/tics/sync_tics.sh 保存后退出。 在节点B上重复步骤3~步骤4操作，注意步骤3中脚本内容应替换为对端节点A的ip。 使用tail /var/log/cron
正常使用。 请自行关注部署节点的系统安全防护与配置加固，确保机器在安全的前提下进行隐私计算节点部署。 CCE服务委托授权 由于CCE在运行中对计算、存储、网络以及监控等各类云服务资源都存在依赖关系，因此当您首次登录CCE控制台时，CCE将自动请求获取当前区域下的云资源权限，从而更好地为您提供服务。
在节点A上执行如下命令启动定时同步任务。 crontab -e 在弹出的编辑框中输入。 */1 * * * * /opt/tics/sync_tics.sh 保存后退出。 在节点B上重复步骤3~步骤4操作，注意步骤3中脚本内容应替换为对端节点A的ip。 使用tail /var/log/cron
机构内数据统一共享的基础上实现了覆盖业务前、中、后各环节的智能风控。然而，单方数据风控面临存在数据不全面、风控不及时的问题。随着隐私计算等技术为数据要素的有效流通提供了必要手段，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。
建过程。 “区块链类型”参数值需要选择“联盟链”，否则将影响后续操作。 发起方按照组建联盟链中“邀请成员”部分的描述，邀请参与方加入联盟链。 参与方登录区块链服务（BCS）按照组建联盟链中“同意/拒绝邀请”部分的描述，创建BCS实例并加入联盟链。 发起方、参与方各自根据合约仓库章
ID，该ID由数字和小写字母组成。 执行“docker exec -it {CONTAINER ID} bash”命令，登录到容器中，命令中的{CONTAINER ID}为步骤2中查询得到的CONTAINER ID。 执行“openssl req -x509 -nodes -days 1825 -newkey
作业。 执行实时隐匿查询作业 作业审批以及数据初始化完成后，单击“执行”按钮。 在右侧弹出窗口的ID框中输入查询值，单击“查询”按钮进行实时隐匿查询，实时返回查询结果在下侧方框中。 图1 输入自定义属性 父主题： 实时隐匿查询
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
构的训练集；（3）独立的测试集，用于准确评估横向联邦学习得到的模型准确率。此外由于原始的数据集较小，采用了Imbalanced-Learn中的SMOTE算法，进行了数据集的扩充。下表为扩充过后的数据集统计信息。 乳腺癌数据集统计信息。 统计量 取值 特征数目 30 xx医院的训练样本数目
使用TICS的隐私规则防护能力确保数据安全。 前提条件 完成数据集发布。 操作步骤 进入多方安全计算的作业执行界面，单击创建。 图1 创建作业 在作业界面中，按照示例一和示例二提供的案例和SQL语句进行作业测试。 图2 作业界面 示例一： 假设有人输入以下代码试图直接查询敏感数据。 select
）打破数据孤岛，在数据隐私保护的前提下，实现行业内部、各行业间的多方数据联合分析和联邦计算。TICS基于安全多方计算MPC、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，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。
参与方在本地初始化模型。 图2 配置执行脚本、训练模型文件 配置已方、对方数据集。在作业的数据集配置中，选择己方、对方的本地数据集，此外需将已方的数据集设为评估数据集。横向联邦中，需要确保不同参与方的数据集结构完全一致。 图3 配置数据集 保存并执行作业。单击下方的“保存并执行”按钮，即可发起执行横向联邦学习作业。
方模型的预测效果。 数据隐私保护强 多方采用隐私集合求交PSI对齐样本数据，本地数据或模型加密后在安全环境中运算，实现数据可用不可得。精细化的数据隐私保护策略，确保分析结果中强制执行隐私数据的脱敏。 图1 政企信用联合风控 政府数据融合共治 由于数据安全以及隐私保护问题，政府各委
作业任务状态。NEW新建，SUBMITING提交中，ACCEPTED已接收，DEPLOYING部署中，RUNNING运行中，SUCCEEDED成功，FAILED失败，TERMINATED中止，TERMINATING中止中，PENDING等待中 表5 JobReportEnvVo 参数 参数类型
可信智能计算服务 华为云可信智能计算服务TICS（ Trusted Intelligent Computing Service ）在面向政企行业中， 打破跨行业的数据孤岛， 实现行业内部、跨行业之间在数据隐私保护下的多方数据联合分析和联邦计算能力。 产品首页 立即使用 成长地图 由浅入深，带您玩转TICS
csv，另一个是交集记录的id alignedOriginalIds.csv。 alignedIds.csv的内容如下： 1 4 5 即指企业A提供的数据中，第1条、第4条、第5条（从0开始）记录在企业B的黑名单当中。 blacklist_query.csv id 1914fd1aef9346e7a1b0a63c95aa918e
事件状态。NEW新建，SUBMITING提交中，ACCEPTED已接收，DEPLOYING部署中，RUNNING运行中，SUCCEEDED成功，FAILED失败，TERMINATED中止，TERMINATING中止中，PENDING等待中 id Long 日志记录id league_id
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