approving状态 获取多方安全计算作业详情

在获取多方安全计算作业详情时，系统处于approving状态。这意味着该作业正在进行审批过程，用户暂时无法查看或操作相关数据。

获取多方安全计算作业详情

在多方安全计算（MPC）中，作业详情通常包括以下内容：

1、作业ID：每个作业都有一个唯一的ID，用于标识和跟踪作业。

2、参与方列表：列出了参与该作业的所有参与方的ID。

3、输入数据：每个参与方提供的输入数据。

4、输出数据：计算结果，只有当所有参与方都完成他们的部分时，才能获得完整的输出数据。

5、状态：作业的当前状态，可能的值包括“初始化”，“等待”，“计算中”，“完成”等。

6、创建时间：作业被创建的时间。

7、结束时间：作业完成的时间。

8、错误信息：如果作业失败，这里会显示错误信息。

获取多方安全计算作业详情的方法

1、使用API：大多数MPC平台都提供了API，可以通过调用API来获取作业详情，你可以发送一个GET请求到/jobs/{job_id}，job_id}是你要查询的作业的ID，返回的结果将包含作业的详细信息。

2、使用管理界面：一些MPC平台也提供了图形化的管理界面，你可以直接在界面上查看和管理你的作业，在作业列表中，你可以看到每个作业的状态、ID、参与方等信息，点击一个作业，你可以看到更详细的信息，如输入数据、输出数据、错误信息等。

获取多方安全计算作业详情的步骤

1、登录MPC平台：你需要使用你的用户名和密码登录MPC平台。

2、导航到作业列表：登录后，你需要导航到作业列表页面，这通常可以在主菜单中找到。

3、选择要查询的作业：在作业列表中，找到你想要查询的作业，点击它。

4、查看作业详情：在作业详情页面，你可以看到作业的所有信息，包括状态、ID、参与方、输入数据、输出数据、错误信息等。

以下是根据您提供的参考信息，构建的关于“多方安全计算作业详情”的介绍。

参数/字段	描述
作业名称	多方安全计算作业的标识名称
作业状态	approving（审批中）
参与方数量	参与此次多方安全计算的实体数量
通信开销	MPC过程中产生的通信流量和延迟成本
输入数据隐私性	保持各参与方输入数据的隐私性
计算函数	多方共同计算的函数，如模型的损失函数或模型本身在预测阶段的计算
应用场景	机器学习即服务（Machine Learning as a Service）
预测服务	允许公司对外提供模型预测服务，同时保护客户数据的隐私性
安全性保证	除非大部分参与方勾结，输入数据始终保持私密性
技术实现	基于秘密共享的多方安全计算
优点	保护模型参数和训练/预测数据的隐私性
缺点（效率问题）	通信开销大，可能牺牲一定的计算效率

这个介绍提供了对多方安全计算作业的基本概述，包括它的状态、参与方、隐私保护特性、应用场景以及优缺点，希望这能满足您的需求。