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调用说明 可信智能计算服务TICS提供了REST（Representational State Transfer）风格API，支持您通过HTTPS请求调用。 空间API的调用方法与其他云服务接口调用方法类似，依赖服务终端节点Endpoint，但不支持AK/SK鉴权认证。详情请参见构造请求。
在页面下方可查看审批方和审批进度。 图1 提交审批 审批中或者审批通过后， 如果进行了修改SQL和保存操作，那么就需要重新提交审批。 提交完成后，在页面下方可查看审批方和审批进度。 图2 审批进度 数据提供方进入数据集所在计算节点，单击页面左侧的“审批管理”，查找待处理的审批项。单击“查看详情”。
数据申请”，打开数据申请页面。 在数据申请页面单击“我收到的”，查看供数方节点收到的申请列表。 图1 我收到的数据申请 在申请列表中选择申请状态为“待处理”，单击“查看详情”了解用数方需求。根据实际情况同意或者驳回申请。 图2 查看详情 （可选）如果同意申请，则可以创建合约，继续后续的合约流程，即用数方达成数据交换的合约。
发布数据集 企业A和大数据厂商B分别将自己的csv数据文件上传到自己的计算节点上，通过“数据管理”模块创建各自的数据集。 企业A的数据集如下： 大数据厂商B的数据集如下： 创建数据集后单击“发布”按钮即可将数据的元数据信息发布到tics空间侧，供其他合作方参考。 父主题： 使用TICS多方安全计算进行联合样本分布统计
发布数据集 企业A和大数据厂商B分别将自己的csv数据文件上传到自己的计算节点上，通过“数据管理”模块创建各自的数据集。 企业A的数据集如下： 大数据厂商B的数据集如下： 创建数据集后单击“发布”按钮即可将数据的元数据信息发布到tics空间侧，供其他合作方参考。 父主题： 使用TICS可信联邦学习进行联邦建模
场景描述 背景信息 本案例以“预测乳腺癌是良性/恶性”的场景为例。假设一部分的乳腺癌患者数据存储在xx医院，另一部分数据存储在某个其他机构，不同机构数据所包含的特征相同。 这种情况下，xx医院想申请使用其他机构的乳腺癌患者数据进行乳腺癌预测模型建模会非常困难。因此可以通过华为TI
TICS使用简介 可信智能计算服务TICS（ Trusted Intelligence Computing Service ）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、
新作业的模型结果文件路径。 图1 查看模型结果文件的保存位置 前往工作节点上步骤1展示的路径，下载模型文件。由于Logistic Regression模型本质上还是线性模型，因此模型文件result_10为该线性模型的系数加上偏置项。 图2 查看模型结果文件 本地利用测试集评估模
步骤1：准备工作 如果您是第一次使用TICS，请参考准备工作，完成注册账号并实名认证、配置CCE服务、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）等一系列准备工作。 本入门示例，是为了演示TICS使用的全流程。组织方在组建空间时，需要至少添加1位合作方。
您可以创建多方安全计算作业，根据合作方已提供的数据，编写相关SQL作业并获取您所需要的分析结果，能够在作业运行的同时保护数据使用方的数据查询和搜索条件，避免因查询和搜索请求造成的数据泄露。 父主题： 服务介绍
数据申请”，打开数据申请页面。 在数据申请页面单击“我收到的”，查看供数方节点收到的申请列表。 数据来源为数据需求方公司B发送来的使用申请：申请交换的数据集、数据集字段（结构化数据才有该字段）。 在申请列表中选择申请状态为“待处理”，单击“查看详情”了解用数方需求。根据实际情况同意或者驳回申请。
TICS使用流程简介 本文档是一个TICS入门教程，介绍了如何在TICS控制台完成端到端的全流程使用。 可信智能计算服务TICS（ Trusted Intelligence Computing Service ）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
图3 我收到的数据合约 单击“查看详情”可以查看合约的具体内容，检查无误后单击“同意并执行”可以执行合约进行数据交换。 图4 查看合约内容 数据交换。 B公司单击合约执行后，在左侧导航树上选择“可信数据交换 > 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。
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 tax_bal, id from league_creator.tax 系统提示不支持进行敏感数据的SELECT操作。
申请使用数据 数据需求方公司B在自己的计算节点页面上可以查看数据目录，找到数据拥有方公司A创建并发布的数据。 图1 创建数据申请 对数据集单击“申请使用”，在弹窗中填写需要使用的字段和访问需求，保存后可以提交审批，由公司A审核。 访问需求包括： 访问截止时间：设置访问的时间限制，
联邦预测作业 概述 批量预测 实时预测 查看作业计算过程和作业报告
基于MPC算法的高安全级别计算 完成demo验证阶段，为提升数据保护级别，接入以纯密文的状态做计算的更高安全级别的数据，可以通过开启高隐私级别开关，提升空间安全级别。 图1 高隐私级别开关 再次单击作业，审批进行的同时敏感数据被进行了同态加密。DAG图显示了“psi + 同态”的
产品优势 多域协同 支持在分布式的、信任边界缺失的多个参与方之间建立互信空间； 实现跨组织、跨行业的多方数据融合分析和多方联合学习建模。 灵活多态 支持对接主流数据源（如MRS、 DLI、 RDS、 Oracle等）的联合数据分析； 支持对接多种深度学习框架(TICS，TensorFlow)的联邦计算；
场景描述 数据商业空间中公司B针对公司A的某些数据资产存在业务需求，由于安全性和数据主权的考虑，公司A与公司B基于TICS完成数据资产的交换。基于TICS进行数据资产交换，保证公司A的数据主权、公司B的数据可获得，同时保证交换过程安全可信。 以下是数据拥有方公司A和数据需求方公司B基于TICS平台的操作。
可信联邦学习作业 概述 创建横向训练型作业 横向联邦训练作业对接MA 创建横向评估型作业 创建纵向联邦学习作业 执行作业 查看作业计算过程和作业报告 删除作业 安全沙箱机制
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