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）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。
感，脱敏）的设定、元数据的发布等，为数据源计算节点提供全生命周期的可靠性监控、运维管理。 可信联邦学习 对接主流深度学习框架实现横向和纵向的联邦训练，支持基于安全密码学(如不经意传输、差分隐私等)的多方样本对齐和训练模型的保护。 数据使用监管 为数据参与方提供可视化的数据使用流图
场景描述 有效的风险控制能够消灭或减少风险事件发生的各种可能性，或减少风险事件发生时造成的损失，对于企业具有重要意义。现阶段，企业级的单方风控体系已逐步建立，在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
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CCE集群要和TICS的CCE计算节点在同一个VPC下。 注册MA资源池
作业描述可按需填写。 勾选参与双方的数据集，同时单击右侧已选数据集的对齐列框选择需要求交集的字段信息。 对齐列只能选择非敏感的唯一标识。 选择求交算法。 选择椭圆曲线。 选择大数据量节点。 配置重试参数。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
至此，企业A完成了整个TICS联邦建模的流程，并将模型应用到了营销业务当中。这个预测作业可以作为后续持续预测的依据，企业A可以定期地使用模型预测自己的新业务数据。同时企业A也可以根据新积累的数据训练出新的模型，进一步优化模型预测的精确率，再创建新的联邦预测作业，产出更精准的预测结果供业务使用。 父主题：
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，同时能够在作业运行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。 可信联邦学习 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。
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，包括创建空间、邀请空
在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 多方安全计算”，在页面上方选择作业创建的空间后，单击“创建”。 图1 创建多方安全计算作业 在弹出的对话框中，输入作业“名称”和“描述”信息后单击“确定”。 图2 新建作业 在作业列表中查找创建的作业，单击“开发”，进入作业开发页面编写SQL语句。SQL语句开发完成后单击“保存”。
场景描述 某企业A在进行新客户营销时的成本过高，想要通过引入外部数据的方式提高营销的效果，降低营销成本。 因此企业A希望与某大数据厂商B展开一项合作，基于双方共有的数据进行联邦建模，使用训练出的联邦模型对新数据进行联邦预测，筛选出高价值的潜在客户，再针对这些客户进行定向营销，达成提高营销效果、降低营销成本的业务诉求。
模型评估 训练时的评估指标是用训练的数据集中随机采样的记录计算的，完成训练后企业A也可以使用其他的数据集对同一个模型进行多次的评估。单击“发起评估”选择训练参与方不同的数据集即可发起模型评估。 至此使用可信联邦学习进行联邦建模的过程已经完成，企业A已经训练出了一个符合自己要求的算法模型，
联邦预测作业在保障用户数据安全、模型资产安全的前提下，利用多方数据和模型实现样本联合预测。 目前TICS支持两种类型的预测方式： 批量预测： 批量预测通过在计算节点后台发起离线预测任务的方式，在任务完成后可以获得指定数据集中所有样本的预测结果。 实时预测： 实时预测通过在计算节点部署在线预测服务的方式，允许用户
可信联邦学习作业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。 安全可信。 多种训练场景。 方便与已有服务对接。 使用场景 横向联邦机器学习 横向联邦机器学习，适用于参与者的数据特征重叠较多，而样本ID重叠较少的情况，联合多个参与者的具有相同特征的多行样本进行可信联邦学习，联合建模。
场景描述 某企业A在进行新客户营销时的成本过高，想要通过引入外部数据的方式提高营销的效果，降低营销成本。 因此企业A希望与某大数据厂商B展开一项合作，基于双方共有的数据进行联邦建模，使用训练出的联邦模型对新数据进行联邦预测，筛选出高价值的潜在客户，再针对这些客户进行定向营销，达成提高营销效果、降低营销成本的业务诉求。
场景描述 某企业A在进行新客户营销时的成本过高，想要通过引入外部数据的方式提高营销的效果，降低营销成本。 因此企业A希望与某大数据厂商B展开一项合作，基于双方共有的数据进行联邦建模，使用训练出的联邦模型对新数据进行联邦预测，筛选出高价值的潜在客户，再针对这些客户进行定向营销，达成提高营销效果、降低营销成本的业务诉求。
Service)。可信智能计算服务TICS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。 在调用可信智能计算服务TICS
下载计算节点配置信息 下载计算节点配置相关的信息，下载的信息可在部署计算节点的时候导入。“计算节点配置”代表“部署计算节点”属于哪个空间，用户输入的数据就会在哪个空间中参与计算。 配置信息包含证书，用于计算节点之间通信双向认证。证书保证了空间下的用户，部署的计算节点能够数据交互，参与计算。同时，也隔离了不同空间之间的数据访问。
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TICS可信智能计算平台的横向联邦功能，实
作业发起方通过计算节点提供的控制台页面，发起多方安全计算作业。 多方安全计算作业在TICS中进行解析和任务计划构建，并下发任务给各个数据参与方所在的计算节点。 参与方计算节点从租户侧网络内的数据中获取数据，并使用安全算法进行加密输出。 数据在TICS提供的服务器中进行机密计算。 最
审计日志 审计日志页面是可信智能计算服务提供的一项审计数据流动的功能。通过计算节点侧审计页面信息，用户可以清晰地获知空间中的参与方通过该计算节点运行的任务详情。同时，部署计算节点时若开启BCS功能，审计数据会同步至区块链上。 计算节点侧查看审计日志 用户登录TICS控制台。 进入
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