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服务介绍 应用开发简介 常用概念 开发流程 开发规范
使用场景 多方安全计算场景 纵向联邦建模场景 隐私求交黑名单共享场景 实时隐匿查询场景 可信数据交换场景 横向联邦学习场景
可验证代码示例 数据准备 数据集发布 隐私规则防护 基本计算能力验证 基于MPC算法的高安全级别计算 统计型作业的差分隐私保护 父主题： 多方安全计算场景
文档修订历史 表1 修订记录 文档版本 发布日期 修改说明 01 2022-07-13 首次发布。 02 2022-10-28 新增节点侧API参考。 03 2023-08-11 节点侧API调整至API参考手册。
纵向联邦建模场景 使用TICS多方安全计算进行联合样本分布统计 使用TICS可信联邦学习进行联邦建模 使用TICS联邦预测进行新数据离线预测 父主题： 使用场景
使用TICS可信联邦学习进行联邦建模 场景描述 准备数据 发布数据集 创建可信联邦学习作业 选择数据 样本对齐 筛选特征 模型训练 模型评估 父主题： 纵向联邦建模场景
可信数据交换场景 场景描述 创建数据 申请使用数据 审批数据申请 创建合约 父主题： 使用场景
实验结果 乳腺癌数据集作业结果 父主题： 横向联邦学习场景
使用前必读 概述 基本概念 调用说明 项目ID 终端节点Endpoint 计算节点所在虚机的IP:Port
多方安全计算场景 场景描述 组合架构 可验证代码示例 父主题： 使用场景
使用TICS联邦预测进行新数据离线预测 场景描述 准备数据 发布数据集 创建联邦预测作业 发起联邦预测 父主题： 纵向联邦建模场景
准备数据 A方提供了待查询的用户ID数据，样例如下： blacklist_query.csv id 1914fd1aef9346e7a1b0a63c95aa918e 6b86b273ff34fce19d6b804eff5a3f57 66985617b4f74d14b4eceeaa25d61f5e
横向联邦学习场景 TICS从UCI网站上获取了乳腺癌数据集Breast，进行横向联邦学习实验场景的功能介绍。 乳腺癌数据集：基于医学图像中提取的若干特征，判断癌症是良性还是恶性，数据来源于公开数据Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic)。 场景描述
步骤7：空间成员创建作业 创建多方安全计算作业 空间成员登录进入计算节点页面。 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
阶段五：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秘密分享加密。DAG图显示了“psi +
快速入门 TICS使用流程简介 步骤1：准备工作 步骤2：空间组织方邀请成员 步骤3：成员接受邀请 步骤4：（可选）下载计算节点配置信息 步骤5：空间成员部署计算节点 步骤6：空间成员发布数据 步骤7：空间成员创建作业 入门实践
如何调用空间API 构造请求 认证鉴权 返回结果
如何调用计算节点API 构造请求 认证鉴权 返回结果
应用示例 空间API应用示例 计算节点API应用示例
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