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准备数据 首先，企业A和大数据厂商B需要商议确定要提供的数据范围及对应的元数据信息，例如双方初始决定使用最近三个月的已有用户转化数据作为联邦训练的训练集和评估集。 表1 企业A的数据 字段名称 字段类型 描述 id string hash过后的手机号字符串 col0-col4 float
购买TICS服务 前提条件 购买TICS服务前，已完成配置CCE服务、配置IEF服务和TICS服务委托授权。 购买TICS服务并进入控制台 购买TICS服务即创建空间。一个空间的成员包括组织方和合作方。用户参与的空间情况，可以在“空间管理”中查看。 以主账号登录管理控制台。在控制
如何创建及查找sfs_turbo文件系统的ID？ 新建SFS_Turbo 在服务控制台的左侧服务列表搜索SFS，找到弹性文件服务，单击打开SFS服务控制台。 图1 弹性文件服务 在SFS服务控制台，找到SFS_Turbo，单击立即创建，或者右上角的创建文件系统。 图2 创建文件系统
如何修改结果文件的权限？ 部署方式 OBS存储 使用“云租户部署”的“OBS存储”存储方式部署的可信计算节点生成的结果文件均存储在obs云服务中，可以通过obs服务下载，文件的权限策略根据用户在obs服务上的配置决定。 极速文件存储卷或边缘节点部署 而以“云租户部署”的“极速文件
购买TICS服务 前提条件 购买TICS服务前，已完成配置CCE服务、配置IEF服务和TICS服务委托授权。 购买TICS服务并进入控制台 购买TICS服务即创建空间。一个空间的成员包括组织方和合作方。用户参与的空间情况，可以在“空间管理”中查看。 以主账号登录管理控制台。在控制
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
组建空间 本章节将介绍如何通过TICS平台购买服务并组建空间。 空间是联邦计算的载体。合作方只有加入空间才能参与联邦计算。创建空间需要配置空间基本信息，包括空间的名称，版本类型等。 约束限制 创建空间时，空间名在创建者租户范围内唯一，即创建者不能创建同名的空间。 退出空间，参与方
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 +
查询执行结果 功能介绍 查询学习类型作业执行结果 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/job-instances/{instance_id}/result 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型
步骤5：空间成员部署计算节点 同一个空间中的用户，在使用可信计算服务时（多方安全计算和可信联邦学习），需要部署计算节点，将自己的数据上传，用于可信计算服务的输入。 部署计算节点 空间成员登录TICS控制台。进入TICS控制台后，单击页面左侧“通知管理”，进入通知管理页面。 浏览通
数据集发布 前提条件 完成数据准备工作。 操作步骤 进入TICS服务控制台。 在计算节点管理中，找到购买的计算节点，通过登录地址，进入计算节点控制台。 图1 前往计算节点 登录计算节点后，在下图所述位置新建连接器。 图2 新建连接器 输入正确的连接信息，建立数据源和计算节点之间的安全连接。
计费说明 TICS（可信智能计算服务）采用包周期的计费模式。为了便于您便捷的下单购买，在控制台购买界面中系统会为您计算好所购买的套餐包价格，您可一键完成整个配置的购买。您还可以通过TICS提供的价格计算器，选择您需要的版本规格，来快速计算出购买TICS的参考价格。 计费项 计费模式
最新动态 本文介绍了TICS各特性版本的功能发布和对应的文档动态，新特性将在各个区域（Region）陆续发布，欢迎体验。 2021年9月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 秘密分享 横向联邦学习新增支持秘密分享算法。 商用 联邦机器学习作业 2 隐私集合交集PSI 联
阶段一：数据发布 前提条件 完成数据准备工作。 操作步骤 进入TICS服务控制台。 在计算节点管理中，找到购买的计算节点，通过登录地址，进入计算节点控制台。 图1 前往计算节点 登录计算节点后，在下图所述位置新建连接器。 图2 新建连接器 输入正确的连接信息，建立数据源和计算节点之间的安全连接。
数据准备 乳腺癌数据集从UCI获取，该数据集只包含连续类型特征，因此对所有特征使用Scikit-Learn的StandardScaler进行了归一化。为了模拟横向联邦学习场景，将数据集随机划分为三个大小类似的部分：（1）xx医院的训练集；（2）其他机构的训练集；（3）独立的测试集
执行纵向联邦分箱和IV计算作业 功能介绍 执行纵向联邦分箱和IV计算作业 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-vertical-jobs/{job_id}/ivcalculate 表1
训练型横向联邦作业流程 联邦学习分为横向联邦及纵向联邦。相同行业间，特征一致，数据主体不同，采用横向联邦。不同行业间，数据主体一致，特征不同，采用纵向联邦。xx医院的应用场景为不同主体的相同特征建模，因此选用横向联邦。 创建训练型横向联邦学习作业。 图1 创建训练型横向联邦学习作业
批量隐匿查询 隐匿查询，也称隐私信息检索，是指查询方隐藏被查询对象关键词或客户id信息，数据服务方提供匹配的查询结果却无法获知具体对应哪个查询对象。数据不出门且能计算，杜绝数据缓存的可能性。 例如查询方希望查询身份证id为“张三”的人信贷公式数据，发起了一个类似于SELECT salary
创建数据预处理作业 数据预处理是训练机器学习模型的一个重要前置步骤，其主要是通过转换函数将特征数据转换成更加适合算法模型的特征数据过程。TICS特征预处理功能能够实现对数据的探索、分析、规整以及转换，以达到数据在训练模型中可使用、可实用，在TICS平台内完成数据处理到建模的闭环。
横向联邦训练作业对接MA 前提条件 MA Lite资源池已创建完毕。 空间组建完成，参考组建空间。 空间成员完成计算节点部署，配置参数时选择存储方式和数据目录，参考4.1 部署计算节点。 空间成员完成数据集准备工作，参考准备本地横向联邦数据资源。 空间成员在数据目录中完成数据发布，参考4
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