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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
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
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； 支持控制流和数据流的分离，用户无需关心计算任务拆解和组合过程，采用有向无环图DAG实现多个参与方数据流的自动化编排和融合计算。 自主高效 数据使用全流程可视化展示，为数
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 +
X-Auth-Token 是 String 用户凭证 Content-Type 是 String 消息体的类型（格式） 响应参数 状态码： 200 表4 响应Body参数 参数 参数类型 描述 lists Array of AgentListVo objects 实例集合 total Long 总记录数
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
准备数据 企业A的实时业务不需要准备数据，在发起查询时通过参数传递需要查询的用户id。 表1 企业B用户画像数据 字段名称 字段类型 描述 id string hash过后的手机号字符串 f0-f4 float 用户数据画像特征 bigdata_all.csv id,f0,f1,f2,f3
使用TICS多方安全计算进行联合样本分布统计 场景描述 准备数据 发布数据集 创建样本分布统计作业 执行样本分布联合统计 数据优化 父主题： 纵向联邦建模场景
553682264,-1.103220799,2.375621631 注意由于这是新产生的业务数据，企业A并不知道这些用户是否是高价值用户，因此没有label用户标签字段。 表2 大数据厂商B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 f0-f4
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。 联邦预测作业 联邦预测作业在保障用户数据安全的前提下，利用多方数据和模型实现样本联合预测。 可信智能计算节点 数
id，项目编号。请参考项目ID章节获取项目编号。 否 e9993fc787d94b6c886cbaa340f9c0f4 X-Auth-Token 用户Token。 用户Token也就是调用获取用户Token接口的响应值，因此调用该接口时，不用填写本字段。 请求响应成功后在响应消息头中包含的“X-Subject-Token”的值即为Token值。
功能描述 阶段 相关文档 1 纵向联邦支持LR算法 LR纵向联邦学习主要用于具有线性边界的二分类问题，支持用户双方训练联合逻辑回归（LR）模型。相较于单方训练，纵向联邦LR训练覆盖用户双方特征，模型预测精度更高。TICS采用SEAL同态加密确保双方数据交互安全，通过批处理技术进一步提升联邦训练性能。
审批数据申请 数据拥有方公司A登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上选择“可信数据交换 > 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）。
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。
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
将Token加到请求消息头，从而通过身份认证，获得操作API的权限。 Token可通过调用获取用户Token接口获取，调用本服务API需要project级别的Token，即调用获取用户Token接口时，请求body中auth.scope的取值需要选择project，如下所示。 {
图1 获取用户Token响应消息头 响应消息体 响应消息体通常以结构化格式（如JSON或XML）返回，与响应消息头中Content-Type对应，传递除响应消息头之外的内容。 对于获取token接口，返回如图2所示的消息体，其中“token”就是需要获取的用户Token。有了
联邦sql分析作业运行过慢，如何提升执行速度？ 提升计算并行度 可以在作业开发界面的运行参数中，填写user.task.concurrency参数，提升用户侧此类加密任务的并行度。推荐该值填4-16左右，不建议超过30。 图1 填写参数 tics.task.concurrency参数提升的是t
优势： 政府多委办局之间密文数据融合计算，实现多方数据的融合分析。 基于隐私集合求交实现多方安全SQL JOIN分析， 原始数据保存在各个用户本地，统计分析算子下推到本地数据域执行。 多方分析JOIN算子进行数据隐私保护，计算过程将多方加密后数据完成计算，计算结果加密返回给数据使用方。
X-Auth-Token 是 String 用户凭证 Content-Type 是 String 消息体的类型（格式） 响应参数 状态码： 200 表4 响应Body参数 参数 参数类型 描述 lists Array of TicsLeagueAuditLog objects 实例集合 total Long
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