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可信数据交换 概述 创建申请 确认申请 创建合约 签署合约 查看履约记录 查看作业计算过程和作业报告
数据集管理 获取字段隐私详情 数据集列表 父主题： 计算节点API
执行作业时，提示“启动新任务失败，服务器任务队列超出缓存长度”，如何解决？ TICS执行作业时，如果当前环境资源不足，会将任务缓存入队列中。任务队列长度默认为10。当空间缓存的任务超出长度时，界面会提示报错。 您可以通过TICS空间页查看是否有作业等待中或正在运行，等待任务运行完成或者停止其他任务后，再执行作业。
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”的全过程流向，
数据集注册管理 数据集列表展示 创建或更新数据集 批量删除数据集 发布数据集到空间 获取数据详情 父主题： 计算节点API
管理密钥 密钥用于对加密的数据文件进行AES加解密。在多方安全计算作业场景，当SQL语句使用系统函数进行AES加解密时需要使用密钥。 约束限制 上传密钥文件需要以.key为后缀结尾。 上传密钥文件大小不超过256B。 上传密钥文本为base64编码之后的密钥，长度小于1000。 上传密钥
data_type 是 String 连接器数据类型 1.RDS--云数据库类型 2.MYSQL--MySQL类型 3.DWS--高斯数据库类型 4.MRS--MapReduce数据类型 5.ORACLE--ORACLE数据类型 6.LOCAL_CSV--本地数据类型 ag_dataset_table
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
当前只显示统计到前一天的数据。 图1 空间统计信息 查看空间的合作方列表 在详情页下方单击“合作方管理”页签查看空间的合作方列表。 图2 合作方列表 查看空间的合作方数据 在详情页下方单击“合作方数据”页签查看注册到空间的合作方数据列表。 图3 合作方数据 查看可信计算环境 在详
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tics平台提供的计算节点并发度，一般填写4左右即可，不建议超过8。 数据量提前过滤 作业运行参数中增加join
创建时间 data_type String 数据类型，DWS.DWS类型数据集，LOCAL_CSV.本地文件类型数据集，MRS.HIVE类型数据集，MYSQL.MySql类型数据集，ORACLE.Oracle类型数据集，RDS.RDS类型数据集 description String 描述
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 + 秘密分享”的全过程
AES_DECRYPT(binary, binary) 将加密的二进制字节内容使用用户上传的密钥和数据的iv字节解密。 用户上传的密钥是指在上传密钥上传的AES密钥。 binary：必填。加密的数据，参数类型为字节数组byte[]类型。 binary：必填。加密时使用的iv信息，参数类型为字节数组byte[]类型。
“连接器类型”选择ORACLE时，呈现此参数。用户根据实际情况设置。 实例名称 “连接器类型”选择RDS或DWS服务时，呈现此参数。下拉选择实例即可。 数据库 “连接器类型”选择DWS服务时，呈现此参数。可手动输入DWS服务里面购买的数据库名称。 用户名 用户根据实际情况设置。 密码 用户根据实际情况设置。 驱动类名
以下数据和表结构是根据场景进行模拟的数据，并非真实数据。 以下数据需要提前存导入到MySQL\Hive\Oracle等用户所属数据源中，TICS本身不会持有这些数据，这些数据会通过用户购买的计算节点进行加密计算，保障数据安全。 政府信息提供方的数据tax和support，在用户计算节点agent_gov上发布。
从上面两张表可以看出： （1）训练轮数对于联邦学习模型的性能影响不大，这主要是由于乳腺癌数据集的分类相对简单，且数据集经过了扩充导致的； （2）增大每个参与方本地模型训练的迭代次数，可以显著提升最终联邦学习模型的性能。 参与方数据量不同时，独立训练对比横向联邦训练的准确率 本节实验不再将训练集均匀划
支撑所有特殊语法。 语法规则如下： 图1 语法规则 建议及示例 查询示例中两表join场景，建议将大表置于join左侧，小表置于join右侧，可借助初筛的能力，进行小表在大表端的加密过滤，提升性能。 建议示例： Select sum(l_tax+ s_acctbal) from league_creator
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。
果。 数据隐私保护强 多方采用隐私集合求交PSI对齐样本数据，本地数据或模型加密后在安全环境中运算，实现数据可用不可得。精细化的数据隐私保护策略，确保分析结果中强制执行隐私数据的脱敏。 图1 政企信用联合风控 政府数据融合共治 由于数据安全以及隐私保护问题，政府各委办局数据尚未充
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 数据参与方使用数据源计算节点模块实现自主可控的数据源注册、隐私策略（脱敏、加密）的设定、元数据的发布等，为数据源计算节
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