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为多列特征。 图6 查看预处理执行结果 保存预处理作业。经过一系列数据探索和分析，当数据集达到目标需求后，单击页面下方的“保存并执行”按键即可将所选取的预处理方法及其参数进行保存。然后页面跳转到作业列表，此处可以查看预处理作业的任务状态和作业状态。 图7 查看预处理作业 发布预处
监控等各类云服务资源都存在依赖关系，因此当您首次登录CCE控制台时，CCE将自动请求获取当前区域下的云资源权限，从而更好地为您提供服务。 CCE的服务授权为全局配置，只要您所使用的账号在当前Region曾经进行过服务授权，则无需重新配置，可以跳过本节操作。 图1 服务授权 当您同
监控等各类云服务资源都存在依赖关系，因此当您首次登录CCE控制台时，CCE将自动请求获取当前区域下的云资源权限，从而更好地为您提供服务。 CCE的服务授权为全局配置，只要您所使用的账号在当前Region曾经进行过服务授权，则无需重新配置，可以跳过本节操作。 图1 服务授权 当您同
选项。 如果您已购买TICS实例，请进入续费管理页面，在列表中查找所需续费的TICS实例，单击其所在行的“开通自动续费”，然后请根据页面提示完成自动续费的开通。 您也可以进行手动续费，请进入续费管理页面，在列表中查找所需续费的TICS实例，单击其所在行的“续费”，进行手动续费操作。有关续费的更多信息，请参见续费管理。
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。
服务介绍 应用开发简介 常用概念 开发流程 开发规范
通过差分隐私算法保护聚合操作的安全性，使开启算法保护的计算差值与预期得到的实际差值274不同，避免真实数据被窃取。 父主题： 基于TICS实现端到端的企业积分查询作业
实时隐匿查询 创建作业 审批实时隐匿查询作业 作业授权 执行作业 删除作业 父主题： 隐匿查询
秘密分享”的全过程流向，基本符合业界已公开的PSI算法流程和秘密分享流程。 图2 加密流程 图3 加密流程 父主题： 基于TICS实现端到端的企业积分查询作业
在页面下方可查看审批方和审批进度。 图1 提交审批 审批中或者审批通过后， 如果进行了修改SQL和保存操作，那么就需要重新提交审批。 提交完成后，在页面下方可查看审批方和审批进度。 图2 审批进度 数据提供方进入数据集所在计算节点，单击页面左侧的“审批管理”，查找待处理的审批项。单击“查看详情”。
开发规范 规则 多方安全计算中，基础的sql语法都能够支持，但无法支持所有特殊语法。 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
在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 隐匿查询 > 实时隐匿查询”，打开实时隐匿查询作业页面。 在实时隐匿查询作业列表页面查找待删除的作业，单击“更多>删除”，即可删除作业。 删除操作无法撤销，请谨慎操作。 图1 删除作业 父主题： 实时隐匿查询
图解可信智能计算服务TICS
盟链中“同意/拒绝邀请”部分的描述，创建BCS实例并加入空间链。 发起方、参与方各自根据合约仓库章节中下载模板的描述，下载“数据上链存证和查询合约模板（又称链代码）”并保存到本地。 发起方、参与方各自按照链代码管理章节中“安装链代码”部分的描述，上传步骤4中已保存至本地的链代码压缩包。
Explorer的代码示例页签，可生成自动对应的SDK代码示例。 状态码 状态码 描述 200 更新空间信息成功 401 操作无权限 403 Forbidden 500 内部服务器错误 父主题： 空间管理
企业A单击“执行”并等待一段时间之后，可以在页面下方“执行结果”看到sql的运行结果。 也可以通过“作业管理 > 多方安全计算 > 历史作业 > 查看结果”查看对应的结果。 父主题： 使用TICS多方安全计算进行联合样本分布统计
Administrator权限。Tenant Administrator拥有除IAM管理外的全部云服务管理员权限，用于对IEF所依赖的其他云服务资源进行调用，且该授权仅在当前区域生效。 父主题： 准备工作
执行实时隐匿查询作业 企业A在发起实时隐匿查询前需要先执行数据初始化。 待实时预测作业初始化完成后，企业A可以通过页面单击“执行”试用发起查询。 例如查询id为“19581e27de7ced00ff1ce50b2047e7a567c76b1cbaebabe5ef03f7c3017
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。 联邦预测作业
产品概述 可信智能计算服务TICS（ Trusted Intelligent Computing Service ）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
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