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TICS使用流程简介 本文档是一个TICS入门教程，介绍了如何在TICS控制台完成端到端的全流程使用。 可信智能计算服务TICS（ Trusted Intelligence 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
实时隐匿查询场景 外部数据共享 父主题： 使用场景
支持DWS连接器配置的DWS数据集。 支持API连接器配置的API数据集。 创建实时隐匿查询作业 用户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 > 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”作业页面中，单击“创建”。 图1 创建作业 在作业创建页
概述 目前TICS支持两种隐匿查询方式： 批量隐匿查询：支持SQL语言查询，适用大数据量批量查询场景。 实时隐匿查询：适用高性能、实时性要求高的查询场景，应用程序可以通过提供的标准API使用。 父主题： 隐匿查询
删除实时预测作业 删除实时预测作业 用户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 > 联邦预测”，打开联邦预测作业页面。 在“联邦预测”页面实时预测tab页，查找待删除的作业，单击“删除”。如果作业处于“部署完成“状态，需要单击“停止部署”后，方可删除。 删除操作无法撤销，请谨慎操作。
群，不能是已有集群。 CCE集群的部署规格根据您的业务量自行选择。 所创建CCE集群的虚拟私有云、子网，应与数据源所在云服务（如MRS Hive、DWS等）的虚拟私有云、子网保持一致，以确保网络互通。 自动创建的CCE集群费用不需要单独结算，当前TICS费用已包含CCE集群费用。
执行，查看任务执行日志。 连接器（Connector） 连接器是可信智能计算节点内置的连接特定数据源所需的对象模板，目前支持连接MRS Hive、MySQL、RDS、DWS、ORACLE等多种连接器，并支持扩展增加新的连接器。 数据集（Data set） 数据集为计算节点获取并配
实时预测 实时预测通过在计算节点部署在线预测服务的方式，允许用户利用POST请求，在毫秒级时延内获取单个样本的预测结果。 创建实时预测作业 执行实时预测作业 删除实时预测作业 父主题： 联邦预测作业
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
测试mysql连接器时需上传驱动文件，详见应用示例 - 该接口需将请求body转换为json字符串，详见请求示例 - 可校验连接器账户密码、网络连通性。 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1/agents/connectors/test 请求参数 表1 请求Header参数 参数 是否必选
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
联邦预测作业在保障用户数据安全、模型资产安全的前提下，利用多方数据和模型实现样本联合预测。 目前TICS支持两种类型的预测方式： 批量预测： 批量预测通过在计算节点后台发起离线预测任务的方式，在任务完成后可以获得指定数据集中所有样本的预测结果。 实时预测： 实时预测通过在计算节点部署在线预测服务的方式，允许
创建mysql连接器时需上传驱动文件，详见应用示例 - 该接口需将请求body转换为json字符串，详见请求示例 - 返回连接器ID 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1/agents/connectors 请求参数 表1 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型
作业授权 前提条件 仅当实时隐匿查询作业开启“作业是否可被授权执行”开关并审批通过后，发起方可以进行作业授权，参考创建作业和审批实时隐匿查询作业。 作业授权 在实时隐匿查询作业列表页面，查找待授权的作业，单击“更多>授权”。 图1 授权作业 在弹出的窗口中，选择需要授权的执行节点
在“空间管理”页打开“我参与的空间”页签，单击“空间名称”进入详情页。 查看空间统计信息 在详情页下方单击“空间概览”页签查看空间统计信息，该统计信息不是实时的，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
查询空间已注册数据集列表 功能介绍 功能描述：用户可以使用该接口查询空间已注册数据集列表。 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/datasets 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述
邀请云租户作为数据提供方，动态构建可信计算空间，实现空间内严格可控的数据使用和监管。 数据融合分析 支持对接多个数据参与方的主流数据存储系统，为数据消费者实现多方数据的SQL Join等融合分析，各方的敏感数据在具有安全支撑的聚合计算节点中实现安全统计。 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
Intelligence 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、计算过程中端到端的安全和可审计，推动了跨行业的可信数据融合和协同。 使用TICS的用户角色
Computing Service)。可信智能计算服务TICS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、计算过程中端到端的安全和可审计，推动了跨行业的可信数据融合和协同。 在调用可信智能计算服务TICS
基于TICS实现端到端的企业积分查询作业 简介 阶段一：数据发布 阶段二：隐私规则防护 阶段三：审批防护 阶段四：基本计算能力验证 阶段五：基于MPC算法的高安全级别计算 阶段六：统计型作业的差分隐私保护
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