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隐私求交 概述 创建隐私求交作业 执行隐私求交作业 查看作业计算过程和作业报告 删除隐私求交作业
应用场景 政企信用联合风控 金融机构对于中小微企业的信用数据通常不足，央行征信数据覆盖率有限，不良企业多家骗贷事件屡有发生。金融机构与政府部门，如税务部门、市场监管部门、水电公司等在保护各方原始数据隐私的前提下，通过多方联合建模，金融机构补充了风控模型特征维度，提升模型准确率。 优势：
空间管理 获取空间详细信息 更新空间信息 查询空间节点列表 获取空间列表 获取空间组员信息 查询通知管理列表 父主题： 空间API
管理空间 查看空间详情 空间发起人登录TICS控制台。 进入TICS控制台后，单击页面左侧“空间管理”，进入空间管理页面。 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。
联邦预测作业 概述 批量预测 实时预测 查看作业计算过程和作业报告
概述 隐私求交是可信智能计算服务提供的安全获取参与双方所持数据交集的功能。它允许参与计算的双方，在不获取对方任何额外信息（除交集外的其它信息）的基础上，得到双方持有数据的交集。 单独使用场景 数据持有双方为获取己方与对方数据的交集，在不暴露其它数据的情况下，将需要获取交集的那一部
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。
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
入门实践 当您参考准备工作章节完成注册账号并实名认证、配置CCE服务、配置IEF服务、购买购买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）等一系列操作后，可以根据自身的业务需求使用TICS提供的常用实践。 表1 常用最佳实践 实践 描述 基于TICS实现端到端的企业积分查询作业
概述 欢迎使用可信智能计算服务TICS (Trusted Intelligent 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，
服务介绍 应用开发简介 常用概念 开发流程 开发规范
环境准备 开发环境简介 参考：获取认证信息 配置CCE服务 配置IEF服务 TICS服务委托授权 配置IEF高可用节点 购买TICS服务 部署计算节点 创建连接器
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
数据优化 根据统计结果，双方可能会发现存在以下两个问题： 碰撞后的数据总数比较小。 碰撞后的数据分布不太均衡，负样本的比例过高。 这种情况下双方可以重复2-5的步骤更新自己提供的数据，多次执行样本分布统计直至达到比较满意的碰撞结果和分布结果。 至此联邦建模的数据准备阶段完成，接下来就是使用准备好的数据进行联邦建模。
作业实例管理 查询作业的历史实例列表 获取实例执行图 查询实例执行报告 父主题： 空间API
审计日志管理 查询审计日志 父主题： 空间API
可信联邦学习作业 概述 创建横向训练型作业 横向联邦训练作业对接MA 创建横向评估型作业 创建纵向联邦学习作业 执行作业 查看作业计算过程和作业报告 删除作业 安全沙箱机制
概述 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
概述 基于数据胶囊技术，将用户配置属性嵌入到数据加密策略中，只有匹配属性的用户才能打开文件，达到数据出域后仍然主权可控的目的。 进行数据交换的角色分为用数方和供数方，用数方通过发送申请传递数据使用需求；供数方确认使用需求后，创建合约发送到供数方进行签署，一旦合约生效，数据交换作业就可以执行。
使用场景 多方安全计算场景 纵向联邦建模场景 隐私求交黑名单共享场景 实时隐匿查询场景 可信数据交换场景 横向联邦学习场景
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