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如果错误提示是可能泄露了唯一标识(may disclose the specific value of the uniqueID…)，则检查自己的最终输出结果中，是否有和自己做Join连接的ID完全对应的字段。例如输出了名字，而名字可以倒推身份证，因此这种计算会被认为是风险行为，拒绝输出结果。 如果错误提示是可能泄露的敏感数据(may
败。 解决方案 如果是纵向联邦学习作业，您可以在该纵向联邦作业详情页面尝试新增内存配额和CPU配额，然后重新执行作业。 如果是横向联邦学习作业，您可以在该横向联邦作业详情页面尝试新增内存配额和CPU配额，然后保存、提交审批，等待审批通过后再重新执行作业。
group by industry 统计分析型的作业，可能被作业执行方通过增删某个碰撞的id，得到两次作业之间的差值，从而推算出实际taxpay和water_fee。 开启空间中的差分隐私开关保护敏感数据，符合差分隐私条件的统计作业，会自动应用差分隐私算法对计算结果进行加噪保护， 在一定误差范围内保证数据无法被恶意偷取。
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 根据人员的职能进行划
查看求交结果 隐私求交作业执行完成后，企业A可以通过单击“历史作业 > 查看结果”看到隐私求交作业的运行结果，包括交集的大小和交集文件的路径。 打开obs到指定目录下查看，可以看到有两个结果文件，其中一个是交集记录的序号alignedIds.csv，另一个是交集记录的id alignedOriginalIds
场景描述 本章节以“小微企业信用评分”场景为例。 背景信息 社保、水电气和资助金等数据统一存储在某政务云，由不同的局进行管理，机构想单独申请进行企业相关评分的计算会非常困难。 因此可以由市政数局出面，统一制定隐私规则，审批数据提供方的数据使用申请， 并通过华为TICS可信智能计算平台进行安全计算。
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
算法类型 参数名 参数描述 XGBoost 学习率 控制权重更新的幅度，以及训练的速度和精度。取值范围为0~1的小数。 树数量 定义XGBoost算法中决策树的数量，一个样本的预测值是多棵树预测值的加权和。取值范围为1~50的整数。 树深度 定义每棵决策树的深度，根节点为第一层。取值范围为1~10的整数。
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。 父主题：
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，基本符合业界已公开的PSI算法流程和同态加密流程。 图2 加密流程 图3 加密流程 父主题： 可验证代码示例
发起联邦预测 企业A单击“发起预测”按钮，选择己方和大数据厂商B的预测数据集，单击确定即可发起预测。 TICS服务会对两方的数据先进行样本对齐，并对双方共有的数据进行联邦预测，预测的结果会保存在企业A（作业发起方）的计算节点上。企业A可以通过obs服务或者登录到计算节点后台获取到对应路径的文件。
创建横向评估型作业 前提条件 空间组建完成，参考组建空间。 空间成员完成计算节点部署，配置参数时选择挂载方式和计算节点，参考部署计算节点。 空间成员完成数据集准备工作，参考准备本地横向联邦数据资源。 空间成员在计算节点中完成数据发布，参考发布数据。 约束限制 仅IEF计算节点支持创建横向评估型作业。
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。 父主题： 使用TICS多方安全计算进行联合样本分布统计
在“计算节点详情”页，单击“前往计算节点”，在登录页正确输入部署计算节点时设置的“登录用户名”和“密码”。 图2 前往计算节点 选择界面左侧“数据管理>数据预处理”，单击已创建的数据预处理作业后的开发按钮，进入作业开发页面。该页面描述了字段的属性，如字段名称和分布类型。另外可以通过列表下方的“描述性统计”按键来统计字
返回结果 状态码 请求发送以后，您会收到响应，包含状态码、响应消息头和消息体。 状态码是一组从1xx到5xx的数字代码，状态码表示了请求响应的状态，完整的状态码列表请参见状态码。 对于获取token接口，如果调用后返回状态码为“200”，则表示请求成功。 响应消息头 对应请求消息
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
group by industry 统计分析型的作业，可能被作业执行方通过增删某个碰撞的id，得到两次作业之间的差值，从而推算出实际taxpay和water_fee。 开启空间中的差分隐私开关保护敏感数据，符合差分隐私条件的统计作业，会自动应用差分隐私算法对计算结果进行加噪保护， 在一定误差范围内保证数据无法被恶意偷取。
在“计算节点详情”页，单击“前往计算节点”，在登录页正确输入部署计算节点时设置的“登录用户名”和“密码”。 图2 前往计算节点 进入计算节点管理界面后，选择左侧“实例管理”。 实例管理页面上方展示了计算节点资源使用概况，分别为当前节点的多方安全计算和可信联邦学习的CPU资源当前使用量，并每分钟刷新一次。下方列表
返回结果 状态码 请求发送以后，您会收到响应，包含状态码、响应消息头和消息体。 状态码是一组从1xx到5xx的数字代码，状态码表示了请求响应的状态，完整的状态码列表请参见状态码。 对于获取用户Token接口，如果调用后返回状态码为“201”，则表示请求成功。 响应消息头 对应请求
组合架构 架构说明 图1 架构图例 作业发起方通过计算节点提供的控制台页面，发起多方安全计算作业。 多方安全计算作业在TICS中进行解析和任务计划构建，并下发任务给各个数据参与方所在的计算节点。 参与方计算节点从租户侧网络内的数据中获取数据，并使用安全算法进行加密输出。 数据在TICS提供的服务器中进行机密计算。
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