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业务诉求。 基于多方安全计算功能准备好合适的数据，本文主要介绍双方对已有的数据进行样本对齐、特征筛选和联邦建模，并对产生的模型进行评估。 父主题： 使用TICS可信联邦学习进行联邦建模
单击“执行结果”按钮可以查看作业保存的模型文件路径，用于后续的评估型作业。 图4 查看作业的执行情况 图5 查看作业的具体执行计划 图6 查看作业的执行结果 父主题： 测试步骤
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： 环境准备
join league_creator.lineitem_1000w b on a.s_suppkey = b.l_suppkey 父主题： 服务介绍
根据前一篇文章，企业A已经通过可信联邦学习功能训练出了一个预测客户时候是高价值用户的模型。 本文主要介绍企业A和大数据厂商B如何通过已有的模型对新的业务数据进行预测。 父主题： 使用TICS联邦预测进行新数据离线预测
目，并在子项目中创建资源，然后以子项目为单位进行授权，使得用户仅能访问特定子项目中资源，使得资源的权限控制更加精确。 图1 项目隔离模型 父主题： 使用前必读
审批界面中展示出来。 图1 基础信息 执行结果如下。 图2 执行结果 结果显示，TICS支持大量基础的SQL语法。 图3 SQL编写提醒 父主题： 可验证代码示例
857559963717677=461， 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
power_data b on a.id = b.id TICS会识别并提示。 图4 执行失败告警 上述隐私规则，均为TICS系统提供的默认规则。 父主题： 基于TICS实现端到端的企业积分查询作业
现有两家企业A、B，双方决定通过TICS平台实现黑名单数据共享，通过隐私求交作业计算两方黑名单ID交集。本文以企业A为计算作业的发起方为例。 父主题： 隐私求交黑名单共享场景
训练过程中，各参与方计算节点会在本地生成子模型，由TICS负责安全聚合各子模型的参数，得到最终的模型； 空间的整体配置通过空间管理员进行统一管理。 父主题： 横向联邦学习场景
Host方拥有不同数据量时，横向联邦对比对立训练的模型性能 结论为：使用横向联邦学习，在己方拥有不同数据量的情况下都可以显著提升模型性能。 父主题： 实验结果
857559963717677=461， 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： 可验证代码示例
authorized_keys 设置authorized_keys文件的权限为600 在机器B上执行1、2步骤。 接下来两台机器，即可相互直接ssh不需要输入密码 父主题： 环境准备
authorized_keys 设置authorized_keys文件的权限为600 在机器B上执行1、2步骤。 接下来两台机器，即可相互直接ssh不需要输入密码 父主题： 准备工作
搜索AOM服务，进入AOM服务控制台。 在AOM左侧功能列表选择日志文件，右侧集群下拉列表选择可信计算节点，即可查看对应日志文件。 图4 AOM日志文件 父主题： 计算节点管理
至此，企业A可以得知这些用户存在于企业B的黑名单当中，这些用户的业务存在较高的风险。企业A可以提前做好风险预案，控制风险的发生或者减少风险造成的损失。 父主题： 隐私求交黑名单共享场景
ef 4ec9599fc203d176a301536c2e091a19 9400f1b21cb527d7fa3d3eabba93557a 父主题： 隐私求交黑名单共享场景
Administrator系统角色完成授权。 图6 授权 将所需授权的用户加入用户组tics_ief_min，即可为用户授予相关权限。 父主题： 准备工作
fed14a,0.024227451,-1.087235302,3.67470964,-2.420729037,-3.132456573 父主题： 外部数据共享
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