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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
上传密钥 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上单击“基本信息”，打开“基本信息”页面，找到“密钥管理”部分。 图1 密钥管理 单击“上传”，打开“创建密钥”页面，选择文本或文件模式上传密钥。 图2 创建密钥 如果已经上传过密钥，再次上传密钥会更新当前已有密钥。 删除密钥 单击“删除”按钮，会删除当前已上传密钥。
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。 创建批量预测作业 编辑批量预测作业 执行批量预测作业 删除批量预测作业 父主题： 联邦预测作业
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
准备工作 准备工作简介 注册账号并实名认证 配置CCE服务 配置IEF服务 TICS服务委托授权 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） 参考：获取认证信息 配置IEF高可用节点 配置CCE集群子账号权限 购买Model Lite资源池
TICS服务委托授权 背景信息 为保证正常创建TICS服务，需要先设置服务委托。 前提条件 服务授权需要主账号或者admin用户组中的子账号进行操作。 授权委托需查看IAM委托列表，如果存在名为tics_admin_trust的委托和tics_role_trust的权限，需要先删除。 服务授权操作
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”按键来统计字段的统计量，包括缺失值
X-Auth-Token 是 String 用户Token。 通过调用接口获取用户Token接口获取。 X-Language 是 String 根据自己偏好的语言来获取不同语言的返回内容，zh-cn或者en_us Content-Type 是 String 消息体的类型（格式），必选，此接口为multipart/form-data。
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
多方安全计算作业 创建作业 执行作业 查看作业计算过程和作业报告 删除作业 审批模式作业
法模型的特征数据。 使用场景 连接器使用场景：参与方的数据信息分布在不同的资源服务上，即可通过连接器管理功能来快速连接到名下的各类资源服务。 数据创建使用场景：参与方加入空间后，需要提供自己的数据集信息，用户即可通过数据创建功能，获取到名下详细的资源列表。同时，有敏感信息的数据，
以下数据和表结构是根据场景进行模拟的数据，并非真实数据。 以下数据需要提前存导入到MySQL\Hive\Oracle等用户所属数据源中，TICS本身不会持有这些数据，这些数据会通过用户购买的计算节点进行加密计算，保障数据安全。 政府信息提供方的数据tax和support，在用户计算节点agent_gov上发布。
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
在“基本信息”页面，输入创建MA Lite资源池纳管的CCE集群ID，单击“注册”。 图1 注册ma资源池 创建可信联邦学习训练型作业 参考步骤创建横向训练型作业创建可信联邦学习训练型作业，运行环境选择ModelArts和PriorityModelArts时，新增的资源配额是使用MA
管理。 消息通知服务 TICS使用消息通知服务（Simple Message Notification，简称SMN）依据用户的订阅需求主动推送通知消息，使用户可以在触发告警（如质量监控）时能立即接收到通知。
点部署情况？ 用户部署计算节点的节点，如果是第一次部署计算节点，会从远端拉取计算节点的镜像版本到节点，导致时间较长。当节点上已经存在镜像版本，再次在该节点上部署计算节点时，会直接使用节点上的镜像版本创建计算节点，创建时间较快。 查看计算节点部署情况 部署计算节点的详情事件信息查询。
空间管理 组建空间 管理空间 空间升级与回滚 替换证书
管理数据 数据管理概述 创建连接器 创建数据集 发布数据 数据预处理 父主题： 计算节点管理
阶段二：隐私规则防护 使用TICS的隐私规则防护能力确保数据安全。 前提条件 完成数据发布。 操作步骤 进入多方安全计算的作业执行界面，单击创建。 图1 创建作业 在作业界面中，按照1~4提供的案例和SQL语句进行作业测试。 图2 作业界面 假设有人输入以下代码试图直接查询敏感数据。
可信联邦学习作业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。 安全可信。 多种训练场景。 方便与已有服务对接。 使用场景 横向联邦机器学习 横向联邦机器学习，适用于参与者的数据特征重叠较多，而样本ID重叠较少的情况，联合多个参与者的具有相同特征的多行样本进行可信联邦学习，联合建模。
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