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发布数据集 企业A和大数据厂商B分别将自己的csv数据文件上传到自己的计算节点上，通过“数据管理”模块创建各自的数据集。 企业A的数据集如下： 大数据厂商B的数据集如下： 创建数据集后单击“发布”按钮即可将数据的元数据信息发布到tics空间侧，供其他合作方参考。
前提条件 本地存在下载好的空间信息和证书文件，下载方式参考下载计算节点配置信息。 若需将执行过程记录审计至区块链，请确保当前加入的空间已开启区块链审计服务，同时完成启用区块链审计服务（可选）中对应角色（发起方/参与方）的准备工作，保证当前各参与方均处于区块空间链中。
*”命令，删除旧的证书文件。 执行“mv /server.* /opt/postgres/”命令，将步骤4中生成的证书文件移动到指定位置。
阶段五：基于MPC算法的高安全级别计算 完成demo验证阶段，为提升数据保护级别，接入以纯密文的状态做计算的更高安全级别的数据，可以通过开启高隐私级别开关，提升空间安全级别。 图1 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秘密分享加密。DAG图显示了“psi +
大数据厂商B在自己的计算节点单击“审批管理”模块，找到“待处理”的审批请求单击“查看详情”，可以看到企业A是如何使用自己的数据集的。 确认无误后再单击“同意”即允许企业A使用己方的数据集进行联合统计。
可验证代码示例 数据准备 数据集发布 隐私规则防护 基本计算能力验证 基于MPC算法的高安全级别计算 统计型作业的差分隐私保护 父主题： 多方安全计算场景
数据准备 数据准备 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
使用TICS多方安全计算进行联合样本分布统计 场景描述 准备数据 发布数据集 创建样本分布统计作业 执行样本分布联合统计 数据优化 父主题： 纵向联邦建模场景
为了确保账号安全，建议您不要直接使用账号进行日常管理工作，而是创建用户并使用用户进行日常管理工作。 用户 由账号在IAM中创建的用户，是云服务的使用人员，具有身份凭证（密码和访问密钥）。 在项目ID下，您可以查看项目ID和账号ID。
产品功能 动态空间管理 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。空间是联邦计算的载体，合作方只有加入空间才能参与联邦计算。 安全的作业管理 作业时，数据使用的过程可审计、可追溯。TICS数据集成支持多方安全计算、可信联邦学习和联邦预测作业等作业方式。
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 完成数据集发布。 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，按照示例一和示例二提供的案例和SQL语句进行作业测试。 图2 作业界面 示例一： 假设有人输入以下代码试图直接查询敏感数据
基本计算能力验证 验证TICS的基础计算能力，以计算各企业在2021年的价值评分，用于评估信贷能力，其中的公式仅为简单的参考计算式。 操作步骤 执行如下的sql作业。 select c.id as `企业id`, 0.5 * a.tax_bal + 0.8 * b.supp_bal
管理连接器 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4 前往计算节点 登录成功后，单击左侧导航栏中“连接器管理”，在操作栏中通过单击编辑、删除，来进行连接器管理操作。 图5 连接器管理 父主题： 管理数据
数据管理概述 TICS的数据管理由“连接器管理”和“数据管理”两部分来实现： 连接器是可信智能计算服务提供的一项访问参与方数据资源的功能。参与方填写连接信息来创建对应类型的连接器，并通过这些连接器访问到各类型资源的结构化信息。
统计型作业的差分隐私保护 本示例作业，以统计各行业的“企业税收总和”与“用电量总和”，进行统计分析： Select industry, sum(tax_bal), sum(electric_bal) from LEAGUE_CREATOR.tax a join
云审计服务 TICS使用云审计服务（Cloud Trace Service，简称CTS）审计用户在管理控制台页面的操作，可用于检视是否存在非法或越权操作，完善服务安全管理。
组织方 面向熟悉业务并具有管理、决策、审核权限的管理人员。组织方具有TICS的所有权限，包括创建空间、邀请空间成员、删除空间等权限。例如，在创建空间模块中，组织方可以对合作方人员发布的数据进行审核，把好质量关。
图1 产品架构 空间管理 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
企业B在自己的计算节点上可以单击“审批管理”，选择“待处理”的实时隐匿查询作业审批，可以看到自己的数据被如何使用。待企业B同意审批之后，企业A可以开始执行实时隐匿查询作业。 父主题： 外部数据共享
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