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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同态加密。DAG图显示了“psi + 同态”的
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 +
TICS.SRV.90000008. SSL_CERT_NOT_MATCH 空间和可信节点SSL证书不匹配，可能原因：1.空间升级了SSL证书，需前往可信节点升级证书。2.可信节点被仿冒，但证书不正确，故无法互信。 TICS.SRV.90000009.SSL_ CONNECT_TIME_OUT
创建可信联邦学习作业 联邦建模的过程由企业A来操作，在“作业管理 > 可信联邦学习”页面单击“创建”，填写作业名称并选择算法类型后单击确定即进入联邦建模作业界面。本文逻辑回归算法为例。 父主题： 使用TICS可信联邦学习进行联邦建模
作业。 常规配置：通过界面点选算法使用的常规参数，具体支持的参数请参考表1。 表1 常规配置参数 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
新结果 经过计算，66539.583321490225131-66078.857559963717677=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
方不同的数据集即可发起模型评估。 至此使用可信联邦学习进行联邦建模的过程已经完成，企业A已经训练出了一个符合自己要求的算法模型，后续文档会介绍如何使用已有的算法模型对新的数据进行预测。 父主题： 使用TICS可信联邦学习进行联邦建模
选择链代码部署的组织。 区块链签名证书 - 上传签名证书文件（选择按照启用区块链审计服务（可选）章节步骤七描述中保存至本地的证书文件“/msp/signcert/xxx.pem”）。 区块链私钥文件 - 上传私钥证书文件（选择按照启用区块链审计服务（可选）章节步骤七描述中保存至本地的证书文件“/msp/keystore/xxx_sk”）
选择链代码部署的组织。 区块链签名证书 - 上传签名证书文件（选择按照启用区块链审计服务（可选）章节步骤七描述中保存至本地的证书文件“/msp/signcert/xxx.pem”）。 区块链私钥文件 - 上传私钥证书文件（选择按照启用区块链审计服务（可选）章节步骤七描述中保存至本地的证书文件“/msp/keystore/xxx_sk”）
选择链代码部署的组织。 区块链签名证书 - 上传签名证书文件（选择按照启用区块链审计服务（可选）章节步骤七描述中保存至本地的证书文件“/msp/signcert/xxx.pem”）。 区块链私钥文件 - 上传私钥证书文件（选择按照启用区块链审计服务（可选）章节步骤七描述中保存至本地的证书文件“/msp/keystore/xxx_sk”）
创建并运行隐私求交作业 企业A单击“作业管理 > 隐私求交 > 创建”，依次填写作业名称、选择需要求交的数据集和对应的求交列、选择算法协议及各种参数，再单击“保存并执行”即可发起一次隐私求交查询。 父主题： 隐私求交黑名单共享场景
创建联邦预测作业 企业A单击“联邦预测 > 批量预测 > 创建”按钮，进入联邦预测作业的创建页面。企业A需要通过“算法类型”、“训练作业”等筛选条件可以找到用于预测的模型，点选使用的模型后单击“确定”按钮即完成联邦预测作业的创建。 父主题： 使用TICS联邦预测进行新数据离线预测
替换证书 为网络安全考虑，您需要定期更换证书，以免证书过期。 更新空间证书 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。 进入空间详情页面，单击页面右上角的更新空间证书。 图1 空间详情 在弹出的提示框中阅读更新空间证书的注意事项，单击确定。
端的作业。 快速入门 TICS使用流程简介 步骤1：准备工作 步骤2：空间组织方邀请成员 步骤3：成员接受邀请 步骤4：下载代理配置信息和证书 步骤5：空间成员部署代理 步骤6：空间成员发布数据 步骤7：空间成员创建作业 03 使用 TICS基于安全多方计算、区块链等技术，实现了
p12)：请从通知管理下载的空间配置的压缩包中，提取计算节点密钥(.p12格式) 并导入上传。 CA证书(.jks)：请从通知管理下载的空间配置的压缩包中，提取CA证书(.jks格式) 并导入上传。 证书密码：请从通知管理下载的空间配置的压缩包中，提取空间信息(.json) 并导入上传。 图4
约束限制 纵向联邦作业XGBoost算法只支持两方参与训练。 训练作业必须选择一个当前计算节点发布的数据集。 作业创建者的数据集必须含有特征。 创建纵向联邦学习作业 纵向联邦学习作业在本地运行，目前支持XGBoost算法、逻辑回归LR算法和FiBiNET算法。 纵向联邦学习分为五个步骤：
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。 最终将计算完成的结果加密返回给作业发起方。 空间的整体配置通过空间管理员进行统一管理。
一的设备/应用监控、日志采集等运维能力，为企业提供完整的边缘和云协同的一体化服务的边缘计算解决方案。 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
创建数据预处理作业 数据预处理是训练机器学习模型的一个重要前置步骤，其主要是通过转换函数将特征数据转换成更加适合算法模型的特征数据过程。TICS特征预处理功能能够实现对数据的探索、分析、规整以及转换，以达到数据在训练模型中可使用、可实用，在TICS平台内完成数据处理到建模的闭环。
新结果 经过计算，66539.583321490225131-66078.857559963717677=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
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