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执行实时预测作业 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 联邦预测”，打开联邦预测作业页面。 在“联邦预测”页面实时预测Tab页，单击“模型部署”，开始部署模型。 图1 模型部署 模型部署完成后，单击“发起预测”，在系统弹窗中填写要预测的“样本id”和“模型特征”
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。 select
执行作业 执行多方安全计算作业 用户登录计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 多方安全计算”，打开多方安全计算页面。 在多方安全计算页面查找待执行的作业，单击“执行”。如果SQL中存在作业变量，需要在执行时填入实际值。 图1 执行作业 父主题： 多方安全计算作业
时隐匿查询作业。 执行实时隐匿查询作业 作业审批以及数据初始化完成后，单击“执行”按钮。 在右侧弹出窗口的ID框中输入查询值，单击“查询”按钮进行实时隐匿查询，实时返回查询结果在下侧方框中。 图1 输入自定义属性 父主题： 实时隐匿查询
配置作业的执行脚本，训练模型文件。 执行脚本是每个参与方的计算节点在本地会执行的模型训练、评估程序，用于基于本地的数据集训练子模型。 训练模型文件则定义了模型的结构，会用于每个参与方在本地初始化模型。 图2 配置执行脚本、训练模型文件 配置已方、对方数据集。在作业的数据集配置中，选择己方、对方的本地数据集，此外
电公司等在保护各方原始数据隐私的前提下，通过多方联合建模，金融机构补充了风控模型特征维度，提升模型准确率。 优势： 提升模型准确率 多方机构实现算法层面联合建模，提升了需求方模型的预测效果。 数据隐私保护强 多方采用隐私集合求交PSI对齐样本数据，本地数据或模型加密后在安全环境中
e-path}?{query-string} 尽管请求URI包含在请求消息头中，但大多数语言或框架都要求您从请求消息中单独传递它，所以在此单独强调。 表1 URI中的参数说明 参数 描述 URI-scheme 表示用于传输请求的协议，当前所有API均采用HTTPS协议。 Ip:port
从业务角度考虑，安排五个阶段，来对TICS系统进行验证和测试。本章重点讲述如何端到端实现一个该场景下的隐私计算作业完整执行流程。 导入数据 在第一个合作方Partner1的MySQL数据源中，通过如下的SQL语句创建数据表： CREATE TABLE tax ( id integer COMMENT
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。 图1 差分隐私开关 第一次执行作业的结果如下： 图2 作业结果 在返回最终统计结果前，增加了一个差分隐私计算的任务节点，如图3所示。 图3 差分隐私计算任务节点 再执行如下sql，sql中过滤掉了某个企业，试图用差值去计算这个企业的税收值。
OBS存储”两种存储方式。前一种是指计算节点交互的数据存储在计算节点所在机器上，后一种是计算节点交互的数据存储在部署时选择的OBS桶中。 数据目录：计算节点部署时选择的存储路径，用于TICS服务的数据和外部交互。用户只有在目录中放置数据集等文件，服务才能读取到；服务运行作业生成的
STARTING重启中，RESTART_FAILED重启失败，ROLLBACKING回滚中，STARTING启动中，DEPLOYING创建中，DEPLOY_FAILED创建失败，DEPLOY_SUCCESS创建成功，RUNNING运行中，DELETING删除中，DELETE_FA
什么是区域和可用区？ 什么是区域、可用区？ 用区域和可用区来描述数据中心的位置，您可以在特定的区域、可用区创建资源。 区域（Region）指物理的数据中心。每个区域完全独立，这样可以实现较大程度的容错能力和稳定性。资源创建成功后不能更换区域。 可用区（AZ，Availability
华为云 可信智能计算服务 华为云可信智能计算服务TICS（ Trusted Intelligent Computing Service ）在面向政企行业中， 打破跨行业的数据孤岛， 实现行业内部、跨行业之间在数据隐私保护下的多方数据联合分析和联邦计算能力。 产品首页 立即使用 成长地图
size：本次作业在各执行节点分配的内存大小，默认200MB。如果作业中间结果过大，需要调高该参数。 max.result.file.size：最大存储文件大小，默认10GB。如果最终结果存储超过这个大小，则会执行失败，需要调大该值。 tics.task.concurrency：在TICS
Learn中的SMOTE算法，进行了数据集的扩充。下表为扩充过后的数据集统计信息。 乳腺癌数据集统计信息。 统计量 取值 特征数目 30 xx医院的训练样本数目 7366 其他机构的训练样本数目 7366 测试集样本数目 7257 操作步骤 进入TICS服务控制台。 在计算节点管
集含有非敏感的唯一标识字段。 创建作业 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 隐私求交”，打开隐私求交作业列表页面。 在隐私求交作业列表页面，单击“创建”。 图1 创建隐私求交作业 在创建页面填写如下信息： 作业名称。 作业描述可按需填写。 勾选参与双
分析结果，同时能够在作业运行保护数据使用方的数据查询和搜索条件，避免因查询和搜索请求造成的数据泄露。 可信联邦学习 可信联邦学习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，曾经被称为联邦机器学习。 联邦预测作业 联邦预测作业在保障用户数据安全的
数据集发布 前提条件 完成数据准备工作。 操作步骤 进入TICS服务控制台。 在计算节点管理中，找到购买的计算节点，通过登录地址，进入计算节点控制台。 图1 前往计算节点 登录计算节点后，在下图所述位置新建连接器。 图2 新建连接器 输入正确的连接信息，建立数据源和计算节点之间的安全连接。
阶段一：数据发布 前提条件 完成数据准备工作。 操作步骤 进入TICS服务控制台。 在计算节点管理中，找到购买的计算节点，通过登录地址，进入计算节点控制台。 图1 前往计算节点 登录计算节点后，在下图所述位置新建连接器。 图2 新建连接器 输入正确的连接信息，建立数据源和计算节点之间的安全连接。
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。 图1 差分隐私开关 第一次执行作业的结果如下： 图2 作业结果 在返回最终统计结果前，增加了一个差分隐私计算的任务节点，如图3所示。 图3 差分隐私计算任务节点 再执行如下sql，sql中过滤掉了某个企业，试图用差值去计算这个企业的税收值。
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