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基于TICS实现端到端的企业积分查询作业 简介 阶段一：数据发布 阶段二：隐私规则防护 阶段三：审批防护 阶段四：基本计算能力验证 阶段五：基于MPC算法的高安全级别计算 阶段六：统计型作业的差分隐私保护
Intelligence Computing Service ）打破数据孤岛，在数据隐私保护的前提下，实现行业内部、各行业间的多方数据联合分析和联邦计算。TICS基于安全多方计算MPC、区块链等技术，实现了数据在存储、流通、计算过程中端到端的安全和可审计，推动了跨行业的可信数据融合和协同。 使用TICS的用户角色
electric_bal 电费 敏感 water_bal 水费 敏感 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
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
i + 秘密分享”的全过程流向，基本符合业界已公开的PSI算法流程和秘密分享流程。 图2 加密流程 图3 加密流程 父主题： 基于TICS实现端到端的企业积分查询作业
在审批详情中也可看到两个字段相加的情况，如下图所示。 图2 字段相加 通过查看字段是否可见，以及字段用途，能够确认该字段的应用是否符合自己的安全预期。 父主题： 基于TICS实现端到端的企业积分查询作业
基本概念 空间（League） 可信智能计算服务的逻辑概念，由组织方创建。空间绑定不同数据保护方式的聚合器，并邀请多方数据提供者参与，在空间内实现数据有限共享应用，提炼数据价值。 空间是联邦计算的载体。空间需要购买才能使用，在空间中可以管理合作成员，合作数据以及查看可信智能计算环境。执行联邦计算任务需要指定空间。
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： 基于TICS实现端到端的企业积分查询作业
Intelligence Computing Service ）打破数据孤岛，在数据隐私保护的前提下，实现行业内部、各行业间的多方数据联合分析和联邦计算。TICS基于安全多方计算MPC、区块链等技术，实现了数据在存储、流通、计算过程中端到端的安全和可审计，推动了跨行业的可信数据融合和协同。 使用TICS的用户角色
情联防联控、综合治税等业务场景。共治场景均要实现在保护数据隐私的前提下，通过多个委办局数据的融合分析，得到数据碰撞结果，提升政府业务的治理效能。 优势： 政府多委办局之间密文数据融合计算，实现多方数据的融合分析。 基于隐私集合求交实现多方安全SQL JOIN分析， 原始数据保存在
产品优势 多域协同 支持在分布式的、信任边界缺失的多个参与方之间建立互信空间； 实现跨组织、跨行业的多方数据融合分析和多方联合学习建模。 灵活多态 支持对接主流数据源（如MRS、 DLI、 RDS、 Oracle等）的联合数据分析； 支持对接多种深度学习框架(TICS，TensorFlow)的联邦计算；
2xx：成功，表示请求已被成功接收、理解、接受。 3xx：重定向，要完成请求必须进行更进一步的操作。 4xx：客户端错误，请求有语法错误或请求无法实现。 5xx：服务器端错误，服务器未能实现合法的请求。 状态码如表1所示。 表1 状态码 状态码 编码 状态说明 100 Continue 继续请求。 这个临时
数据发布的过程并不会直接从数据源中导出用户数据，仅从数据源处获取了数据集相关的元数据信息，用于任务的解析、验证等。 父主题： 基于TICS实现端到端的企业积分查询作业
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
Computing Service)。可信智能计算服务TICS打破数据孤岛，在数据隐私保护的前提下，实现行业内部、各行业间的多方数据联合分析和联邦计算。TICS基于安全多方计算MPC、区块链等技术，实现了数据在存储、流通、计算过程中端到端的安全和可审计，推动了跨行业的可信数据融合和协同。 在调用可信智能计算服务TICS
与其他云服务的关系 统一身份认证服务 TICS使用统一身份认证服务（Identity and Access Management，简称IAM）实现认证和鉴权功能。 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，
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。 数据融合分析 支持对接多个数据参与方的主流数据存储系统，为数据消费者实现多方数据的SQL Join等融合分析，各方的敏感数据在具有安全支撑的聚合计算节点中实现安全统计。 计算节点 数据参与方使用数据源计算节点模块实现自主可控的数据
步骤2：空间组织方邀请成员 完成准备工作后，您已经创建了空间，可以开始配置使用TICS。 为了在TICS平台实现多方作业，必须先在TICS中邀请成员。 邀请成员 空间成员登录TICS控制台。 在TICS控制台左侧，单击“空间管理”，在“我创建的空间”页签查找需要邀请合作方的空间并单击“邀请合作方”。
险联防联控效用。 在信息核验过程中，通过隐私计算技术实现多方黑名单数据共享，对电诈、洗钱、骗贷等行为的黑名单用户进行安全求交、匿踪查询，能够有效提升客户背景调查的安全可信程度。 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。
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前提下，利用多方数据和模型实现样本联合预测。 可信智能计算节点 数据参与方使用数据源计算节点模块实现自主可控的数据源注册、隐私策略（脱敏、加密）的
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