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入门实践 当您参考准备工作章节完成注册账号并实名认证、配置CCE服务、配置IEF服务、购买购买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）等一系列操作后，可以根据自身的业务需求使用TICS提供的常用实践。 表1 常用最佳实践 实践 描述 基于TICS实现端到端的企业积分查询作业
所属的账号名称，********为用户登录密码，xxxxxxxxxxxxxxxxxx为project的ID，获取方法请参见项目ID。 scope参数定义了Token的作用域，上面示例中获取的Token仅能访问project下的资源。您还可以设置Token的作用域为某个账号下所有资
训练时的评估指标是用训练的数据集中随机采样的记录计算的，完成训练后企业A也可以使用其他的数据集对同一个模型进行多次的评估。单击“发起评估”选择训练参与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。
步骤1：准备工作 如果您是第一次使用TICS，请参考准备工作，完成注册账号并实名认证、配置CCE服务、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）等一系列准备工作。 本入门示例，是为了演示TICS使用的全流程。组织方在组建空间时，需要至少添加1位合作方。
在两台虚机上安装rsync及corntab服务，已安装则跳过（HCS底座发行的系统镜像是默认安装的；客户提供的机器，需要客户运维侧保障）。 参照如何在两个节点间免密ssh登录完成节点免密设置。 在节点A任意目录下创建该脚本sync_tics.sh，建议放在 /opt/tics目录下，确保脚本文件具备可执行权限。
在两台虚机上安装rsync及corntab服务，已安装则跳过（HCS底座发行的系统镜像是默认安装的；客户提供的机器，需要客户运维侧保障）。 参照如何在两个节点间免密ssh登录完成节点免密设置。 在节点A任意目录下创建该脚本sync_tics.sh，建议放在 /opt/tics目录下，确保脚本文件具备可执行权限。
CS服务的正常使用。 请自行关注部署节点的系统安全防护与配置加固，确保机器在安全的前提下进行隐私计算节点部署。 IEF服务委托授权 使用主账号访问IEF服务首页，单击“同意授权”，IEF将在统一身份认证服务为您创建名为ief_admin_trust的委托。 图1 IEF服务授权
CS服务的正常使用。 请自行关注部署节点的系统安全防护与配置加固，确保机器在安全的前提下进行隐私计算节点部署。 IEF服务委托授权 使用主账号访问IEF服务首页，单击“同意授权”，IEF将在统一身份认证服务为您创建名为ief_admin_trust的委托。 图1 IEF服务授权
为什么我的计算结果每次计算时结果都不一样？ 当空间开启了“结果差分隐私”开关时， 对敏感数据字段的sum操作都会添加一个差分噪声，来保护单条敏感数据不被泄露。 如果需要更精确的结果， 可联系空间管理员关闭“结果差分隐私”开关， 或者联系敏感字段的合作方修改字段分类。
当前版本支持云租户部署和边缘节点部署。 云租户部署：数据上云的用户可以选择“云租户部署”，可信计算节点部署在华为云租户的虚拟私有云VPC中，可信计算节点组件部署在基于华为云CCE服务的容器中。关于CCE集群的更多信息可参考CCE。 当前仅支持直接创建CCE集群，不支持选择已有集群
的结构化信息。当前支持MRS服务(Hive)、本地数据集、RDS数据集、DWS数据集、Oracle数据集、Mysql数据集，后续会支持更多华为云服务及原生服务的资源访问功能。连接信息中的敏感部分不会离开参与方侧。 数据管理包含创建数据和数据预处理，是可信智能计算服务的一项获取、配
认证鉴权 调用接口提供如下认证方式。 Token认证：通过Token认证通用请求。 Token认证 Token的有效期为24小时，需要使用一个Token鉴权时，可以先缓存起来，避免频繁调用。 Token在计算机系统中代表令牌（临时）的意思，拥有Token就代表拥有某种权限。Tok
TICS使用流程简介 本文档是一个TICS入门教程，介绍了如何在TICS控制台完成端到端的全流程使用。 可信智能计算服务TICS（ Trusted 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
认证鉴权 调用TICS接口仅支持Token认证。 Token认证 Token的有效期为24小时，需要使用一个Token鉴权时，可以先缓存起来，避免频繁调用。 Token在计算机系统中代表令牌（临时）的意思，拥有Token就代表拥有某种权限。Token认证就是在调用API的时候将T
0为该线性模型的系数加上偏置项。 图2 查看模型结果文件 本地利用测试集评估模型。可以采用如下脚本，会打印出模型在测试集上的准确率和AUC两个指标。 图3 本地评估模型的Python脚本 父主题： 测试步骤
空间成员完成计算节点部署，配置参数时选择挂载方式和数据目录，参考部署计算节点。 空间成员在计算节点中完成数据发布，参考发布数据。 约束限制 避免作业名重复。 必须选择一个已有的FiBiNet模型才能创建实时预测作业。 实时预测作业必须选择训练FiBiNet模型的参与方计算节点发布的数据集。 创建训练模型时参数必须有"save_format":
却无法获知具体对应哪个查询对象。数据不出门且能计算，杜绝数据缓存的可能性。 例如查询方希望查询身份证id为“张三”的人信贷公式数据，发起了一个类似于SELECT salary * 16 + age*10 FROM t WHERE id = ‘张三’的单数据集查询。t表存储在数据提
企业A的实时业务不需要准备数据，在发起查询时通过参数传递需要查询的用户id。 表1 企业B用户画像数据 字段名称 字段类型 描述 id string hash过后的手机号字符串 f0-f4 float 用户数据画像特征 bigdata_all.csv id,f0,f1,f2,f3,f4 5feceb66ff
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 TABLE tax
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：（可选）下载计算节点配置信息 步骤5：空间成员部署计算节点 步骤6：空间成员发布数据 步骤7：空间成员创建作业 入门实践
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