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创建实时隐匿查询作业 实时隐匿查询作业需要由数据查询方创建作业，企业A单击“作业管理 > 隐匿查询 > 实时隐匿查询”页面的创建按钮，填写相关信息，例如： 其中“不可区分度”即为实时隐匿查询的安全级别，不可区分度越高，则安全级别越高，但查询的速度会变慢，传输的数据量也会变大。 企业
购买TICS服务 前提条件 购买TICS服务前，已完成配置CCE服务、配置IEF服务和TICS服务委托授权。 购买TICS服务并进入控制台 购买TICS服务即创建空间。一个空间的成员包括组织方和合作方。用户参与的空间情况，可以在“空间管理”中查看。 以主账号登录管理控制台。在控制台左上方
创建连接器 连接器用来快速连接到用户名下的各类资源服务。 前提条件 计算节点处于运行中，且所在空间信息的“认证状态”为“已认证”。 建议使用者提前了解MapReduce服务（MRS Hive）集群。 “连接器类型”选择MapReduce服务（MRS Hive）时，选择的MRS集群需与当前计算节点部署
批量隐匿查询 隐匿查询，也称隐私信息检索，是指查询方隐藏被查询对象关键词或客户id信息，数据服务方提供匹配的查询结果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
管理任务 任务管理是可信智能计算服务提供的一项查看计算节点参与任务的功能。通过任务管理，用户可以查看到曾在该计算节点上执行过的所有作业，并查看自己这个计算节点在作业中的位置以及数据流向。 通过任务管理，用户可以查看自己的计算节点在空间中的作业参与度，并通过“计算过程”来确认数据是否合理
概述 基于数据胶囊技术，将用户配置属性嵌入到数据加密策略中，只有匹配属性的用户才能打开文件，达到数据出域后仍然主权可控的目的。 进行数据交换的角色分为用数方和供数方，用数方通过发送申请传递数据使用需求；供数方确认使用需求后，创建合约发送到供数方进行签署，一旦合约生效，数据交换作业就可以执行
创建实时预测作业 前提条件 空间组建完成，参考组建空间。 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
节点的可用资源如何查询？ 查询节点的可用资源 云平台提供的云监控，可以对节点运行状态进行日常监控。您可以通过管理控制台，直观地查看节点的各项监控指标。 由于监控数据的获取与传输会花费一定时间，因此，云监控显示的是当前时间5～10分钟前的节点状态。如果您的节点刚创建完成，请等待5～10
联邦sql分析作业运行过慢，如何提升执行速度？ 提升计算并行度 可以在作业开发界面的运行参数中，填写user.task.concurrency参数，提升用户侧此类加密任务的并行度。推荐该值填4-16左右，不建议超过30。 图1 填写参数 tics.task.concurrency参数提升的是
创建连接器 连接器用来快速连接到用户名下的各类资源服务。 前提条件 计算节点处于运行中，且所在空间信息的“认证状态”为“已认证”。 建议使用者提前了解MapReduce服务（MRS Hive）集群。 “连接器类型”选择MapReduce服务（MRS Hive）时，选择的MRS集群需与当前计算节点部署
计费说明 TICS（可信智能计算服务）采用包周期的计费模式。为了便于您便捷的下单购买，在控制台购买界面中系统会为您计算好所购买的套餐包价格，您可一键完成整个配置的购买。您还可以通过TICS提供的价格计算器，选择您需要的版本规格，来快速计算出购买TICS的参考价格。 计费项 计费模式
管理文件 文件管理是可信智能计算服务提供的一项管理联邦学习模型文件的功能。通过文件管理，参与方无需通过登录后台手动导入模型文件，而是直接将模型文件上传到数据目录进行管理。 使用文件管理功能后，创建联邦学习作业时用户可以便捷地选择自己以前上传的执行脚本、训练模型、数据文件、权重参数文件
配置IEF服务 背景信息 如果您规划在购买TICS服务时选择基于“边缘节点部署”，则您在购买TICS服务前需要对IEF服务进行相关配置，避免影响TICS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
场景描述 现有企业A和企业B达成了一项数据共享合作协议，企业B允许企业A根据用户id查询企业B的数据，辅助企业A的实时分析业务。而企业A不想暴露给企业B自己查询的用户id，因为查询该用户的信息隐含着“该用户是企业A的客户”的信息，存在用户隐私泄露的风险。 企业A和企业B可以使用TICS
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。
创建纵向联邦学习作业 前提条件 空间组建完成，参考组建空间。 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。 参与方的计算节点如果是采用云租户部署，并且使用子账号进行创建的，需要参考配置CCE集群子账号权限给子账号增加权限配置
审计日志 审计日志页面是可信智能计算服务提供的一项审计数据流动的功能。通过计算节点侧审计页面信息，用户可以清晰地获知空间中的参与方通过该计算节点运行的任务详情。同时，部署计算节点时若开启BCS功能，审计数据会同步至区块链上。 计算节点侧查看审计日志 用户登录TICS控制台。 进入TICS
配置IEF服务 背景信息 如果您规划在购买TICS服务时选择基于“边缘节点部署”，则您在购买TICS服务前需要对IEF服务进行相关配置，避免影响TICS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
场景描述 某企业A在进行新客户营销时的成本过高，想要通过引入外部数据的方式提高营销的效果，降低营销成本。 因此企业A希望与某大数据厂商B展开一项合作，基于双方共有的数据进行联邦建模，使用训练出的联邦模型对新数据进行联邦预测，筛选出高价值的潜在客户，再针对这些客户进行定向营销，达成提高营销效果
场景描述 某企业A在进行新客户营销时的成本过高，想要通过引入外部数据的方式提高营销的效果，降低营销成本。 因此企业A希望与某大数据厂商B展开一项合作，基于双方共有的数据进行联邦建模，使用训练出的联邦模型对新数据进行联邦预测，筛选出高价值的潜在客户，再针对这些客户进行定向营销，达成提高营销效果
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