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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
图4 连接正常 进入数据管理，进行数据集发布。 图5 新建数据管理 填写参数信息。 图6 填写参数 重复步骤1~7，发布support资助金数据表和power_data能源表。 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。
单击“发布”，弹出发布数据集选择框。 图3 发布数据 在发布数据集选择框中选择需要发布的合作方，单击“发布”，数据就会被同步到对应合作方作业管理的数据集中。数据集创建者默认拥有数据集权限。 图4 发布数据集 如果需要取消合作方的访问权限，需要重新发布数据集，单击“发布”并去勾选该合作方，单击“确认”。
联合预测。 目前TICS支持两种类型的预测方式： 批量预测： 批量预测通过在计算节点后台发起离线预测任务的方式，在任务完成后可以获得指定数据集中所有样本的预测结果。 实时预测： 实时预测通过在计算节点部署在线预测服务的方式，允许用户利用POST请求，在毫秒级时延内获取单个样本的预测结果。
隐私规则防护 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1~4提供的案例和SQL语句进行作业测试。 图2 作业界面 假设有人输入以下代码试图直接查询敏感数据。 select
在“作业管理 > 多方安全计算”页面单击创建，进入sql开发页面，展开左侧的“合作方数据”可以看到企业A、大数据厂商B发布的不同数据集。 单击某一个数据集可以看到数据集的表结构信息。 此时企业A可以编写如下的sql语句统计双方的数据碰撞后的正负样本总数，正负样本总数相加即为双方共有数据的总数。
Lite资源池已创建完毕。 空间组建完成，参考组建空间。 空间成员完成计算节点部署，配置参数时选择存储方式和数据目录，参考4.1 部署计算节点。 空间成员完成数据集准备工作，参考准备本地横向联邦数据资源。 空间成员在数据目录中完成数据发布，参考4.6.4 发布数据。 对接MA的计算节点如果是使用子账号
图3 前往计算节点 选择界面左侧“数据管理>数据预处理”，单击“创建”，可输入作业名称、描述及数据集，单击保存。若当前选不到目标数据集，可查看该数据集是否已参与其他的预处理作业。 目标数据集需要对所选字段的分布类型进行严格定义。处理评估/预测数据前建议先使用训练数据进行预处理，以确保当数据处理达到目标需求。
CE集群子账号权限。 约束限制 避免作业名重复。 必须选择一个已有模型才能创建批量预测作业。 批量预测作业必须选择一个当前计算节点发布的数据集。 创建联邦预测作业 批量预测作业在本地运行，目前支持XGBoost算法、逻辑回归LR算法、深度神经网络FiBiNet算法。 用户登录进入计算节点页面。
不符合，可拒绝申请；若符合，则确认申请，接下来便拟定合约，发送给用数方签署。 前提条件 存在已创建的申请。 约束限制 仅供数方操作，即该数据集的提供方去确认申请。 用数方提交申请后未撤回的申请，一旦供数方确认申请，申请内容无法修改。 创建数据交换作业 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上选择“可信数据交换
配置连接器，注册数据集，任务执行，查看任务执行日志。 连接器（Connector） 连接器是可信智能计算节点内置的连接特定数据源所需的对象模板，目前支持连接MRS Hive、MySQL、RDS、DWS、ORACLE等多种连接器，并支持扩展增加新的连接器。 数据集（Data set）
发起联邦预测 企业A单击“发起预测”按钮，选择己方和大数据厂商B的预测数据集，单击确定即可发起预测。 TICS服务会对两方的数据先进行样本对齐，并对双方共有的数据进行联邦预测，预测的结果会保存在企业A（作业发起方）的计算节点上。企业A可以通过obs服务或者登录到计算节点后台获取到对应路径的文件。
常业务的执行。 对此TICS 提供作业审批功能。配置生效后，所有的计算任务执行时，均会生成审批报告，提交到数据提供方侧，由提供方确认关联数据集的用途和风险。关联参与方都同意后，才能执行SQL作业。 具体操作步骤如下： 作业发起方进入自己所属的计算节点，编写完作业之后，单击“提交审
创建空间时，空间名在创建者租户范围内唯一，即创建者不能创建同名的空间。 退出空间，参与方可单方面的退出空间，退出空间时会删除该参与方在这个空间的所有作业和注册的数据集。 删除空间时，只有空间创建者才能删除空间，且所有租户都选择同意删除，空间才算删除完成。 若需启用区块链审计服务，请先完成启用区块链审计服
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，此外需将已方的数据集设为评估数据集。横向联邦中，需要确保不同参与方的数据集结构完全一致。
方无法使用该计算节点已发布的数据集运行作业。 用户想要加入空间，想被其他参与方使用自己的数据时，可以手动触发计算节点上线。即“计算节点状态”为“离线”时，触发单击上线，计算节点会切换成上线状态，90秒后，空间其他参与方可以使用该计算节点已发布的数据集运行作业。 用户登录TICS控制台。
参考准备本地横向联邦数据资源 -> 上传数据集文件，将该文件上传到计算节点的挂载路径下，即完成多方安全计算数据集配置。 如果数据集文件不含有csv文件表头，需要用户提供额外的配置文件用来说明数据集每一列的信息。以上述标签方数据集为例，没有表头的数据集文件和数据配置文件的格式如下： 491915
用于获取访问token。 可信节点管理 用于管理计算节点 。 连接器管理 用于管理连接器。 数据注册管理 用于管理数据集列表。 任务管理 用于管理作业任务。 通知管理 用于管理通知。 数据集管理 用于管理数据集。 多方安全计算作业管理 用于管理多方安全计算作业。 联邦学习作业管理 用于管理可信联邦学习作业。
横向联邦学习场景 TICS从UCI网站上获取了乳腺癌数据集Breast，进行横向联邦学习实验场景的功能介绍。 乳腺癌数据集：基于医学图像中提取的若干特征，判断癌症是良性还是恶性，数据来源于公开数据Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic)。 场景描述
据使用和监管。空间是联邦计算的载体，合作方只有加入空间才能参与联邦计算。 安全的作业管理 作业时，数据使用的过程可审计、可追溯。TICS数据集成支持多方安全计算、可信联邦学习和联邦预测作业等作业方式。 多方安全计算 多方安全计算是可信智能计算提供的关系型数据安全共享和分析功能，曾
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