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阶段五：基于MPC算法的高安全级别计算 完成demo验证阶段，为提升数据保护级别，接入以纯密文的状态做计算的更高安全级别的数据，可以通过开启高隐私级别开关，提升空间安全级别。 图1 高隐私级别开关 再次单击作业，审批进行的同时敏感数据被进行了秘密分享加密。DAG图显示了“psi +
妥善保存。 加密密钥（SK） - 计算节点登录名称 - 登录计算节点控制台的用户名。用户可通过“计算节点登录名称”和“登录密码”进入计算节点控制台，建立连接器，发布数据。 登录密码 - 登录计算节点控制台的密码。 确认密码 - 与“登录密码”保持一致即可。 指定开放端口 - 计算节点控制台系统的网络端口
妥善保存。 加密密钥（SK） - 计算节点登录名称 - 登录计算节点控制台的用户名。用户可通过“计算节点登录名称”和“登录密码”进入计算节点控制台，建立连接器，发布数据。 登录密码 - 登录计算节点控制台的密码。 确认密码 - 与“登录密码”保持一致即可。 指定开放端口 - 计算节点控制台系统的网络端口
执行实时隐匿查询作业 企业A在发起实时隐匿查询前需要先执行数据初始化。 待实时预测作业初始化完成后，企业A可以通过页面单击“执行”试用发起查询。 例如查询id为“19581e27de7ced00ff1ce50b2047e7a567c76b1cbaebabe5ef03f7c3017
可信计算节点发生主备切换，原节点登录地址不可用，如何处理？ 若可信节点因为节点故障等原因产生了主备切换的操作，会导致原先可信节点控制台登录地址改变。此时需重新登录TICS管理台，单击前往计算节点，登录最新的节点控制台。 图1 登录最新的节点控制台 原先的可信节点控制台登录后右上角会显示不互信。
发布数据集 企业A和企业B分别将自己的csv数据文件上传到自己的计算节点上，通过“数据管理”模块创建各自的数据集，并单击“发布”。 以企业A为例，数据集信息如下： 隐私求交场景需要将求交的字段设置为“非敏感”的唯一标识。 父主题： 隐私求交黑名单共享场景
TICS服务只读权限，拥有该权限的用户仅能查看TICS服务空间侧的资源。 细粒度策略 计算节点是通过创建计算节点时的“计算节点登录名称”和“登录密码”登录的，不与用户账号关联，因此计算节点内的操作不受此策略控制。 相关链接 IAM产品介绍 TICS FullAccess策略内容 {
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
准备数据 企业A和大数据厂商B需要按照训练模型使用的特征，提供用于预测的数据集，要求预测的数据集特征必须包含训练时使用的特征。 表1 企业A的数据 字段名称 字段类型 描述 id string hash过后的手机号字符串 col0-col4 float 企业A数据特征 industry_predict
创建联邦预测作业 企业A单击“联邦预测 > 批量预测 > 创建”按钮，进入联邦预测作业的创建页面。企业A需要通过“算法类型”、“训练作业”等筛选条件可以找到用于预测的模型，点选使用的模型后单击“确定”按钮即完成联邦预测作业的创建。 父主题： 使用TICS联邦预测进行新数据离线预测
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、降低营销成本的业务诉求。
发布数据集 企业A将自己的需要预测的csv数据文件上传到自己的计算节点上，通过“数据管理”模块创建用于预测的数据集。 企业A预测数据集如下： 大数据厂商B仍使用训练时的提供的全量数据作为预测数据集，没有发布新的数据集。 父主题： 使用TICS联邦预测进行新数据离线预测
筛选特征 样本对齐执行完成后单击下一步进入“特征选择”页面，这一步企业A需要选出企业A自己和大数据厂商B的特征及标签用于后续的训练。 企业A可以选择特征及标签后“启动分箱和IV计算”，通过联邦的统计算法计算出所选特征的iv值，一般而言iv值较高的特征更有区分性，应该作为首选的训练
发布数据集 企业B分别自己的csv数据文件上传到自己的计算节点上，通过“数据管理”模块创建各自的数据集，并单击“发布”。 企业B的数据集如下： 创建数据集后单击“发布”按钮即可将数据的元数据信息发布到tics空间侧，供其他合作方参考。 父主题： 外部数据共享
发布数据集 企业A和大数据厂商B分别将自己的csv数据文件上传到自己的计算节点上，通过“数据管理”模块创建各自的数据集。 企业A的数据集如下： 大数据厂商B的数据集如下： 创建数据集后单击“发布”按钮即可将数据的元数据信息发布到tics空间侧，供其他合作方参考。 父主题： 使用TICS多方安全计算进行联合样本分布统计
发布数据集 企业A和大数据厂商B分别将自己的csv数据文件上传到自己的计算节点上，通过“数据管理”模块创建各自的数据集。 企业A的数据集如下： 大数据厂商B的数据集如下： 创建数据集后单击“发布”按钮即可将数据的元数据信息发布到tics空间侧，供其他合作方参考。 父主题： 使用TICS可信联邦学习进行联邦建模
基本计算能力验证 验证TICS的基础计算能力，以计算各企业在2021年的价值评分，用于评估信贷能力，其中的公式仅为简单的参考计算式。 操作步骤 执行如下的sql作业。 select c.id as `企业id`, 0.5 * a.tax_bal + 0.8 * b.supp_bal
准备数据 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
准备数据 首先，企业A和大数据厂商B需要商议确定要提供的数据范围及对应的元数据信息，双方初始决定使用最近三个月的已有用户转化数据作为联邦训练的训练集和评估集，之后使用每周产生的新数据作为联邦预测的预测集。 表1 企业A的数据 字段名称 字段类型 描述 id string hash过后的手机号字符串
场景描述 背景信息 本案例以“小微企业信用评分”的场景为例。 社保、水电气和资助金等数据统一存储在某政务云，由不同的局进行管理，机构想单独申请进行企业相关评分的计算会非常困难。 因此可以由市政数局出面，统一制定隐私规则，审批数据提供方的数据使用申请， 并通过华为TICS可信智能计算平台进行安全计算。
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