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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 API之前，请确保已经充分了解可信智能计算服务TICS相关概念，详细信息请参见产品介绍。
IAM是华为云提供权限管理的基础服务，无需付费即可使用，您只需要为您账号中的资源进行付费。关于IAM的详细介绍，请参见《IAM产品介绍》。 TICS权限 默认情况下，管理员创建的IAM用户没有任何权限，需要将其加入用户组，并给用户组授予策略或角色，才能使得用户组中的用户获得对应的权限，这一过程称为授权。授权
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、安全地被使用。 用户登录TICS控制台。
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。
在“联邦预测”页面，选择实时预测的Tab页，单击创建。 图1 创建作业 在弹出的对话框中编辑“作业名称”，选择“算法类型”。 选择“算法类型”之后，勾选“选择训练作业”列表中的某一训练作业，然后勾选“选择模型”列表中对应模型，再勾选”选择数据集”列表中参与方预测要用的某一数据集，最后单击“保存并提交审批”按钮
数据准备 以下数据和表结构是根据场景进行模拟的数据，并非真实数据。 以下数据需要提前存导入到MySQL\Hive\Oracle等用户所属数据源中，TICS本身不会持有这些数据，这些数据会通过用户购买的计算节点进行加密计算，保障数据安全。 政府信息提供方的数据tax和support，在用户计算节点agent_gov上发布。
IEF（非云上IEF节点不支持接入Hive）在同一VPC。“用户名”为MRS集群中拥有Hive权限的集群用户，“用户认证凭据”需要上传对应用户的认证凭据，请在MapReduce服务的下载用户认证文件中获取。 “连接器类型”选择RDS服务时，所选择的RDS服务实例需与计算节点在同一
fmt.Println(err) } } 更多编程语言的SDK代码示例，请参见API Explorer的代码示例页签，可生成自动对应的SDK代码示例。 状态码 状态码 描述 200 查询空间网元信息 401 操作无权限 403 Forbidden 404 Not Found
方式调用TICS API，端到端执行分析型作业为例，介绍使用TICS API的基本流程。 获取用户token 获取用户的token，因为在后续的请求中需要将token放到请求消息头中作为认证。 获取可信节点详情 获取调用后续接口参数信息，例如可信节点id。 创建连接器 创建数据连接器，以MySQL类型为例。
IEF（非云上IEF节点不支持接入Hive）在同一VPC。“用户名”为MRS集群中拥有Hive权限的集群用户，“用户认证凭据”需要上传对应用户的认证凭据，请在MapReduce服务的下载用户认证文件中获取。 “连接器类型”选择RDS服务时，所选择的RDS服务实例需与计算节点在同一
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 存在已创建的用数申请。 操作步骤 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 > 数据申请”，打开数据申请页面。 在数据申请页面单击“我收到的”。 在“我收到的”数据申请页签中，选择已经确认的申请，单击“创建合约”。
用户本地的自定义执行脚本，样例请参考准备本地横向联邦数据资源中步骤4。 训练模型 用户自定义模型，样例请参考准备本地横向联邦数据资源中步骤3。 初始权重参数 评估时必填，训练时可选，样例请参考准备本地横向联邦数据资源中步骤3。 迭代次数 即epoch，数据迭代计算的次数。 训练轮数
空间升级 约束限制 只有空间有新版本或者空间升级失败时，才能再次进行空间升级。 删除中的空间无法进行空间升级。 空间升级过程中会导致空间的不可用。 升级过程的相关操作记录将会保存。 由于1.20.0版本架构变化，如果需要跨1.20.0版本升级，则需要联系客服或技术支持人员，先刷新
个配额参数的值为创建新容器的CPU核数和内存大小，默认CPU核数为1，内存大小512M。 然后勾选“选择训练作业”列表中的某一训练作业，然后勾选“选择模型”列表中对应模型，最后单击“确定”按钮完成作业创建。 参数配置完成后，单击确认，完成批量预测任务的创建。 父主题： 批量预测
在“实时隐匿查询”作业页面中，单击“创建”。 图1 创建作业 在作业创建页面中输入作业名称，选择不可区分度，根据个人需求选择作业是否可被授权执行开关，并填写描述信息。 不可区分度是指数据方无法从该数量级中区分出具体的查询值，例如百级不可区分度说明数据方不知道查询方具体查询了百级数量级中哪一条数据。
在节点A上执行如下命令启动定时同步任务。 crontab -e 在弹出的编辑框中输入。 */1 * * * * /opt/tics/sync_tics.sh 保存后退出。 在节点B上重复步骤3~步骤4操作，注意步骤3中脚本内容应替换为对端节点A的ip。 使用tail /var/log/cron
在节点A上执行如下命令启动定时同步任务。 crontab -e 在弹出的编辑框中输入。 */1 * * * * /opt/tics/sync_tics.sh 保存后退出。 在节点B上重复步骤3~步骤4操作，注意步骤3中脚本内容应替换为对端节点A的ip。 使用tail /var/log/cron
执行脚本 用户本地的自定义执行脚本，样例请参考准备本地横向联邦数据资源中步骤4。 训练模型 用户自定义模型，样例请参考准备本地横向联邦数据资源中步骤3。 初始权重参数 模型的初始权重，样例请参考准备本地横向联邦数据资源中步骤3。 迭代次数 即epoch，数据将会被执行的次数。评估型作业的迭代次数固定为1。
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。 假设您有如下数据集（只展示部分数据），由于数据不够完整，如job、gender等
图4 样本粗筛 (可选步骤) 样本对齐，支持使用新对齐的结果，如图5所示；也支持复用隐私求交作业中通过这两个数据集计算得到的结果，如图6所示。 图5 使用新对齐结果 图6 复用隐私求交作业中的结果 （可选步骤）进行特征选择，此步骤要求数据已经对齐，即两方数据集每一行的数据都是一一对应的。
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