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多方机构实现算法层面联合建模，提升了需求方模型的预测效果。 数据隐私保护强 多方采用隐私集合求交PSI对齐样本数据，本地数据或模型加密后在安全环境中运算，实现数据可用不可得。精细化的数据隐私保护策略，确保分析结果中强制执行隐私数据的脱敏。 图1 政企信用联合风控 政府数据融合共治 由于数据安全以及隐私保护问
应用开发简介 多方安全计算是可信智能计算服务（TICS）提供的关系型数据安全共享和分析功能。 您可以创建多方安全计算作业，根据合作方已提供的数据，编写相关SQL作业并获取您所需要的分析结果，能够在作业运行的同时保护数据使用方的数据查询和搜索条件，避免因查询和搜索请求造成的数据泄露。
应用示例 空间API应用示例 计算节点API应用示例
1.1.1 端口 MySQL数据库的端口。 3306 驱动文件 对应数据库版本的驱动文件。 mysql-driver.jar 用户名 访问MySQL数据库的用户，该用户拥有MySQL数据库的读、写和删除权限。 username 密码 访问MySQL数据库的用户密码。 DB_password
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。 父主题： 基于TICS实现端到端的企业积分查询作业
数据准备 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su
场景描述 背景信息 本案例以“预测乳腺癌是良性/恶性”的场景为例。假设一部分的乳腺癌患者数据存储在xx医院，另一部分数据存储在某个其他机构，不同机构数据所包含的特征相同。 这种情况下，xx医院想申请使用其他机构的乳腺癌患者数据进行乳腺癌预测模型建模会非常困难。因此可以通过华为TI
期线下处理数据。 评估/预测数据预处理 参考创建数据预处理作业，在“数据管理>数据预处理”界面创建用于处理评估/预测数据的数据预处理作业。注意，作业中所选的数据集应为评估/预测数据集，且字段定义、尤其是分布类型的定义与之前的训练数据集相同。 单击创建的数据预处理作业后的开发按钮，
图1 企业信用评估应用场景示意图 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
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”。
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，例如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。 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
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
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
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
向联邦学习得到的模型准确率。此外由于原始的数据集较小，采用了Imbalanced-Learn中的SMOTE算法，进行了数据集的扩充。下表为扩充过后的数据集统计信息。 乳腺癌数据集统计信息。 统计量 取值 特征数目 30 xx医院的训练样本数目 7366 其他机构的训练样本数目 7366
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
获取调用后续接口参数信息，例如可信节点id。 准备数据 在调用API之前(分析类型)，您需要准备如下数据。 表1 准备数据 数据项 名称 说明 样例 云账户信息 项目名 TICS所属的项目名。 Project Name 项目ID TICS所属的项目ID。 1551c7f6c808414d8e9f3c514a170f2e
EdgeFabric）通过纳管您的边缘节点，提供将云上应用延伸到边缘的能力，联动边缘和云端的数据，满足客户对边缘计算资源的远程管控、数据处理、分析决策、智能化的诉求。同时，在云端提供统一的设备/应用监控、日志采集等运维能力，为企业提供完整的边缘和云协同的一体化服务的边缘计算解决方案。 前提条件
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
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