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通过数据集，用户可获取到名下详细的资源列表。同时，对于有敏感信息的数据集，还可以单独设置隐私策略，并在发布到空间侧后对其他参与方生效，限制敏感信息的使用，保障数据安全。 创建结构化数据集 创建数据集前需存在已创建好的连接器，参考创建连接器。 用户登录TICS控制台。 进入TICS控制台后，
内存配额：执行特征选择作业和训练作业时，会创建新容器来执行，该参数的值为创建新容器的内存。 样本粗筛：当己方数据过大无法导出成文本文件时，可以使用样本粗筛获取合作方的明文id前缀，使用大数据组件筛选出id前缀相符的数据，达到减少数据量的目的。样本粗筛时还可以选择多个标记为“非敏感”的字段进行过滤，结果会按照“id前缀
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。 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。
在界面左侧选择“审计日志”，在弹出的界面查看详细信息。 图3 审计日志 事件信息内容主要有：参与方[参与方别名]创建[作业类型]作业[作业名称:作业实例id]，使用数据集[数据集名称]，耗费[时间]，输出[条数]。 多方安全计算作业中的作业详情信息，即SQL语句也会参与审计，但该信息属于敏感信息不会上链。
执行批量预测作业 前提条件 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。 执行批量预测作业 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 联邦预测”，打开联邦预测作业页面。 在“联邦预测
主机路径”来进行文件的上传。 例如：“192.168.0.61/tmp”，如何在后台查找该路径请参考登录节点的相关描述。 说明： 请确保选择的主机路径具有1000:1000属组权限，否则会影响部分功能使用。 资源分配策略 CPU(Cores) - 用户可根据返回资源剩余规格，按照分析与学习需求，灵活分配核数。
在弹出框输入规格参数值，单击“确定”。 CPU(Cores)：用户填写容器使用的CPU配额，范围为2~999的正整数。 内存(GIB)：用户填写容器使用的内存配额，范围为4~999的正整数。为了达到计算资源最佳使用效率，建议内存配额控制在43G以内。 计算节点密钥(.p12)：请从通
支持本地连接器配置的数据交换类型文件。 只可以申请使用非己方的数据。 创建数据交换作业 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“可信数据交换 > 数据目录”，打开“数据目录”页面。 在“数据目录”页面，对数据集单击“申请使用”。 图1 创建数据申请 在申请使用界面配置使用字段及用数方的访问需求。
数据使用监管 为数据参与方提供可视化的数据使用流图，提供插件化的区块链对接存储，实现使用过程的可审计、可追溯。 容器化部署 容器化的多方数据源计算节点、聚合计算节点的部署管理，支持云上、边缘、HCS多种部署模式。 TICS版本及规格说明 表1 TICS版本 版本 建议使用场景 企业版
主机路径”来进行文件的上传。 例如：“192.168.0.61/tmp”，如何在后台查找该路径请参考登录节点的相关描述。 说明： 请确保选择的主机路径具有1000:1000属组权限，否则会影响部分功能使用。 资源分配策略 CPU(Cores) - 用户可根据返回资源剩余规格，按照分析与学习需求，灵活分配核数。
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，极大地提高了系统的易用性及可维护性。
有数据的交集。 单独使用场景 数据持有双方为获取己方与对方数据的交集，在不暴露其它数据的情况下，将需要获取交集的那一部分数据与对方的数据，通过创建并执行可信智能计算服务提供的隐私求交作业，可以得到最终交集数据并保存下来，用于后续的数据分析以及使用。 联合使用场景 用于纵向联邦学习中数据对齐。
空间侧，并支持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。 使用场景 连接器使用场景：参与方的数据信息分布在不同的资源服务上，即可通过连接器管理功能来快速连接到名下的各类资源服务。 数据创建使用场景：参与方加入空间后，需要提供自己的数据集信息，用户即可通过数据创建功能
支持控制流和数据流的分离，用户无需关心计算任务拆解和组合过程，采用有向无环图DAG实现多个参与方数据流的自动化编排和融合计算。 自主高效 数据使用全流程可视化展示，为数据参与方提供可感知、可监测的数据使用过程； 支持数据参与方、计算方的多种部署模式，包括云上（同Region、跨Region）、边缘节点、HCSO的部署模式；
可能会影响性能以及部分作业正常执行。低级别时，使用国际标准的对称和非对称加密结合方式，在安全沙箱内进行解密计算。性能和灵活度较高。 结果差分隐私：开启时，使用差分隐私算法对多方安全计算作业的执行结果添加隐私保护，避免历史差分攻击。使用该功能会在计算节点发布数据集时将数据集信息的取
及对应库表的访问权限。 如果要创建MRS安全集群的数据连接，不能使用admin用户。因为admin用户是默认的管理页面用户，这个用户无法作为安全集群的认证用户来使用。您可以参考以下步骤创建一个新的MRS用户： 使用admin账号登录MRS Manager页面。 单击“系统 > 权限
数据使用自主可控。 联合多方正样本的效果，丰富模型的特征，提高模型的泛化能力。 计算全程保障企业数据安全与个人隐私。 图2 金融联合营销 使能数据交易 传统数据交易方式，交易的是数据所有权，交易完成后，数据被无限制的复制。采用可信交易方式，交易的不是数据，而是数据的使用权，卖家
TICS可信计算节点 企业版 包年/包月 在使用TICS过程中，使用其他云服务的费用（如弹性公网IP/带宽、对象存储服务 OBS等），需按照相应云服务的计费规则进行计费，TICS空间包不包含此类费用。 计费模式 TICS可信计算节点支持包年/包月计费模式。您可以根据实际使用情况，选择合适的TICS可
段只能是非敏感唯一标识，且字段数值类型只能是字符串或整数。 where条件后出现多个字段时必须使用.pir或.PIR标识隐匿查询字段。 where条件后不支持or语句，多个条件必须使用and进行拼接。 隐匿查询字段只能用于where id='xxx'或where id in ('xxx'
可信联邦学习作业是可信智能计算服务提供的在保障用户数据安全的前提下，利用多方数据实现的联合建模。 安全可信。 多种训练场景。 方便与已有服务对接。 使用场景 横向联邦机器学习 横向联邦机器学习，适用于参与者的数据特征重叠较多，而样本ID重叠较少的情况，联合多个参与者的具有相同特征的多行样本进行可信联邦学习，联合建模。
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