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为多列特征。 图6 查看预处理执行结果 保存预处理作业。经过一系列数据探索和分析，当数据集达到目标需求后，单击页面下方的“保存并执行”按键即可将所选取的预处理方法及其参数进行保存。然后页面跳转到作业列表，此处可以查看预处理作业的任务状态和作业状态。 图7 查看预处理作业 发布预处
联邦预测作业 概述 批量预测 实时预测 查看作业计算过程和作业报告
多方安全计算作业 创建作业 执行作业 查看作业计算过程和作业报告 删除作业 审批模式作业
基于TICS实现端到端的企业积分查询作业 简介 阶段一：数据发布 阶段二：隐私规则防护 阶段三：审批防护 阶段四：基本计算能力验证 阶段五：基于MPC算法的高安全级别计算 阶段六：统计型作业的差分隐私保护
隐私求交 概述 创建隐私求交作业 执行隐私求交作业 查看作业计算过程和作业报告 删除隐私求交作业
隐私求交黑名单共享场景 场景描述 准备数据 发布数据集 创建并运行隐私求交作业 查看求交结果 父主题： 使用场景
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。 图4 创建数据预处理作业 单击“保存”后，可查看数据预处理作业。 图5 查看数据预处理作业 父主题：
可信联邦学习作业 概述 创建横向训练型作业 横向联邦训练作业对接MA 创建横向评估型作业 创建纵向联邦学习作业 执行作业 查看作业计算过程和作业报告 删除作业 安全沙箱机制
外部数据共享 场景描述 准备数据 发布数据集 创建实时隐匿查询作业 执行实时隐匿查询作业 父主题： 实时隐匿查询场景
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 满足企业级规模商用。 表2 TICS规格说明 规格 服务内容 联邦SQL分析 支持 横向联邦学习 支持 纵向联邦学习 支持
企业B允许企业A根据用户id查询企业B的数据，辅助企业A的实时分析业务。而企业A不想暴露给企业B自己查询的用户id，因为查询该用户的信息隐含着“该用户是企业A的客户”的信息，存在用户隐私泄露的风险。 企业A和企业B可以使用TICS服务的实时隐匿查询功能，既能满足实时业务高效低延
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
合作方登录TICS控制台。进入TICS控制台后，单击页面左侧“通知管理”，进入通知管理页面。 浏览通知信息，查找要加入的空间，单击其所属的“接受邀请”。 图1 通知管理入口 在TICS页面左侧，依次单击“空间管理 > 我参与的空间”，查看空间信息。 父主题： 快速入门
“存储方式”选择“主机存储”时呈现此参数，计算节点成功部署后通过输入的“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)
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
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
绝输出结果。 如果错误提示是可能泄露的敏感数据(may disclose the value of the measurement…)，则查看分组时选择的键是否有问题，不建议选用分类后组内数量非常少的分组键，这种分组键容易在求和后，泄露实际的敏感数据。
有其他取值时会在具体接口中专门说明。 是 application/json X-Language 根据自己偏好的语言来获取不同语言的返回内容 是 zh-cn或者en_us X-Auth-Token 用户Token。 用户Token也就是调用计算节点API“获取用户Token”接
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 tax_bal, id from league_creator.tax 系统提示不支持进行敏感数据的SELECT操作。
史作业的执行情况、模型的评估指标和生成时间。模型的评估指标是使用训练数据集产生的。 单击“查看参数”可以查看该模型训练时指定的机器学习作业参数；逻辑回归作业可以单击“查看中间结果”实时查看每一次迭代的评估指标。 图12 模型训练参数 进行模型评估。在历史作业列表中，单击执行成功的
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