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联邦学习作业管理 查询联邦学习作业列表 父主题： 空间API
可信节点管理 获取计算节点列表 获取计算节点详情信息 父主题： 空间API
联邦预测作业管理 查询联邦预测作业列表 查询训练作业下的成功模型 父主题： 计算节点API
使用TICS多方安全计算进行联合样本分布统计 场景描述 准备数据 发布数据集 创建样本分布统计作业 执行样本分布联合统计 数据优化 父主题： 纵向联邦建模场景
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
实时隐匿查询场景 外部数据共享 父主题： 使用场景
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
测试步骤 数据准备 训练型横向联邦作业流程 评估型横向联邦作业流程 父主题： 横向联邦学习场景
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 +
553682264,-1.103220799,2.375621631 注意由于这是新产生的业务数据，企业A并不知道这些用户是否是高价值用户，因此没有label用户标签字段。 表2 大数据厂商B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 f0-f4
据提供方企业B发送一条审批信息。 企业B在自己的计算节点上可以单击“审批管理”，选择“待处理”的实时隐匿查询作业审批，可以看到自己的数据被如何使用。待企业B同意审批之后，企业A可以开始执行实时隐匿查询作业。 父主题： 外部数据共享
功能描述 阶段 相关文档 1 纵向联邦支持LR算法 LR纵向联邦学习主要用于具有线性边界的二分类问题，支持用户双方训练联合逻辑回归（LR）模型。相较于单方训练，纵向联邦LR训练覆盖用户双方特征，模型预测精度更高。TICS采用SEAL同态加密确保双方数据交互安全，通过批处理技术进一步提升联邦训练性能。
前提下进行隐私计算节点部署。 CCE服务委托授权 由于CCE在运行中对计算、存储、网络以及监控等各类云服务资源都存在依赖关系，因此当您首次登录CCE控制台时，CCE将自动请求获取当前区域下的云资源权限，从而更好地为您提供服务。 CCE的服务授权为全局配置，只要您所使用的账号在当前
步骤3：成员接受邀请 成员接受邀请 在TICS中，成员需要先接受组织方的邀请加入空间，然后才能发布数据用于创建作业。 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
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,f3
完成准备工作后，您已经创建了空间，可以开始配置使用TICS。 为了在TICS平台实现多方作业，必须先在TICS中邀请成员。 邀请成员 空间成员登录TICS控制台。 在TICS控制台左侧，单击“空间管理”，在“我创建的空间”页签查找需要邀请合作方的空间并单击“邀请合作方”。 在弹出的界
审批数据申请 数据拥有方公司A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”，查看供数方节点收到的申请列表。 数据来源为数据需求方公司B发送来的使用申请：申请交换的数据集、数据集字段（结构化数据才有该字段）。
购买TICS服务 在TICS控制台通过下单建立数据空间，或者将租户加入已有的数据空间。 部署计算节点 在TICS控制台通过购买计算节点，支持接入数据空间进行操作。 创建连接器 在计算节点中，通过连接器连接数据源，用于后续的加密计算操作。 网络 确保计算节点能够与TICS空间部署节点互联互通。
配置规则的语句会被明确拒绝。 大数据厂商B在自己的计算节点单击“审批管理”模块，找到“待处理”的审批请求单击“查看详情”，可以看到企业A是如何使用自己的数据集的。 确认无误后再单击“同意”即允许企业A使用己方的数据集进行联合统计。 此时企业A在自己的计算节点上可以看到这个样本分布
入门实践 当您参考准备工作章节完成注册账号并实名认证、配置CCE服务、配置IEF服务、购买购买TICS服务、授权IAM用户使用TICS、准备数据、启用区块链审计服务（可选）等一系列操作后，可以根据自身的业务需求使用TICS提供的常用实践。 表1 常用最佳实践 实践 描述 基于TICS实现端到端的企业积分查询作业
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