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单击“下载”，即可使用数据。 数据交换作业执行完成后可以进行下载，将文件保存到本地。如有必要，下载时还需要填写公司A制定的自定义限制。 图5 下载合约 父主题： 可信数据交换场景
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。
已获取到了SFS_Turbo文件系统的挂载地址。 本端VPC指子网下没有SFS_Turbo文件系统，对端VPC则是子网下存在SFS_Turbo文件系统 操作步骤 登录本端VPC下的ECS服务器，登录ECS服务器的方式有两种。
可信智能计算节点 数据参与方使用数据源计算节点模块实现自主可控的数据源注册、隐私策略（脱敏、加密）的设定、元数据的发布等，为数据源计算节点提供全生命周期的可靠性监控、运维管理。
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。
创建数据预处理作业 数据预处理是训练机器学习模型的一个重要前置步骤，其主要是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过程。
alignedIds.csv的内容如下： 1 4 5 即指企业A提供的数据中，第1条、第4条、第5条（从0开始）记录在企业B的黑名单当中。
例如，在创建空间模块中，组织方可以对合作方人员发布的数据进行审核，把好质量关。 合作方 合作方使用数据源计算节点模块实现自主可控的数据源注册、隐私策略（脱敏、加密、水印）的设定、元数据的发布等，为数据源计算节点提供全生命周期的可靠性监控、运维管理。
基于隐私集合求交实现多方安全SQL JOIN分析， 原始数据保存在各个用户本地，统计分析算子下推到本地数据域执行。 多方分析JOIN算子进行数据隐私保护，计算过程将多方加密后数据完成计算，计算结果加密返回给数据使用方。
执行脚本是每个参与方的计算节点在本地会执行的模型训练、评估程序，用于基于本地的数据集训练子模型。 训练模型文件则定义了模型的结构，会用于每个参与方在本地初始化模型。 图2 配置执行脚本、训练模型文件 配置已方、对方数据集。
浏览通知信息，单击“下载计算节点配置”，得到agentConfig.zip文件，解压到本地。 图1 下载计算节点配置 父主题： 快速入门
图2 前往计算节点 在“数据管理”页签找到待发布的数据名称，单击“发布”，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。
例如，在创建空间模块中，组织方可以对合作方人员发布的数据进行审核，把好质量关。 合作方 合作方使用数据源计算节点模块实现自主可控的数据源注册、隐私策略（脱敏、加密、水印）的设定、元数据的发布等，为数据源计算节点提供全生命周期的可靠性监控、运维管理。
安全隐私 支持用户自定义隐私策略，实现敏感数据的识别、脱敏、水印保护，保障隐私数据安全； 多方协同过程中隐私信息交互（SQL JOIN数据碰撞、可信联邦学习模型参数）的加密保护； 支持安全多方计算，如基于隐私集合求交PSI（Private Set Intersection）技术的多方样本对齐
数据预处理 创建数据预处理作业 开发数据预处理作业 父主题： 管理数据
数据管理包含创建数据和数据预处理，是可信智能计算服务的一项获取、配置及发布数据资源的功能。参与方进入数据管理>数据创建页面，选择对应连接器（连接器管理中已建立完备），将需要共享的数据发布至空间侧，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。
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。
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。
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。
创建数据 数据拥有方公司A创建和发布数据集。可供选择有两种数据资产类型：结构化数据集、非结构化数据集。创建数据集后，发布数据集，此时对空间内的所有代理可见。 父主题： 可信数据交换场景
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