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运行作业时，提示存在数据泄露风险，怎么处理？ 如果错误提示是可能泄露了唯一标识(may disclose the specific value of the uniqueID…)，则检查自己的最终输出结果中，是否有和自己做Join连接的ID完全对应的字段。例如输出了名字，而名字可
运行作业前，提示“Privacy rule verification failed”，怎么处理？ 当在作业编辑页面编写SQL语句，并试图运行时，右上角提示“Privacy rule verification failed”。 原因是SQL语句中存在使用隐患字段的情况。 请根据具体
开发环境简介 在进行多方安全计算应用开发时，要准备的环境如表1所示。 同时需要准备运行调测的Linux环境，用于验证应用程序运行正常。 表1 准备项 准备项 说明 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
开发流程 图1 开发流程 表1 开发流程 阶段 说明 参考文档 了解基本概念 在开始开发前，需要了解多方安全计算的基本概念。 常用概念 准备TICS执行环境 TICS执行环境当前依赖TICS空间、计算节点和连接器。 环境准备 根据场景编写sql程序 当前多方安全计算支持通过编写s
训练型横向联邦作业流程 联邦学习分为横向联邦及纵向联邦。相同行业间，特征一致，数据主体不同，采用横向联邦。不同行业间，数据主体一致，特征不同，采用纵向联邦。xx医院的应用场景为不同主体的相同特征建模，因此选用横向联邦。 创建训练型横向联邦学习作业。 图1 创建训练型横向联邦学习作业
参与方数据源计算节点云原生容器部署，聚合计算节点动态扩容，支持云、边缘、HCSO多种部署模式。 可视化数据监管 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。
场景描述 某企业A在进行新客户营销时的成本过高，想要通过引入外部数据的方式提高营销的效果，降低营销成本。 因此企业A希望与某大数据厂商B展开一项合作，基于双方共有的数据进行联邦建模，使用训练出的联邦模型对新数据进行联邦预测，筛选出高价值的潜在客户，再针对这些客户进行定向营销，达成提高营销效果、降低营销成本的业务诉求。
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使得每个箱体的区间间隔保持一致。补充。 公测 创建纵向联邦学习作业 2021年6月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 联邦分析引入PSI和同态加密算法 联邦数据分析支持高级别隐私保护，隐私保护等级设置为高时，会启用高安全性的隐私计算算法保障计算过程的安全，例如同态加密、PSI等。
支持基于安全密码学(如不经意传输、差分隐私等)的多方样本对齐和训练模型的保护。 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。
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、 基于差分隐私、加法同态、秘密共享等技术的训练模型保护； 可插件化的对接区块链存储，实现多方数据的流动轨迹、使用过程的全程可追溯、可审计。
准备数据 （可选）准备MRS Hive数据源 如果您的数据需通过MRS Hive发布到TICS，则您需要提前准备MRS Hive数据源。 准备数据步骤如下： 购买MRS服务，操作步骤参考创建集群章节，且MRS服务的VPC必须与计算节点部署节点处于同一个VPC内。 注意事项： “区域”必须与CCE集群在同一个VPC下。
概述 目前TICS支持两种隐匿查询方式： 批量隐匿查询：支持SQL语言查询，适用大数据量批量查询场景。 实时隐匿查询：适用高性能、实时性要求高的查询场景，应用程序可以通过提供的标准API使用。 父主题： 隐匿查询
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