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TICS服务会对两方的数据先进行样本对齐，并对双方共有的数据进行联邦预测，预测的结果会保存在企业A（作业发起方）的计算节点上。企业A可以通过obs服务或者登录到计算节点后台获取到对应路径的文件。 当只有一方提供特征时，预测的结果如下，第一列是用户的id，第二列是用户是否是高价值
创建数据集 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。
Driver仅支持mysql-connector-java-5.x以后的版本。 JDBC URL “连接器类型”选择MySql时，呈现此参数。JDBC访问端口。取值样例：198.0.0.1：3306。 驱动文件 “连接器类型”选择MySql和ORACLE时，呈现此参数。JDBC驱动。 其他属性
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局进行管理，机构想单独申请进行企业相关评分的计算会非常困难。 因此可以由市政数局出面，统一制定隐私规则，审批数据提供方的数据使用申请， 并通过华为TICS可信智能计算平台进行安全计算。 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。
dayu002.power_data b on a.id = b.id group by industry 统计分析型的作业，可能被作业执行方通过增删某个碰撞的id，得到两次作业之间的差值，从而推算出实际taxpay和water_fee。 开启空间中的差分隐私开关保护敏感数据，符合差
计算节点回滚 用户可通过回滚，对升级失败或回滚失败的计算节点进行回滚操作，从而避免进行卸载再重新部署。 用户登录TICS控制台。 在计算节点管理界面查找需要回滚的计算节点，单击“更多 -> 回滚”，开始计算节点版本回滚。 图2 回滚 变更计算节点配置 用户可通过配置变更，对已有的计
征信数据覆盖率有限，不良企业多家骗贷事件屡有发生。金融机构与政府部门，如税务部门、市场监管部门、水电公司等在保护各方原始数据隐私的前提下，通过多方联合建模，金融机构补充了风控模型特征维度，提升模型准确率。 优势： 提升模型准确率 多方机构实现算法层面联合建模，提升了需求方模型的预测效果。
样本对齐执行完成后单击下一步进入“特征选择”页面，这一步企业A需要选出企业A自己和大数据厂商B的特征及标签用于后续的训练。 企业A可以选择特征及标签后“启动分箱和IV计算”，通过联邦的统计算法计算出所选特征的iv值，一般而言iv值较高的特征更有区分性，应该作为首选的训练特征；过低的iv值没有区分性会造成训练资源的浪
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。
如何创建及查找sfs_turbo文件系统的ID？ 新建SFS_Turbo 在服务控制台的左侧服务列表搜索SFS，找到弹性文件服务，单击打开SFS服务控制台。 图1 弹性文件服务 在SFS服务控制台，找到SFS_Turbo，单击立即创建，或者右上角的创建文件系统。 图2 创建文件系统
隐私规则防护 使用TICS的隐私规则防护能力确保数据安全。 前提条件 完成数据集发布。 操作步骤 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，按照示例一和示例二提供的案例和SQL语句进行作业测试。 图2 作业界面 示例一： 假设有人输入以下代码试图直接查询敏感数据。
为什么我的计算结果每次计算时结果都不一样？ 当空间开启了“结果差分隐私”开关时， 对敏感数据字段的sum操作都会添加一个差分噪声，来保护单条敏感数据不被泄露。 如果需要更精确的结果， 可联系空间管理员关闭“结果差分隐私”开关， 或者联系敏感字段的合作方修改字段分类。
创建实时隐匿查询作业 实时隐匿查询作业需要由数据查询方创建作业，企业A单击“作业管理 > 隐匿查询 > 实时隐匿查询”页面的创建按钮，填写相关信息，例如： 其中“不可区分度”即为实时隐匿查询的安全级别，不可区分度越高，则安全级别越高，但查询的速度会变慢，传输的数据量也会变大。 企
阶段四：基本计算能力验证 验证TICS的基础计算能力，以计算各企业在2021年的价值评分，用于评估信贷能力，其中的公式仅为简单的参考计算式。 前提条件 完成审批防护。 操作步骤 执行如下的sql作业。 select c.id as `企业id`, 0.5 * a.tax_bal
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
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。
进入购买计算节点页面。 部署配置选择边缘节点部署。 云租户部署模式下，TICS服务可以按照选取的规格，为客户预置默认资源分配策略。 边缘节点部署模式下，使用的纳管节点为客户机器或者云上虚机，TICS服务无法主动感知到节点资源大小，需客户手动填入。 图1 资源分配策略 这样就会有不
样本对齐 单击右下角的下一步进入“样本对齐”页面，这一步是为了进行样本的碰撞，过滤出共有的数据交集，作为后续步骤的输入。企业A需要选择双方的样本对齐字段，并单击“对齐”按钮执行样本对齐。执行完成后会在下方展示对齐后的数据量及对齐结果路径。 父主题： 使用TICS可信联邦学习进行联邦建模
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