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执行样本分布联合统计 企业A单击“执行”并等待一段时间之后，可以在页面下方“执行结果”看到sql的运行结果。 也可以通过“作业管理 > 多方安全计算 > 历史作业 > 查看结果”查看对应的结果。 父主题： 使用TICS多方安全计算进行联合样本分布统计
123400991,80,36 123400990,39,63 执行如下SQL语句，将csv文件内的数据导入创建的数据表。 LOAD DATA INFILE 'csv数据文件名' INTO TABLE 表名 或者执行如下的插入语句： Tax表： insert into tax values (123400999
的路径映射到服务容器内的本地路径，“主机存储”方式是指将计算节点所在机器的本地路径映射到服务容器内的本地路径。 主机路径 挂载使用的容器外部的路径，用于服务容器内和外部数据交互。用户只有在工作路径中放置数据集等文件，服务才能读取到；服务运行作业生成的结果、日志文件也会输出到工作目录，供用户查看、获取。
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。 请根据具体提示，涉及以下情形请检查并修改SQL语句： 情形一：直接查询其他参与方的唯一标识、度量数据。 情形二：试图使用唯一标识做条件过滤操作。
约束与限制 使用TICS前，您需要认真阅读并了解以下使用限制。 浏览器限制 您需要使用支持的浏览器版本登录TICS。 表1 浏览器兼容性 浏览器 建议版本 Google Chrome 120，119，118
本章节以“小微企业信用评分”场景为例。 背景信息 社保、水电气和资助金等数据统一存储在某政务云，由不同的局进行管理，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
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。 表1 企业A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 col0-col4
模型评估 训练时的评估指标是用训练的数据集中随机采样的记录计算的，完成训练后企业A也可以使用其他的数据集对同一个模型进行多次的评估。单击“发起评估”选择训练参与方不同的数据集即可发起模型评估。 至此使用可信联邦学习进行联邦建模的过程已经完成，企业A已经训练出了一个符合自己要求的算法模型，
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。
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。 表1 企业A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 col0-col4 float 企业A数据特征 industry_predict
隐私求交是可信智能计算服务提供的安全获取参与双方所持数据交集的功能。它允许参与计算的双方，在不获取对方任何额外信息（除交集外的其它信息）的基础上，得到双方持有数据的交集。 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
理”。 实例管理页面上方展示了计算节点资源使用概况，分别为当前节点的多方安全计算和可信联邦学习的CPU资源当前使用量，并每分钟刷新一次。下方列表默认优先展示失败状态的实例，可通过列表调整按照执行时间排序，并支持以下筛选条件： 实例ID：全匹配或前N位模糊匹配 作业ID：全匹配 作业名称：模糊匹配
本案例以“预测乳腺癌是良性/恶性”的场景为例。假设一部分的乳腺癌患者数据存储在xx医院，另一部分数据存储在某个其他机构，不同机构数据所包含的特征相同。 这种情况下，xx医院想申请使用其他机构的乳腺癌患者数据进行乳腺癌预测模型建模会非常困难。因此可以通过华为TICS可信智能计算平台的横向联邦功能，实
发起方、参与方各自根据合约仓库章节中下载模板的描述，下载“数据上链存证和查询合约模板（又称链代码）”并保存到本地。 发起方、参与方各自按照链代码管理章节中“安装链代码”部分的描述，上传步骤4中已保存至本地的链代码压缩包。 注意事项： “链代码名称”参数值须为“ticsrule”。 “链代码版本”须为“1
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。
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
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。 表1 企业A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 col0-col4 float 企业A数据特征
企业A单击“联邦预测 > 批量预测 > 创建”按钮，进入联邦预测作业的创建页面。企业A需要通过“算法类型”、“训练作业”等筛选条件可以找到用于预测的模型，点选使用的模型后单击“确定”按钮即完成联邦预测作业的创建。 父主题： 使用TICS联邦预测进行新数据离线预测
验sql语句中字段的使用方式，如有违反字段隐私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
碰撞后的数据总数比较小。 碰撞后的数据分布不太均衡，负样本的比例过高。 这种情况下双方可以重复2-5的步骤更新自己提供的数据，多次执行样本分布统计直至达到比较满意的碰撞结果和分布结果。 至此联邦建模的数据准备阶段完成，接下来就是使用准备好的数据进行联邦建模。 父主题： 使用TICS多方安全计算进行联合样本分布统计
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