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用区域和可用区来描述数据中心的位置，您可以在特定的区域、可用区创建资源。 区域（Region）指物理的数据中心。每个区域完全独立，这样可以实现较大程度的容错能力和稳定性。资源创建成功后不能更换区域。 可用区（AZ，Availability Zone）是同一区域内，电力和网络互相隔离的物理区域
、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）等一系列准备工作。 本入门示例，是为了演示TICS使用的全流程。组织方在组建空间时，需要至少添加1位合作方。 父主题： 快速入门
如何确认在跨VPC的情况下计算节点与SFS_Turbo文件系统连通性 使用场景 在建立了本端VPC与对端VPC的对等连接之后，用户如何去验证在跨VPC的情况下，本端VPC子网与SFS_Turbo文件系统连通性。 操作前提 在本端VPC与对端VPC之间已经建立了对等连接。 在本端VPC下已经存在了ECS云服务器。
重复步骤1~7，发布support资助金数据表和power_data能源表。 数据发布的过程并不会直接从数据源中导出用户数据，仅从数据源处获取了数据集相关的元数据信息，用于任务的解析、验证等。 父主题： 基于TICS实现端到端的企业积分查询作业
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
数据商业空间中公司B针对公司A的某些数据资产存在业务需求，由于安全性和数据主权的考虑，公司A与公司B基于TICS完成数据资产的交换。基于TICS进行数据资产交换，保证公司A的数据主权、公司B的数据可获得，同时保证交换过程安全可信。 以下是数据拥有方公司A和数据需求方公司B基于TICS平台的操作。 父主题：
e中关于导入数据的描述。 配置安全组，操作步骤请参考如何配置安全组。 安全组配置示例 该步骤是为了确保计算节点的部署节点能够与该MRS集群通信以获取Hive数据。 一种方式是让计算节点与MRS集群的master节点处于同一个安全组。 另一个方式，是配置MRS集群的安全组策略，开放部分端口提供给计算节点。
连接器是可信智能计算节点内置的连接特定数据源所需的对象模板，目前支持连接MRS Hive、MySQL、RDS、DWS、ORACLE等多种连接器，并支持扩展增加新的连接器。 数据集（Data set） 数据集为计算节点获取并配置的合作方数据的元数据信息，以及附加其上的隐私策略。 作业（Job）
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。
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。
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。
可信联邦学习作业是可信智能计算服务提供的在保障用户数据安全的前提下，利用多方数据实现的联合建模。 安全可信。 多种训练场景。 方便与已有服务对接。 使用场景 横向联邦机器学习 横向联邦机器学习，适用于参与者的数据特征重叠较多，而样本ID重叠较少的情况，联合多个参与者的具有相同特征的多行样本进行可信联邦学习，联合建模。
节点的可用资源如何查询？ 查询节点的可用资源 云平台提供的云监控，可以对节点运行状态进行日常监控。您可以通过管理控制台，直观地查看节点的各项监控指标。 由于监控数据的获取与传输会花费一定时间，因此，云监控显示的是当前时间5～10分钟前的节点状态。如果您的节点刚创建完成，请等待5～
联合多方正样本的效果，丰富模型的特征，提高模型的泛化能力。 计算全程保障企业数据安全与个人隐私。 图2 金融联合营销 使能数据交易 传统数据交易方式，交易的是数据所有权，交易完成后，数据被无限制的复制。采用可信交易方式，交易的不是数据，而是数据的使用权，卖家卖的是对某个数据的用法用量，不用担心数据被复制。
industry 这个企业的实际tax为274： 图4 tax 得到新的结果如下： 图5 新结果 经过计算，66539.583321490225131-66078.857559963717677=461， 通过差分隐私算法保护聚合操作的安全性，使开启算法保护的计算差值与预期得到的实际差值274不同，避免真实数据被窃取。
“连接器类型”选择RDS服务时，所选择的RDS服务实例需与计算节点在同一VPC下，且端口开放。填写的用户名，需具有数据库的读写权限（参考修改权限）。“密码”为该用户登录RDS实例的密码。 “连接器类型”选择MySql时，需保证计算节点与数据库所在虚机的连通性，“驱动文件”需与目标MySQL数据库版本一致。驱动类名com
CPU(Cores)：用户填写容器使用的CPU配额，范围为2~999的正整数。 内存(GIB)：用户填写容器使用的内存配额，范围为4~999的正整数。 计算节点密钥(.p12)：请从通知管理下载的空间配置的压缩包中，提取计算节点密钥(.p12格式) 并导入上传。 CA证书(.jks)：请从通知管理下载的空间配置的压缩包中，提取CA证书(
发布数据集 企业A将自己的需要预测的csv数据文件上传到自己的计算节点上，通过“数据管理”模块创建用于预测的数据集。 企业A预测数据集如下： 大数据厂商B仍使用训练时的提供的全量数据作为预测数据集，没有发布新的数据集。 父主题： 使用TICS联邦预测进行新数据离线预测
发布数据集 企业A和大数据厂商B分别将自己的csv数据文件上传到自己的计算节点上，通过“数据管理”模块创建各自的数据集。 企业A的数据集如下： 大数据厂商B的数据集如下： 创建数据集后单击“发布”按钮即可将数据的元数据信息发布到tics空间侧，供其他合作方参考。 父主题： 使用TICS多方安全计算进行联合样本分布统计
发布数据集 企业A和大数据厂商B分别将自己的csv数据文件上传到自己的计算节点上，通过“数据管理”模块创建各自的数据集。 企业A的数据集如下： 大数据厂商B的数据集如下： 创建数据集后单击“发布”按钮即可将数据的元数据信息发布到tics空间侧，供其他合作方参考。 父主题： 使用TICS可信联邦学习进行联邦建模
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