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数据准备 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。 政府信息提供方的数据tax和su
数据集发布 前提条件 完成数据准备工作。 操作步骤 进入TICS服务控制台。 在计算节点管理中，找到购买的计算节点，通过登录地址，进入计算节点控制台。 图1 前往计算节点 登录计算节点后，在下图所述位置新建连接器。 图2 新建连接器 输入正确的连接信息，建立数据源和计算节点之间的安全连接。
阶段一：数据发布 前提条件 完成数据准备工作。 操作步骤 进入TICS服务控制台。 在计算节点管理中，找到购买的计算节点，通过登录地址，进入计算节点控制台。 图1 前往计算节点 登录计算节点后，在下图所述位置新建连接器。 图2 新建连接器 输入正确的连接信息，建立数据源和计算节点之间的安全连接。
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
API概览 TICS提供的接口为符合RESTful API设计规范的自研接口。 使用空间API可以查询TICS空间的相关信息，如获取空间列表、获取计算节点列表等。空间API可通过调用IAM服务“获取用户Token接口”获取Token进行认证鉴权，支持在API Explorer平台
简介 背景信息 本案例以“小微企业信用评分”的场景为例。 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。
数据集列表 功能介绍 查询空间中可用(已发布)数据集列表 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/available-datasets 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id
查询训练作业下的成功模型 功能介绍 查询训练作业下的成功模型 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-job-instances 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id
概述 欢迎使用可信智能计算服务TICS (Trusted Intelligent Computing Service)。可信智能计算服务TICS打破数据孤岛，在数据隐私保护的前提下，实现行业内部、各行业间的多方数据联合分析和联邦计算。TICS基于安全多方计算MPC、区块链等技术，
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
执行纵向联邦分箱和IV计算作业 功能介绍 执行纵向联邦分箱和IV计算作业 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-vertical-jobs/{job_id}/ivcalculate 表1
启用区块链审计服务（可选） 若您希望空间启用区块链服务（BCS）来审计任务信息，请仔细阅读本章节。 空间发起方需要根据基于CCE集群创建联盟链完成联盟链的创建过程。 “区块链类型”参数值需要选择“联盟链”，否则将影响后续操作。 发起方按照组建联盟链中“邀请成员”部分的描述，邀请参与方加入联盟链。
数据准备 乳腺癌数据集从UCI获取，该数据集只包含连续类型特征，因此对所有特征使用Scikit-Learn的StandardScaler进行了归一化。为了模拟横向联邦学习场景，将数据集随机划分为三个大小类似的部分：（1）xx医院的训练集；（2）其他机构的训练集；（3）独立的测试集
批量隐匿查询 隐匿查询，也称隐私信息检索，是指查询方隐藏被查询对象关键词或客户id信息，数据服务方提供匹配的查询结果却无法获知具体对应哪个查询对象。数据不出门且能计算，杜绝数据缓存的可能性。 例如查询方希望查询身份证id为“张三”的人信贷公式数据，发起了一个类似于SELECT salary
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