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Service ）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，实现了数据在存储、流通、计算过程中端到端的安全和可审计，推动了跨行业的可信数据融合和协同。 使用TICS的用户角色 根据人员的职能进行划
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
实现跨组织、跨行业的多方数据融合分析和多方联合学习建模。 灵活多态 支持对接主流数据源（如MRS、 DLI、 RDS、 Oracle等）的联合数据分析； 支持对接多种深度学习框架(TICS，TensorFlow)的联邦计算； 支持控制流和数据流的分离，用户无需关心计算任务拆解和组合过程，采用有向无
合约内容包括：合约名称、合约描述、数据信息、公司B的访问需求、访问限制和自定义限制。其中数据信息、公司B的访问需求来自于公司B的数据使用申请，合约名称、合约描述、访问限制和自定义限制由公司A在创建合约时定义。 约束限制 访问限制：目前不限制数据的使用环境和应用。 自定义限制：自定义其他属性，比如设置文件
league_creator.industry1 i on b.id = i.id; 编写完成后单击“保存”和“提交审批”，由于这条sql使用到了大数据厂商B的数据集，为保证数据安全和参与方的知情权，tics服务会自动解析sql语句将大数据厂商B需要执行的sql语句发送到大数据厂商B的
场景描述 现有企业A和企业B达成了一项数据共享合作协议，企业B允许企业A根据用户id查询企业B的数据，辅助企业A的实时分析业务。而企业A不想暴露给企业B自己查询的用户id，因为查询该用户的信息隐含着“该用户是企业A的客户”的信息，存在用户隐私泄露的风险。 企业A和企业B可以使用TI
筛选特征 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
机器学习，联合建模。 公测 创建纵向联邦学习作业 2 联盟和计算节点支持自助升级 在实际应用中，升级、回滚是一个常见的场景，TICS能够很方便的支撑联盟和计算节点升级和回滚。回滚也称为回退，即当发现升级出现问题时，让联盟和计算节点自动回滚到老的版本。TICS已实现了在异常状态下的自动回滚。
创建并运行隐私求交作业 企业A单击“作业管理 > 隐私求交 > 创建”，依次填写作业名称、选择需要求交的数据集和对应的求交列、选择算法协议及各种参数，再单击“保存并执行”即可发起一次隐私求交查询。 父主题： 隐私求交黑名单共享场景
为防止资源滥用，平台限定了各服务资源的配额，对用户的资源数量和容量做了限制。如您最多可以创建多少台弹性云服务器、多少块云硬盘。 如果当前资源配额限制无法满足使用需要，您可以申请扩大配额。 怎样查看我的配额？ 登录管理控制台。 单击管理控制台左上角的，选择区域和项目。 在页面右上角，选择“资源 > 我的配额”。
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。 图3 输入信息 建立完成后，连接器显示正常说明连接正常。 图4 连接正常 进入数据管理，进行数据集发布。 图5 新建数据管理 填写参数信息。 图6 填写参数 重复步骤1~7，发布tax税务表和power_data能源表。
发布数据集 企业A和企业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，并单击“发布”。 以企业A为例，数据集信息如下： 隐私求交场景需要将求交的字段设置为“非敏感”的唯一标识。 父主题： 隐私求交黑名单共享场景
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。 图3 输入信息 建立完成后，连接器显示正常说明连接正常。 图4 连接正常 进入数据管理，进行数据集发布。 图5 新建数据管理 填写参数信息。 图6 填写参数 重复步骤1~7，发布support资助金数据表和power_data能源表。
与其他云服务的关系 统一身份认证服务 TICS使用统一身份认证服务（Identity and Access Management，简称IAM）实现认证和鉴权功能。 云审计服务 TICS使用云审计服务（Cloud Trace Service，简称CTS）审计用户在管理控制台页面的操作，可用于检
发布数据 前提条件 计算节点已创建完成，创建方法请参考部署计算节点。 发布数据 发布数据前，若不存在已创建好的连接器和数据，需先执行创建连接器和创建数据集操作。 若待发布的数据已经创建完成，参照以下流程进入“数据管理”页，执行以下操作即可。 用户登录TICS控制台。 进入TICS控制
钮，配置训练的超参数并开始训练。 等待训练完成后就可以看到训练出的模型指标。 模型训练完成后如果指标不理想可以重复调整7、8两步的所选特征和超参数，直至训练出满意的模型。 父主题： 使用TICS可信联邦学习进行联邦建模
查看履约记录 查看供数方和用数方在合约界面的履约记录，包括关于合约的创建、提交、撤回、拒绝、确认、中止、到期、作业执行、文件解密等关键事件。 前提条件 已创建合约，参考创建合约。 创建数据交换作业 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上选择“可信数据交换 > 数据合约”，打开数据合约页面。
作业授权 前提条件 仅当实时隐匿查询作业开启“作业是否可被授权执行”开关并审批通过后，发起方可以进行作业授权，参考创建作业和审批实时隐匿查询作业。 作业授权 在实时隐匿查询作业列表页面，查找待授权的作业，单击“更多>授权”。 图1 授权作业 在弹出的窗口中，选择需要授权的执行节点
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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