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计费说明 TICS（可信智能计算服务）采用包周期的计费模式。为了便于您便捷的下单购买，在控制台购买界面中系统会为您计算好所购买的套餐包价格，您可一键完成整个配置的购买。您还可以通过TICS提供的价格计算器，选择您需要的版本规格，来快速计算出购买TICS的参考价格。 计费项 计费模式
应用开发简介 多方安全计算是可信智能计算服务（TICS）提供的关系型数据安全共享和分析功能。 您可以创建多方安全计算作业，根据合作方已提供的数据，编写相关SQL作业并获取您所需要的分析结果，能够在作业运行的同时保护数据使用方的数据查询和搜索条件，避免因查询和搜索请求造成的数据泄露。 父主题：
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。 图1
在计算节点侧查看作业计算过程和作业报告 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上单击“作业管理”，选择作业类型，打开作业列表页面。 查找待获取执行结果和作业报告的作业，单击操作栏的“历史作业”。 图4 历史作业 在历史作业列表中，单击操作栏的“执行结果”或者“作业报告”。在弹出的页面查看执行结果和作业报告。
计算节点为云租户部署时，在购买时打开“开启AOM日志监控”功能，即可对接AOM。 计算节点为边缘节点部署时，需要手动在IEF平台对接AOM。 约束限制 对接AOM之后，相应的日志存储在AOM平台上，平台每月提供500M的免费空间，超出则计费。具体的计费规则参见计费概述。 计算节点为边缘节点部署时，仅支持1
创建作业 多方安全计算是可信智能计算提供的关系型数据安全共享和分析功能。您可以创建多方安全计算作业，根据合作方已提供的数据，编写相关SQL作业并获取您所需要的分析结果，同时能够在作业运行保护数据使用方的数据查询和搜索条件，避免因查询和搜索请求造成的数据泄露。 前提条件 空间组建完成，参考组建空间。
、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
允许删除工作空间的权限，控制他们对TICS资源的使用范围。 如果华为账号已经能满足您的要求，不需要创建独立的IAM用户进行权限管理，您可以跳过本章节，不影响您使用TICS服务的其它功能。 IAM是华为云提供权限管理的基础服务，无需付费即可使用，您只需要为您账号中的资源进行付费。关
计算节点所在虚机的IP:Port 调用计算节点API时，需要获取TICS服务计算节点所在虚机的IP:Port。 获取计算节点所在虚机的IP:Port 用户可在对应页面查看计算节点所在虚机的IP:Port。 用户登录TICS控制台。 进入TICS控制台后，单击页面左侧“计算节点管理”。
调用说明 可信智能计算服务TICS提供了REST（Representational State Transfer）风格API，支持您通过HTTPS请求调用。 空间API的调用方法与其他云服务接口调用方法类似，依赖服务终端节点Endpoint，但不支持AK/SK鉴权认证。详情请参见构造请求。
需要去对应的计算节点存储路径查看作业执行的实际结果。 查找待查看计算过程的作业，单击作业名称展开，在操作栏单击“计算过程”。 图2 空间侧查看作业计算过程 计算过程页面可以单击任务节点，查看开始和结束时间等信息。在计算过程页面下方详情列表打开任务详情，可以查看更详细的计算过程信息。
基于TICS实现端到端的企业积分查询作业 简介 阶段一：数据发布 阶段二：隐私规则防护 阶段三：审批防护 阶段四：基本计算能力验证 阶段五：基于MPC算法的高安全级别计算 阶段六：统计型作业的差分隐私保护
图解可信智能计算服务TICS
当状态显示“可用”，SFS_Turbo创建成功。 图7 创建成功 创建完成之后，单击文件系统的名称，跳转到基本信息页面，可查看文件系统的名称、ID、路径、容量以及网络等相关信息，单击ID后面的复制按钮，即可拿到所创建的SFS_Turbo文件系统的ID。 图8 文件系统ID 已有SFS_Turbo 如果已有的S
管理任务 任务管理是可信智能计算服务提供的一项查看计算节点参与任务的功能。通过任务管理，用户可以查看到曾在该计算节点上执行过的所有作业，并查看自己这个计算节点在作业中的位置以及数据流向。 通过任务管理，用户可以查看自己的计算节点在空间中的作业参与度，并通过“计算过程”来确认数据是否合理、安全地被使用。
支持在分布式的、信任边界缺失的多个参与方之间建立互信空间； 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；
管理文件 文件管理是可信智能计算服务提供的一项管理联邦学习模型文件的功能。通过文件管理，参与方无需通过登录后台手动导入模型文件，而是直接将模型文件上传到数据目录进行管理。 使用文件管理功能后，创建联邦学习作业时用户可以便捷地选择自己以前上传的执行脚本、训练模型、数据文件、权重参数
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。 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
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。
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）
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