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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。
发布数据集 企业B分别自己的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”。 企业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： 外部数据共享
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
供数方接受用数方的数据使用需求，审视是否符合用数方需求或与前期的约定一致，若不符合，可拒绝申请；若符合，则确认申请，接下来便拟定合约，发送给用数方签署。 前提条件 存在已创建的申请。 约束限制 仅供数方操作，即该数据集的提供方去确认申请。 用数方提交申请后未撤回的申请，一旦供数方确认申请，申请内容无法修改。
模型训练 企业A在完成特征选择后，可以单击右下角的“启动训练”按钮，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
至此，企业A完成了整个TICS联邦建模的流程，并将模型应用到了营销业务当中。这个预测作业可以作为后续持续预测的依据，企业A可以定期地使用模型预测自己的新业务数据。同时企业A也可以根据新积累的数据训练出新的模型，进一步优化模型预测的精确率，再创建新的联邦预测作业，产出更精准的预测结果供业务使用。 父主题：
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：
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。
创建联邦预测作业 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
多 > 履约记录”。 图1 履约记录 在弹出的对话框展示履约记录的内容。 图2 查看履约记录详情 作为合约的参与一方，可以查看合约从创建、签署以及合约执行（文件交换），以及文件解密的整个过程。 合约双方都可以查看整个合约的履约过程。 父主题： 可信数据交换
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，用于准确评估横向联邦学习得到的模型准确率。此外由于原始的数据集较小，采用了Imb
保证目录下至少包含一个csv文件，且所有csv文件的特征数保持一致。此外，选择数据集的原始文件，需要指定csv文件的“分隔符”、“是否包含表头”。“是否包含表头”是指文件的第一行是否是每一个字段的名称。 数据结构：配置每个字段的类别标签，包括以下几种： “字段类型”：支持BOOL
创建合约 数据拥有方公司A同意数据需求方公司B的数据使用申请后，可以由公司A创建合约，合约是需要双方同意的数据使用证明。 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
value of the uniqueID…)，则检查自己的最终输出结果中，是否有和自己做Join连接的ID完全对应的字段。例如输出了名字，而名字可以倒推身份证，因此这种计算会被认为是风险行为，拒绝输出结果。 如果错误提示是可能泄露的敏感数据(may disclose the value
准备数据 企业A的实时业务不需要准备数据，在发起查询时通过参数传递需要查询的用户id。 表1 企业B用户画像数据 字段名称 字段类型 描述 id string hash过后的手机号字符串 f0-f4 float 用户数据画像特征 bigdata_all.csv id,f0,f1,f2
联邦预测作业在保障用户数据安全、模型资产安全的前提下，利用多方数据和模型实现样本联合预测。 目前TICS支持两种类型的预测方式： 批量预测： 批量预测通过在计算节点后台发起离线预测任务的方式，在任务完成后可以获得指定数据集中所有样本的预测结果。 实时预测： 实时预测通过在计算节点部署在线预测服务的方式，允许用户
为保证正常创建TICS服务，需要先设置服务委托。 前提条件 服务授权需要主账号或者admin用户组中的子账号进行操作。 授权委托需查看IAM委托列表，如果存在名为tics_admin_trust的委托和tics_role_trust的权限，需要先删除。 服务授权操作 进入TICS服务控制台，为保证正常创建TICS服务，需要先设置服务委托。
TICS基于安全隐私策略的数据安全防护会自动拒绝不合法的SQL语句执行，但当安全规则限制过强的时候，可能会影响正常业务的执行。 对此TICS 提供作业审批功能。配置生效后，所有的计算任务执行时，均会生成审批报告，提交到数据提供方侧，由提供方确认关联数据集的用途和风险。关联参与方都同意后，才能执行SQL作业。
为保证正常创建TICS服务，需要先设置服务委托。 前提条件 服务授权需要主账号或者admin用户组中的子账号进行操作。 授权委托需查看IAM委托列表，如果存在名为tics_admin_trust的委托和tics_role_trust的权限，需要先删除。 服务授权操作 进入TICS服务控制台，为保证正常创建TICS服务，需要先设置服务委托。
感，脱敏）的设定、元数据的发布等，为数据源计算节点提供全生命周期的可靠性监控、运维管理。 可信联邦学习 对接主流深度学习框架实现横向和纵向的联邦训练，支持基于安全密码学(如不经意传输、差分隐私等)的多方样本对齐和训练模型的保护。 数据使用监管 为数据参与方提供可视化的数据使用流图
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