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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；
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
作业发起方通过计算节点提供的控制台页面，发起多方安全计算作业。 多方安全计算作业在TICS中进行解析和任务计划构建，并下发任务给各个数据参与方所在的计算节点。 参与方计算节点从租户侧网络内的数据中获取数据，并使用安全算法进行加密输出。 数据在TICS提供的服务器中进行机密计算。 最
场景描述 有效的风险控制能够消灭或减少风险事件发生的各种可能性，或减少风险事件发生时造成的损失，对于企业具有重要意义。现阶段，企业级的单方风控体系已逐步建立，在机构内数据统一共享的基础上实现了覆盖业务前、中、后各环节的智能风控。然而，单方数据风控面临存在数据不全面、风控不及时的问题。随
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，用于准确评估横向联邦学习得到的模型准确率。此外由
本节实验包含了如下三个部分：（1）训练轮数对联邦学习模型分类性能的影响；（2）迭代次数对联邦学习模型分类性能的影响；（3）参与方数据量不同时，本地独立训练对比横向联邦的模型性能。 不同训练参数对模型准确率、训练时长的影响 训练轮数对模型准确率的影响（迭代次数固定为20） 训练轮数 1 10 20
”、“空间名称”、“空间ID”、“证书密码”等。 p12文件：计算节点的密钥文件。 jks文件：CA的“证书”，密钥和证书保证了空间下的用户，部署的计算节点能够数据交互，参与计算。同时，也隔离了不同空间之间的数据访问。 图3 下载计算节点配置 单击页面左侧“计算节点管理”，进入计算节点管理页面。在操作列单击“更多
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。
首先，企业A和大数据厂商B需要商议确定要提供的数据范围及对应的元数据信息，双方初始决定使用最近三个月的已有用户转化数据作为联邦训练的训练集和评估集，之后使用每周产生的新数据作为联邦预测的预测集。 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
什么是项目？ 什么是项目？ 云的每个区域默认对应一个项目，这个项目由系统预置，用来隔离物理区域间的资源（计算资源、存储资源和网络资源），以区域默认单位为项目进行授权，IAM用户可以访问您账号中该区域的所有资源。 如果您希望进行更加精细的权限控制，可以在区域默认的项目中创建子项目，并在子
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
项目名 TICS所属的项目名。 Project Name 项目ID TICS所属的项目ID。 1551c7f6c808414d8e9f3c514a170f2e 账户名 用户所属的企业账户名称。 Account Name 用户名 使用云服务的用户名，该用户需要拥有TICS的操作权限。 Username
dpoint。 获取终端节点 终端节点（Endpoint）即调用空间API的请求地址，不同服务不同区域的终端节点不同。 可信智能计算服务的终端节点Endpoint构造规则如下，请您根据业务需要选择对应区域的终端节点。 表1 可信智能计算服务Endpoint 区域名称 区域ID 终端节点（Endpoint）
管理实例 实例管理是可信智能计算服务提供的一项查看计算节点作业实例的功能。通过实例管理，用户可以查看到该计算节点所有作业的执行实例，并查看作业的状态、计算过程、执行结果。 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”，进入计算节点管理页面。 在“计
本案例以“预测乳腺癌是良性/恶性”的场景为例。假设一部分的乳腺癌患者数据存储在xx医院，另一部分数据存储在某个其他机构，不同机构数据所包含的特征相同。 这种情况下，xx医院想申请使用其他机构的乳腺癌患者数据进行乳腺癌预测模型建模会非常困难。因此可以通过华为TICS可信智能计算平台的横向联邦功能，实
一VPC。填写的用户名，需具有Hive的读写权限。“集群名称”为用户所需要使用的MRS Hive数据源所在的MRS集群。“用户名”为MRS集群中拥有Hive权限的集群用户。 注意事项 IEF上部署的计算节点不支持创建MRS Hive、ModelArts和DWS类型的连接器。 MRS
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
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。
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