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联防联控效用。 在信息核验过程中,通过隐私计算技术实现多方黑名单数据共享,对电诈、洗钱、骗贷等行为的黑名单用户进行安全求交、匿踪查询,能够有效提升客户背景调查的安全可信程度。 现有两家企业A、B,双方决定通过TICS平台实现黑名单数据共享,通过隐私求交作业计算两方黑名单ID交集。本文以企业A为计算作业的发起方为例。
选择完成后单击“下一步”。 图3 数据选择 图4 样本粗筛 (可选步骤) 样本对齐,支持使用新对齐的结果,如图5所示;也支持复用隐私求交作业中通过这两个数据集计算得到的结果,如图6所示。 图5 使用新对齐结果 图6 复用隐私求交作业中的结果 (可选步骤)进行特征选择,此步骤要求数据已
认证,不同账号类型认证的方法请参考以下链接。若您的账号已通过实名认证,可以略过此部分内容。 个人账号如何完成实名认证 企业账号如何完成实名认证 实名认证信息提交后,请耐心等待审核结果,最长3个工作日内完成审核。 实名认证通过后需要40分钟才能生效。 父主题: 准备工作
步骤7:空间成员创建作业 03 使用 TICS基于安全多方计算、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。 准备操作 注册账号并实名认证 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) 获取认证信息 空间管理 组建空间 管理空间
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。 创建批量预测作业 编辑批量预测作业 执行批量预测作业 删除批量预测作业 父主题: 联邦预测作业
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,允许用户利用POST请求,在毫秒级时延内获取单个样本的预测结果。 创建实时预测作业 执行实时预测作业 删除实时预测作业 父主题: 联邦预测作业
根据自身的业务需求使用TICS提供的常用实践。 表1 常用最佳实践 实践 描述 基于TICS实现端到端的企业积分查询作业 本最佳实践提供了通过统一制定隐私规则,使用TICS进行安全计算,避免真实数据被窃取的使用案例。 父主题: 快速入门
的结果可见,可由该提供方进行识别,并进行拒绝操作。 图1 审批详情 在审批详情中也可看到两个字段相加的情况,如下图所示。 图2 字段相加 通过查看字段是否可见,以及字段用途,能够确认该字段的应用是否符合自己的安全预期。 父主题: 基于TICS实现端到端的企业积分查询作业
配额,然后重新执行作业。 如果是横向联邦学习作业,您可以在该横向联邦作业详情页面尝试新增内存配额和CPU配额,然后保存、提交审批,等待审批通过后再重新执行作业。
创建数据集时,不允许使用哪些名字? 问题描述 创建数据集时,对数据集名字有一定约束。 解决办法 创建数据集时,不允许使用如下名字: <EOF> A ABS ABSENT ABSOLUTE ACTION ADA ADD ADMIN AFTER ALL ALLOCATE ALLOW ALTER
请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token 是 String 用户Token。由一个或多个字母数字+-=符号组成。 通过调用接口获取用户Token接口获取。 X-Language 是 String 根据自己偏好的语言来获取不同语言的返回内容,zh-cn或者en_us
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支持数字,英文字母,下划线,长度32。 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token 是 String 用户Token。 通过调用接口获取用户Token接口获取。 X-Language 是 String 根据自己偏好的语言来获取不同语言的返回内容,zh-cn或者en_us
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计算节点管理 同一个空间中的用户,在使用可信计算服务时(联邦分析和联邦机器学习),需要部署计算节点,接入己方数据,作为可信计算服务的输入,通过执行联邦分析和联邦机器学习作业后,最终拿到结果。 计算节点以容器的形式部署,支持云租户部署和边缘节点部署,用户可根据数据源的现状,采用合适的计算节点部署方案。
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后的开发按钮,进入作业开发页面。该页面描述了字段的属性,如字段名称和分布类型。另外可以通过列表下方的“描述性统计”按键来统计字段的统计量,包括缺失值数量、最大值、最小值及数据分布图。还可以通过为字段添加预处理方法。 图3 作业开发页面 进行字段描述性统计。单击列表下方的“描述性统