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基于MPC算法的高安全级别计算 完成demo验证阶段，为提升数据保护级别，接入以纯密文的状态做计算的更高安全级别的数据，可以通过开启高隐私级别开关，提升空间安全级别。 图1 高隐私级别开关 再次单击作业，审批进行的同时敏感数据被进行了同态加密。
图4 可信计算环境 修改空间配置 支持用户在空间详情页修改“空间描述信息”、“隐私保护等级”开关、“结果差分隐私”开关。其中“作业联合审批”开关、“隐私保护等级”开关、“结果差分隐私”开关只有空间创建者可以修改。
阶段五：基于MPC算法的高安全级别计算 完成demo验证阶段，为提升数据保护级别，接入以纯密文的状态做计算的更高安全级别的数据，可以通过开启高隐私级别开关，提升空间安全级别。 图1 高隐私级别开关 再次单击作业，审批进行的同时敏感数据被进行了秘密分享加密。
TICS使用简介 可信智能计算服务TICS（ Trusted Intelligence Computing 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。
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 企业信用评估应用场景示意图 父主题： 多方安全计算场景
可信智能计算服务TICS（ Trusted Intelligence Computing 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。
可信智能计算服务TICS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。
计算节点 数据参与方使用数据源计算节点模块实现自主可控的数据源注册、隐私策略（敏感，非敏感，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。
数据隐私保护强 多方采用隐私集合求交PSI对齐样本数据，本地数据或模型加密后在安全环境中运算，实现数据可用不可得。精细化的数据隐私保护策略，确保分析结果中强制执行隐私数据的脱敏。
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TICS服务的实时隐匿查询功能，既能满足实时业务高效低延迟的业务需求，又能避免暴露企业A想要查询哪个用户的隐私安全风险。
批量隐匿查询 隐匿查询，也称隐私信息检索，是指查询方隐藏被查询对象关键词或客户id信息，数据服务方提供匹配的查询结果却无法获知具体对应哪个查询对象。数据不出门且能计算，杜绝数据缓存的可能性。
请自行关注部署节点的系统安全防护与配置加固，确保机器在安全的前提下进行隐私计算节点部署。 IEF服务委托授权 使用主账号访问IEF服务首页，单击“同意授权”，IEF将在统一身份认证服务为您创建名为ief_admin_trust的委托。
请自行关注部署节点的系统安全防护与配置加固，确保机器在安全的前提下进行隐私计算节点部署。
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审批模式作业 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。
敏感：涉及隐私的数据， 例如薪水、 消费金额等。 非敏感：不涉及隐私的数据， 例如所处城市、公司类型等。 脱敏：勾选后，该字段内容将在分析结果中加密呈现，否则明文呈现。默认不勾选（作业发起方所属字段不做脱敏）。
请自行关注部署节点的系统安全防护与配置加固，确保机器在安全的前提下进行隐私计算节点部署。 IEF服务委托授权 使用主账号访问IEF服务首页，单击“同意授权”，IEF将在统一身份认证服务为您创建名为ief_admin_trust的委托。
因此可以通过华为TICS可信智能计算平台的横向联邦功能，实现在患者隐私不泄露的前提下，利用其他机构的医疗数据提升乳腺癌预测模型的准确率。 进一步地，可根据该模型案例发散，构建老年人健康预测、高血压预测、失能早期预警模型等。
本章重点讲述如何端到端实现一个该场景下的隐私计算作业完整执行流程。
安全隐私 支持用户自定义隐私策略，实现敏感数据的识别、脱敏、水印保护，保障隐私数据安全； 多方协同过程中隐私信息交互（SQL JOIN数据碰撞、可信联邦学习模型参数）的加密保护； 支持安全多方计算，如基于隐私集合求交PSI（Private Set Intersection）技术的多方样本对齐
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