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可验证代码示例 数据准备 数据集发布 隐私规则防护 基本计算能力验证 基于MPC算法的高安全级别计算 统计型作业的差分隐私保护 父主题： 多方安全计算场景
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
dp.epsilon 是 Float 差分隐私隐私预算 dp.output.threshold.high.min 是 Float 差分隐私阈值上限最小值 dp.output.threshold.high.max 是 Float 差分隐私阈值上限最大值 dp.output.threshold.low.min
公测 创建纵向联邦学习作业 2021年6月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 联邦分析引入PSI和同态加密算法 联邦数据分析支持高级别隐私保护，隐私保护等级设置为高时，会启用高安全性的隐私计算算法保障计算过程的安全，例如同态加密、PSI等。
例如身份证、工号、公司代码等。 敏感（Sensitive） 涉及隐私的数据，例如薪水、纳税、用电量、成交量等。 非敏感（Nonsensitive） 不涉及隐私的数据， 例如所处城市、公司类型等。 脱敏（Desensitization） 按照一定的算法，将原始数据的敏感部分隐去。
数据集管理 获取字段隐私详情 数据集列表 父主题： 计算节点API
使用场景 多方安全计算场景 纵向联邦建模场景 隐私求交黑名单共享场景 实时隐匿查询场景 可信数据交换场景 横向联邦学习场景
除此之外，tics服务会基于数据集的安全隐私策略自动校验sql语句中字段的使用方式，如有违反字段隐私配置规则的语句会被明确拒绝。 大数据厂商B在自己的计算节点单击“审批管理”模块，找到“待处理”的审批请求单击“查看详情”，可以看到企业A是如何使用自己的数据集的。
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
{ "id" : "d839d96befe74d5d8ae74689cfdad2e1", "name" : "rds_test", "description" : "is a test", "columns" : [ { "comments" : "企业号（
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） 作业是指用户创建的分析、学习任务。 父主题： 服务介绍
00", "result_ext" : "7" }, { "id" : "1eadb175585a43538af73b0ecbf6ca59", "status" : "SUCCEEDED", "job_name" : "1000w和1w碰撞-高隐私
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同时，有敏感信息的数据，还可以单独设置隐私策略，并在发布到空间侧后对其他参与方生效，限制敏感信息的使用。 数据预处理使用场景：训练机器学习模型前，可通过转换函数将特征数据转换成更加适合算法模型的特征数据。 父主题： 管理数据
“隐私保护等级”设置为高级别后，参与多方计算的字段会进行秘密分享加密。 “隐私保护等级”设置为高级别后，参与2方计算的join字段会使用psi算法输出碰撞的密文数据。 由于本地数据集不支持统计信息上报，因此本地数据集不支持差分隐私功能。
成长地图 | 华为云 可信智能计算服务 华为云可信智能计算服务TICS（ Trusted Intelligent Computing Service ）在面向政企行业中， 打破跨行业的数据孤岛， 实现行业内部、跨行业之间在数据隐私保护下的多方数据联合分析和联邦计算能力。
可信智能计算节点 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（脱敏、加密）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。
HASH哈希处理，MASK掩码，NONE不处理 privacy_policy_ext String 隐私策略描述 sacle Integer 精度 sql_col_privacy_type String 分析数据集字段隐私类别。
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。
create_date String 创建日期 create_time Long 创建时间 creator_id String 创建人id creator_name String 创建人名称 description String 描述信息 dp_enabled Boolean 是否开启差分隐私
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