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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
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。 数据将以密文状态做计算，严格保障数据的计算安全。 公测 创建联邦数据分析作业
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
Boolean 是否启用差分隐私 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
用于标识某个事物实体身份的字段。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
厂商B的计算节点上，当大数据厂商B同意审批之后才可以执行该条sql。 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“
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
sql数据集字段隐私分类。 1.UNIQUE_ID--唯一标识 2.SENSITIVE--敏感 3.NON_SENSITIVE--非敏感 fl_label_type String 联邦学习字段标签分类 privacy_policy String 字段数据处理隐私策略。 1.MASK--掩码
E等多种连接器，并支持扩展增加新的连接器。 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
a3ef2963", "status" : "SUCCEEDED", "job_name" : "1000w和1w碰撞-高隐私-无初筛sum(a)sum(b))", "job_instance_type" : "SQL", "round_id" :
审批意见，记录审批不通过原因等 field_detail String 字段使用详情 privacy_detail String 隐私规则分析详情 converge_detail String 收敛检测详情 approval_status String 审批状态：NEW新建；APPROVING待审批；PASS通过；REJECT驳回
不识别的数据类型被认为是字符串类型。 “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。 创建多方安全计算作业
数据创建使用场景：参与方加入空间后，需要提供自己的数据集信息，用户即可通过数据创建功能，获取到名下详细的资源列表。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。
sql数据集字段隐私分类。 1.UNIQUE_ID--唯一标识 2.SENSITIVE--敏感 3.NON_SENSITIVE--非敏感 fl_label_type 否 String 联邦学习字段标签分类 privacy_policy 否 String 字段数据处理隐私策略。 1.MASK--掩码
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。 产品首页 立即使用 成长地图 由浅入深，带您玩转TICS 01 了解 了解可信智能计算服务（TI
联邦预测作业在保障用户数据安全的前提下，利用多方数据和模型实现样本联合预测。 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。 多方融合分析 对接多种主流数据存储系统，
privacy_policy String 隐私策略。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。NON_SENSI
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 expire_time Long 过期时间 id String 空间id is_access_control Boolean 是否开启访问控制
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