本文分享自华为云社区《基于华为隐私计算产品TICS实现端到端的企业积分查询作业【玩转华为云】》，作者：breakDawn 。
本次TICS端到端体验，将以一公司让员工下班发手机电量截图个“小微企业信用评分”的场景为例。
社测试工程师保、水电气和资助金等测试你的自卑程度数据统一存储在某某政务云，由不同的局进行管理，机构想单独申请进行企业相关评分的计算会非常困难。
因此可以由某市政数局出算法导论面，统一制定隐私安全模式规则，审批数据提供方的数据使用申请， 并通过华为开源矿工Tics可信智能计算平台进行安全计算。
数据准备
企业税收和资助金情况表tax（partner_gov，属于政府信息提供方，部署在用户计算节算法的时间复杂度取决于点agent_gov上）
企业政算法分析的目的是府资助金数据表support（partner_gov， 属于政府信息提供方，部署在用户计算节点agent_gov安全教育平台作业登录上）
企业水电情况表power（par算法工程师tner_power，能源信息提供方，部署在用户计算节点agent_pow上）
注意以上数据和表结构是根据场景进行模拟的数据，并非真实数据。
从业务角度考虑，我安排了五个阶段，来对TICS系宫颈癌统进行验证和测试。
阶段一：数据发布
首先第一步，肯定是要做好数据准备工作。
我们通过新建连龚俊接器， 让计算节点和数据源进行连通。
接着进算法工程师入数据管理，进行数据集发布。
字段分类作用如下：
然后我们以同样的方式，发布了 support资助金数据 表和power_data能源表。
这个过程并不会直接从数据源中导出用户数据，仅仅是从数据源处获取了数据集相关的元数据信息，用于任务的解析、验证等。
阶段二：隐私规则防护
数据集发布后， 作为数据提供方，肯定会担心数据是否枸杞可能被随意使用。
因此第一步应该先确认tics的隐私规则能力是如何保护大家的数据安全的。
假设有人试图直接查开源矿工询敏感数据：
select
tax_bal, id
from
league_creator.tax
则可以开源看到被提示不安全教育平台登录支持进行敏感数据的SELECT操作。
如果有人试图拿算法导论敏感数据加上自己的数据， 从结果倒推敏感数据，如下所示：
Select
tax_bal + electric_bal
from
LEAGUE_CREATOR.tax a
join ZZZZZZ.power_data b on a.id = b.id
这个操作等同于工资超过5000怎么扣税求原数据， 这个操作也会被tics识别并提示出来。
阶段三：审批防护
上述隐私规则，都是tics系统提供的默认规则。
但规则的完善总是有一个过程的，在规则未完全完善之前， 作为用户，可能更愿意支测试抑郁症的20道题持开启审批功能， 来进行更“灵活”的作业合法性确认。
如下图所示，当有人直接查询我安全教育平台登录的敏感数据时，我可以在审批详情中，看到对方试图让敏感字段在结果可见，那就可以由该提供方进行识别，并进行拒绝操作。
对于两个字段相加的情况，也可以在审批中看到相加的情安全教育平台登录况， 也能看到id是用来做join碰撞的用途。
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。
阶段四：基本计算能力验证
下面场景是计算各企业在2021年的价值评分， 以用于评估信贷能力，其中的公式并非真实公式，仅仅是一个简开源单的参考计算式。
其目的测试抑郁症的20道题是为开源中国了确认Tics的基础计算能力、
select
c.id as `企业id`,
0.5 * a.tax_bal + 0.8 * b.supp_bal + (0.05 * c.electric_bal + 0.05 * c.water_bal) * 0.1 as `企业评分`
from
Partner1.TAX a,
Partner1SUPPORT b,
Partner2.POWER_DATA c
where
b.id = c.id
and a.id = b.id
审批时可以看到如下的情况，涉及安全关联字段较多，其使用方式都能够在审批界面中展示出来。
执行结果如下：
可以看到基础的sql语法都能够支持。
并且从作业执行页面的提开源代码网站github示上算法是指什么来看，已经支持了相当多的安全教育手抄报常用语法和sql函数工资超过5000怎么扣税。
阶段五：基于MPC算法的高安全级别计算
如果我度过了前期的demo验证阶段， 准备接入更高安全级别的数据， 就可能会算法设计与分析希望提升数据保护级别， 以纯密文的状态做计算， 则我可以开源软件通过让开启高隐私级别开关,将联盟安全级别默认提升一个等级。
再次点击刚才的作业，审批时可以看到敏感数据被进行了同态加密。开源软件
从DAG图上可以看到 psi + 同态的全过程流向, 基本符合业界已公开的PSI算法流程和同态加密流程。
阶段六：统计型作业的差分隐私保护
假设有以下作业，试图统计各行业的企业税收总和 和用电量总和， 进行统计分析
Select
industry,
sum(tax_bal),
sum(electric_bal)
from
LEAGUE_CREATOR.tax a join
dayu002.power_data b
on a.id = b.id
group by
industry
但是这种统计分析型的安全模式作业， 有可能被作业执行方通过增删某个碰撞的id， 得到两次作业安全教育日之间的差值，从而推算出实际taxpay和water_fee
此时我可以通过开启差分隐私开关来保护自己的敏感数据， 这类作业则都测试抑郁症会自动应用差分隐私算法进行加噪保护计算结果， 在一定误差范开源阅读围内保证数据无法被恶意偷取。算法的时间复杂度取决于
以下是第一次执行作业时得到的测试英文结果：
可以从DAG图看到，我们在返回最终统计结果前，增加了一个差分隐私计算的任务节点。
接着再执行一个sql，这个sql中过滤掉了某个企业测试抑郁症，试图用差值去计算这个企业的税收值。
Select
industry,
sum(tax_bal),
sum(electric_bal)
from
LEAGUE_CREATOR.tax a join
dayu002.power_data b
on a.id = b.id
where a.id <> '123400558'
group by
industry
这个企业的实际tax为274：
得到新的结果如下：
经过计算，66539.5开源阅读app下载安装833214测试抑郁症90225131 – 66078.857559963717677 = -461
可以宫颈癌看到并不会像使用者预期的那样直接得到实际的274差值，因此通过差分隐私算法保护了聚合操作的安全性。
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