数据安全应用

大模型安全评测是确保大模型可靠、合规和安全应用的关键环节。评测的目标与重要性目标评估大模型在各种应用场景下可能带来的安全风险，包括数据隐私泄露、生成有害内容、被恶意利用等方面的风险。确定大模型是否用户在实际使用过程中可能会遇到各种安全问题。（三）安全审计定期开展安全审计，检查大模型的整个生命周期，包括数据处理、模型训练、部署和应用等各个环节的安全措施和合规情况。审查大模型开发和运营企业的安全管理制度和流程，确保其有完善的安全保障体系来应对可能出现的安全问题。符合相关的法律法规、伦理道德标准以及行业规范。通过评测结果为大模型的改进、优化和安全策略的制定提供依据。重要性随着大模型在众多关键领域如医疗、金融、政务等的广泛应用，安全评测能够保障这些领域的信息安全和稳定运行。有助于建立用户对大模型的信任，避免因安全问题导致的社会负面影响和法律责任。评测的主要内容（一）数据安全数据收集阶段评估数据来源是否合法合规，是否获得了数据所有者的明确授权，避免数据侵权问题。检查数据收集过程中是否采取了适当的安全措施，防止数据在传输过程中被窃取或篡改。数据存储阶段考查存储数据的服务器或云平台的安全性，包括访问控制机制、加密技术的使用等，确保数据不会被未授权访问。验证是否对

大模型安全评测是确保大模型可靠、合规和安全应用的关键环节。评测的目标与重要性目标评估大模型在各种应用场景下可能带来的安全风险，包括数据隐私泄露、生成有害内容、被恶意利用等方面的风险。确定大模型是否用户在实际使用过程中可能会遇到各种安全问题。（三）安全审计定期开展安全审计，检查大模型的整个生命周期，包括数据处理、模型训练、部署和应用等各个环节的安全措施和合规情况。审查大模型开发和运营企业的安全管理制度和流程，确保其有完善的安全保障体系来应对可能出现的安全问题。符合相关的法律法规、伦理道德标准以及行业规范。通过评测结果为大模型的改进、优化和安全策略的制定提供依据。重要性随着大模型在众多关键领域如医疗、金融、政务等的广泛应用，安全评测能够保障这些领域的信息安全和稳定运行。有助于建立用户对大模型的信任，避免因安全问题导致的社会负面影响和法律责任。评测的主要内容（一）数据安全数据收集阶段评估数据来源是否合法合规，是否获得了数据所有者的明确授权，避免数据侵权问题。检查数据收集过程中是否采取了适当的安全措施，防止数据在传输过程中被窃取或篡改。数据存储阶段考查存储数据的服务器或云平台的安全性，包括访问控制机制、加密技术的使用等，确保数据不会被未授权访问。验证是否对

大模型安全评测是确保大模型可靠、合规和安全应用的关键环节。评测的目标与重要性目标评估大模型在各种应用场景下可能带来的安全风险，包括数据隐私泄露、生成有害内容、被恶意利用等方面的风险。确定大模型是否用户在实际使用过程中可能会遇到各种安全问题。（三）安全审计定期开展安全审计，检查大模型的整个生命周期，包括数据处理、模型训练、部署和应用等各个环节的安全措施和合规情况。审查大模型开发和运营企业的安全管理制度和流程，确保其有完善的安全保障体系来应对可能出现的安全问题。符合相关的法律法规、伦理道德标准以及行业规范。通过评测结果为大模型的改进、优化和安全策略的制定提供依据。重要性随着大模型在众多关键领域如医疗、金融、政务等的广泛应用，安全评测能够保障这些领域的信息安全和稳定运行。有助于建立用户对大模型的信任，避免因安全问题导致的社会负面影响和法律责任。评测的主要内容（一）数据安全数据收集阶段评估数据来源是否合法合规，是否获得了数据所有者的明确授权，避免数据侵权问题。检查数据收集过程中是否采取了适当的安全措施，防止数据在传输过程中被窃取或篡改。数据存储阶段考查存储数据的服务器或云平台的安全性，包括访问控制机制、加密技术的使用等，确保数据不会被未授权访问。验证是否对

大模型安全评测是确保大模型可靠、合规和安全应用的关键环节。评测的目标与重要性目标评估大模型在各种应用场景下可能带来的安全风险，包括数据隐私泄露、生成有害内容、被恶意利用等方面的风险。确定大模型是否用户在实际使用过程中可能会遇到各种安全问题。（三）安全审计定期开展安全审计，检查大模型的整个生命周期，包括数据处理、模型训练、部署和应用等各个环节的安全措施和合规情况。审查大模型开发和运营企业的安全管理制度和流程，确保其有完善的安全保障体系来应对可能出现的安全问题。符合相关的法律法规、伦理道德标准以及行业规范。通过评测结果为大模型的改进、优化和安全策略的制定提供依据。重要性随着大模型在众多关键领域如医疗、金融、政务等的广泛应用，安全评测能够保障这些领域的信息安全和稳定运行。有助于建立用户对大模型的信任，避免因安全问题导致的社会负面影响和法律责任。评测的主要内容（一）数据安全数据收集阶段评估数据来源是否合法合规，是否获得了数据所有者的明确授权，避免数据侵权问题。检查数据收集过程中是否采取了适当的安全措施，防止数据在传输过程中被窃取或篡改。数据存储阶段考查存储数据的服务器或云平台的安全性，包括访问控制机制、加密技术的使用等，确保数据不会被未授权访问。验证是否对

控机制，存在数据泄露、算力盗取、服务中断等安全问题。这一事件给企业级AI应用敲响了安全的警钟，警示企业选择具备完善企业级安全措施的AI运营平台的紧迫性。目前，企业部署大模型需求非常火热、一致性、时效性等。在数据、语料和知识处理和管理层面，平台支持丰富的非结构化数据解析，同时对数据进行严格的加密处理，确保数据在传输和存储过程中的安全性；应用和API安全围栏：SophonLLMOps能够对，SophonLLMOps作为一款企业级大模型运营管理平台，构建了全方位的安全防护体系，针对AI应用输出内容的安全性，SophonLLMOps对用户输入和模型、应用的输出进行全方位的安全防护。SophonLLMOps提供细力度权限控制与审计审批功能，保障平台安全在模型训练、智能体应用开发和应用使用过程中，SophonLLMOps提供了基于角色的SophonLLMOps权限控制功能，通过配置不同用户角色权限，实现。SophonLLMOps建设统一的安全中心、确保输出合规可靠SophonLLMOps在语料、模型、应用三个方向的多个阶段提供了覆盖大模型全生命周期的统一安全防护工具和实践，协助用户严守安全合规红线。全流程语料

保障大数据安全需要从数据源、数据存储、数据处理和数据应用等环节进行考虑，同时采取相应的技术和管理措施来保障数据的安全性和隐私性。数据泄漏：数据泄漏是大数据安全的重要问题之一。数据泄漏可能是来自于内部员工的非法行为，也可能是来自于系统、应用程序和网络的安全漏洞，或者是在数据交换和共享过程中被中间人窃取的。解决数据泄漏的方法是加强数据的访问控制、数据分类、数据加密等方法。更好的安全管理、更好的数据策略和紧急预案，是保障大数据安全不可或缺的环节。应该建立严密的安全保卫体系，密切监控系统和网络。关于人员安全意识方面，企业应该定期对员工进行安全培训，增强员工安全意识。大数据的发展和应用给我们带来了很多保护和定期的安全漏洞扫描和修补也是解决数据泄漏问题的重要手段。网络攻击：网络攻击是指利用互联网或计算机网络漏洞，对网络系统和数据进行破坏、窃取和篡改等行为。大数据安全的很大威胁是网络攻击。为了有效地保障大数据的安全性，需要实现网络安全防护和入侵检测等方式。需要对系统进行适当的监控、网络安全访问控制、加强安全日志监控，及时发现和回应网络攻击。安全管理：安全管理包括数据分类、数据备份和存储、数据加密

保障大数据安全需要从数据源、数据存储、数据处理和数据应用等环节进行考虑，同时采取相应的技术和管理措施来保障数据的安全性和隐私性。数据泄漏：数据泄漏是大数据安全的重要问题之一。数据泄漏可能是来自于内部员工的非法行为，也可能是来自于系统、应用程序和网络的安全漏洞，或者是在数据交换和共享过程中被中间人窃取的。解决数据泄漏的方法是加强数据的访问控制、数据分类、数据加密等方法。更好的安全管理、更好的数据策略和紧急预案，是保障大数据安全不可或缺的环节。应该建立严密的安全保卫体系，密切监控系统和网络。关于人员安全意识方面，企业应该定期对员工进行安全培训，增强员工安全意识。大数据的发展和应用给我们带来了很多保护和定期的安全漏洞扫描和修补也是解决数据泄漏问题的重要手段。网络攻击：网络攻击是指利用互联网或计算机网络漏洞，对网络系统和数据进行破坏、窃取和篡改等行为。大数据安全的很大威胁是网络攻击。为了有效地保障大数据的安全性，需要实现网络安全防护和入侵检测等方式。需要对系统进行适当的监控、网络安全访问控制、加强安全日志监控，及时发现和回应网络攻击。安全管理：安全管理包括数据分类、数据备份和存储、数据加密

保障大数据安全需要从数据源、数据存储、数据处理和数据应用等环节进行考虑，同时采取相应的技术和管理措施来保障数据的安全性和隐私性。数据泄漏：数据泄漏是大数据安全的重要问题之一。数据泄漏可能是来自于内部员工的非法行为，也可能是来自于系统、应用程序和网络的安全漏洞，或者是在数据交换和共享过程中被中间人窃取的。解决数据泄漏的方法是加强数据的访问控制、数据分类、数据加密等方法。更好的安全管理、更好的数据策略和紧急预案，是保障大数据安全不可或缺的环节。应该建立严密的安全保卫体系，密切监控系统和网络。关于人员安全意识方面，企业应该定期对员工进行安全培训，增强员工安全意识。大数据的发展和应用给我们带来了很多保护和定期的安全漏洞扫描和修补也是解决数据泄漏问题的重要手段。网络攻击：网络攻击是指利用互联网或计算机网络漏洞，对网络系统和数据进行破坏、窃取和篡改等行为。大数据安全的很大威胁是网络攻击。为了有效地保障大数据的安全性，需要实现网络安全防护和入侵检测等方式。需要对系统进行适当的监控、网络安全访问控制、加强安全日志监控，及时发现和回应网络攻击。安全管理：安全管理包括数据分类、数据备份和存储、数据加密

保障大数据安全需要从数据源、数据存储、数据处理和数据应用等环节进行考虑，同时采取相应的技术和管理措施来保障数据的安全性和隐私性。数据泄漏：数据泄漏是大数据安全的重要问题之一。数据泄漏可能是来自于内部员工的非法行为，也可能是来自于系统、应用程序和网络的安全漏洞，或者是在数据交换和共享过程中被中间人窃取的。解决数据泄漏的方法是加强数据的访问控制、数据分类、数据加密等方法。更好的安全管理、更好的数据策略和紧急预案，是保障大数据安全不可或缺的环节。应该建立严密的安全保卫体系，密切监控系统和网络。关于人员安全意识方面，企业应该定期对员工进行安全培训，增强员工安全意识。大数据的发展和应用给我们带来了很多保护和定期的安全漏洞扫描和修补也是解决数据泄漏问题的重要手段。网络攻击：网络攻击是指利用互联网或计算机网络漏洞，对网络系统和数据进行破坏、窃取和篡改等行为。大数据安全的很大威胁是网络攻击。为了有效地保障大数据的安全性，需要实现网络安全防护和入侵检测等方式。需要对系统进行适当的监控、网络安全访问控制、加强安全日志监控，及时发现和回应网络攻击。安全管理：安全管理包括数据分类、数据备份和存储、数据加密

OverviewAclusterisaHippoCloudinstanceassociatedwithspecificcomputingresources.Youcancreaterelatedtables,insertcorrespondingdata,andcompleteproductexperiencewithinacluster.Beforeyouusethedemoenvironment,youneedtocreateacluster.CreateClusterYouneedtogotothespecificproject.Iftherearenoclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'Createcluster'buttonbelowtheclustercreationguidancepagetoentertheclustercreation.Ifthereareclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'+Cluster'buttonabovetheclusterlist...

运维管理界面WebserverWebserver是Hippo提供运维监控的界面。默认访问地址为:4567"class="bare">http://<webserver_ip>:4567。或者在Manager管理界面我们可以通过下图所示的查看链接这里进行跳转。图15.登录HippoWebserverWebserver主要由下面几个部分构成。概况图16.概况该页面展示了Hippo集群的基本信息，包括：Masterstatus：当前的ActiveMaster，MasterGroup，MasterAddress，Master的健康状态TabletServerStatus：TabletServerAddress，健康状态，逻辑机架和数据中心信息，容量使用以及Tablet个数TabletNum：当前集群表的个数Version：Hippo版本信息库表图17.库表页面以库和表的概念集群存储的各类数据信息。库信息：库名库创建时间库内各类表的信息：点击某个库，可以看到库下所有表的信息，主要包括：••表的ID••表的名字••表的状态••表的Tablet数量••表的Engine类型••表的副本数•...

查看Master节点通过以下命令，查看集群Master节点信息：curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/master?v'返回结果：epochtimestampactive.master.hostactive.master.portmaster.group169079683909:47:19172.29.203.18926841172.29.203.189:26841,172.29.203.189:26851,172.29.203.189:26861查看数据节点curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/nodes?v'//查看所有节点curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/nodes/{node}?v'//{node}表示待匹配的节点地址，支持以*通配，支持指定多个pattern，多个pattern以逗号分割返回结果：

在Hippo中，比较耗时的操作如激活、加载向量索引实际上是一个分布式任务，用户可以通过任务相关接口查看、删除任务。查看任务curl-ushiva:shiva-XGET"localhost:8902/hippo/v1/_jobs?pretty"-H'Content-Type:application/json'-d'{"job_ids":["fc6feff4f303455a9347f9aab323dfc8"],"action_patterns":["hippo*"]}';返回结果：{"jobs":[{"job_id":"810935a1d91a46b7af2ec35013454fed","job_status":"SHIVA_JOB_SUCCESS","embedding_number":100,"task_results":[{"id":"54ab52493dfb4bab9fb7742d850c64c4","status":"TASK_SUCCESS","server":"172.29.40.26:27841","embedding_number":100,"execute_time":...

本节测试主要描述了Hippo1.0在关键测试上的一些性能表现，该份测试同样也是Hippo的基准测试，后续版本发布也会在不同版本上进行该测试进行对比分析。术语表142.Hippo性能测试术语TermDescriptionnq一次搜索请求中搜索的向量个数topk一次请求中对于要检索的每个向量(依赖nq)，所能检索到最近距离的向量个数RT一次请求从发起到接受响应的时间]QPS请求在每秒内成功执行的次数dataset测试所用数据集，不同数据集表示不同的业务场景测试集群配置硬件配置表143.性能测试硬件配置硬件规范Nodes3CPUIntel®Xeon®Gold5218RCPU@2.10GHzMemory16*\16GBRDIMM,3200MT/sDISKNVMeSSD2T*4GPUNONE软件配置表144.性能测试软件配置软件版本Hippov1.2TranswarpManagerTDH9.3.0测试集表145.性能测试数据集数据集名称数据集介绍向量维度向量总数查询数量数据总量距离类型Sift-128-euclidean该数据集是基于Texmex的数据集整理，使用SIFT算法得到的图片特征向量。...

ThistutorialwillguideyouthroughthefollowingtaskswithinHippoCloud:EstablishingatablePerusingthetableIncorporatingdataExecutingsearchoperationsEliminatingrowsDissolvingthetableBeforeyoustartInthisguide,wewillbeutilizingthePythonAPI.Priortocommencement,ensurethatyouhave:RegisteredforaHippoCloudaccount.SubscribedtothecomplimentaryplanandestablishedatrialclusterwithinHippoCloud,orsubscribedtothestandard/enterpriseplansandconstructedadedicatedcluster.IfyouanticipateemployingPythonfordevelopment,ascert...

过滤条件表达式Hippo当前支持如下表达式，可用于标量或向量查询。表46.过滤条件表达式表达式描述and当前版本支持and，不支持or/not==等值<小于⇐小于等于>大于>=大于等于inin[1,2,3]notinnot_in[1,2,3]like'_'表示匹配任一字符，'%'表示匹配任意字符，'\'为转义符向量相似性检索本节描述如何进行向量相似度搜索。Hippo中的向量相似性搜索计算查询向量与表中向量的距离，返回最相似的结果集。通过指定标量过滤条件，用户可以进行向量与标量的混合搜索。curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/{table}/_search?pretty'-H'Content-Type:application/json'-d'{"output_fields":["book_id"],"search_params":{"anns_field":"book_intro","topk":2,"params":{"nprobe":10},"embedding_index":"ivf_flat_index"}...

本节介绍Hippo表写入相关操作。Hippo会返回写入成功数据的下标以及总共写入成功的数据条数，如果出现行级错误（比如主键冲突），Hippo会返回具体的行级错误。插入本节介绍如何向Hippo中插入数据。curl-ushiva:shiva-XPUT'localhost:8902/hippo/v1/{table}/_bulk?database_name={database_name}&pretty'-H'Content-Type:application/json'-d'{"fields_data":[{"field_name":"book_id","field":[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30,31,32,33,34,35,36,37,38,39,40,41,42,43,44,45,46,47,48,49,50,51,52,53,54,55,56,57,58,59,60,61,62,63,64,65,66,67,68,69,70,71,72,73,74...

Hippo在1.2版本提供了全文索引能力，兼容ElasticSearch6.7.2语法，在底层架构上复用了公司产品TranswarpScope的一部分特性，支持以Java/HTTPRestful的形式通过Hippo的HTTPServer接口进行全文索引的创建、查询、使用等各类需求，通过该能力的支持，可以更好的实现向量与全文的混合检索。通过将向量检索加全文检索的联合召回，可以降低漏检和误检的概率，能够实现比单独使用向量或全文更高的精度。同时，一套数据库系统可避免部署多套系统带来的架构复杂、开发运维成本高等问题。具体的使用方法除了访问端口需要将端口从8902调整为9200外，均可参考《TranswarpScope手册》4.TranswarpScopeAPI介绍。

OverviewUnstructureddatamanagementismoreimportantthaneverduetotheriseofbigdata.Managingandgleaningbusinessvaluefromunstructureddataisofutmostimportancetoenterprisestoday.Advancementsinmachinelearning,aswellasdeeplearning,technologiesnowenableorganizationstoefficientlyaddressunstructureddataandimprovequalityassuranceefforts.Inthefieldofartificialintelligenceormachinelearning,embeddingsandvectordatabaseshavebecomeincreasinglyimportantfortacklingawiderangeofproblems.Thesetechniquesareusedtorepresen...