隐私计算主流公司
Sophon P²C是一款分布式隐私计算平台,集隐私计算、加密网络通信等多种功能,为多方安全建模提供完整的解决方案。以隐私保护为前提,Sophon P²C解决了跨组织协作时无法安全利用各方数据的困境
Sophon P²C是一款分布式隐私计算平台,集隐私查询、隐私计算、加密通信等多种功能,能够为多方安全建模提供完整的解决方案。其以隐私保护为前提,能够帮助用户解决跨组织协作时无法安全利用各方数据的困境。
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主流隐私计算技术有哪些?
在数据安全和隐私保护日益受到重视的当下,隐私计算技术成为推动数据流通与利用的重要支撑。主流隐私计算技术主要包括多方安全计算、可信执行环境以及联邦学习等。多方安全计算,从而实现了数据的安全共享与利用。可信执行环境(TrustedExecutionEnvironment,TEE):是另一种重要的隐私计算技术。它通过在中央处理器中构建一个安全的区域,保证区域内的程序滥用。联邦学习(FederatedLearning,FL):是近年来兴起的隐私计算技术,旨在实现在各方机器学习原始数据不出库的情况下,通过对数据的加密流通与处理来完成多方机器学习模型训练。联邦学习在(SecureMulti-partyComputation,MPC):是一种允许多个参与方在无可信第三方的情况下,共同进行一项计算的技术。这一技术初由图灵奖获得者姚期智院士在1982年提出,其核心在于保证每一方只能获取自己的计算结果,而无法通过计算过程推测出其他任意一方输入的数据。在金融场景下,多方安全计算的应用尤为广泛,如联合统计、联合查询、联合建模、联合预测等,它使得各方可以在不泄露各自输入数据的前提下,协同进行数据分析、处理

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隐私计算公司
隐私计算正在成为当今数字时代中的一个热门话题。作为一种创新的数据处理方式,隐私计算能够在保护用户数据隐私的同时,实现数据的有效利用。星环科技就是隐私计算服务公司之一。星环科技分布式隐私计算平台-SophonP²C星环科技分布式隐私计算平台SophonP²C集多方安全计算、联邦学习等多种功能,为隐私计算提供完整的解决方案,以隐私保护为前提,解决了跨组织协作时无法安全利用各方数据的困境。平台支持联邦学习、多方安全计算、匿踪查询等功能;性能方面,联邦学习与多方安全计算可达亿级数据量,助力数据要素安全流通和价值迸发,实现数字经济时代下的跨企业和行业的AI协作。星环科技的隐私计算技术已落地如数星河案例隐私计算优秀案例等多项认证和荣誉。随着隐私技术产品的技术能力和应用模式越发成熟,隐私计算将有助于构建数据流通的基础设施,在保证安全的前提下有效持续释放数据要素价值,促进数字经济高质量发展。数据不出,有效保护了居民用水用电的数据隐私信息。联合训练模型比本地单独用电数据训练的模型AUC提升20%以上,赋能政务决策高效的处理分析能力,为政府有效排查群租房,消除群租房造成的消防、安全隐患,打造

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国内隐私计算公司
星环科技是国内一家专业的隐私计算公司,致力于为企业提供安全可靠的数据隐私保护解决方案。星环科技分布式隐私计算平台SophonP²C星环科技分布式隐私计算平台SophonP²C集多方安全计算、联邦学习等多种功能,为隐私计算提供完整的解决方案,以隐私保护为前提,解决了跨组织协作时无法安全利用各方数据的困境。平台支持联邦学习、多方安全计算、匿踪查询等功能;性能方面,联邦学习与多方安全计算可达亿级数据量,助力数据要素安全流通和价值迸发,实现数字经济时代下的跨企业和行业的AI协作。星环科技的隐私计算技术已落地如数据流通、政务民生、金融营销等垂直业务场景,为跨企业数据协作提供安全可信的平台支持。在政务曾获信通院多方安全计算性能专项测评证书、联邦学习基础能力专项测评证书、卓信大数据联邦学习安全评估专项证书,以及信通院星河案例隐私计算优秀案例等多项认证和荣誉。随着数据隐私保护意识的不断增强和隐私法规的完善,隐私计算将成为未来数据处理的重要方式。星环科技在隐私计算领域将继续发挥重要作用,为用户和企业提供更加安全可靠的数据隐私保护服务。

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隐私计算公司排名
星环SophonP²C是企业级隐私计算平台,拥有多项性能及安全认证,平台支持不同场景的隐私计算需求,包括横纵向联邦学习、多方安全计算、基于差分隐私的数据发布、匿踪查询等,为多方数据安全协作提供完整的、高效的平台支持。产品优势支持多种隐私计算框架,平台易用易部署采用同态加密、差分隐私、秘密分享、不经意传输等隐私技术,覆盖联邦学习(FL)、多方安全计算(MPC)、匿踪查询(PIR)、隐私求交(PSI)等多种隐私计算功能。支持大数据规模的隐私计算场景,支持亿级数据进行联邦学习、多方安全计算和隐私求交。提供页面可视化安装部署,并支持实体部署、容器部署、云上部署等多种方式,轻松完成平台上线。低代码可视化隐私计算平台,提供算子托拉拽式本地数据清洗与特征工程能力,实现高效数据预处理。多行业AI落地经验,可提供专家级应用服务,如联邦风控、联邦反欺诈、联邦推荐等个性化AI场景建模服务,助力企业降本增效。星环底座支持,隐私保护全链路基于星环全链路数据隐私保护能力,可围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等数据全生命周期提供基础软件与服务。将星环大数据分析能力与隐私计算相结合,多种加密安全手段

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国内隐私计算平台
星环SophonP²C是企业级隐私计算平台,拥有多项性能及安全认证,平台支持不同场景的隐私计算需求,包括横纵向联邦学习、多方安全计算、基于差分隐私的数据发布、匿踪查询等,为多方数据安全协作提供完整的、高效的平台支持。分布式隐私计算平台SophonP²C产品优势:支持多种隐私计算框架,平台易用易部署1.采用同态加密、差分隐私、秘密分享、不经意传输等隐私技术,覆盖联邦学习(FL)、多方安全计算(MPC)、匿踪查询(PIR)、隐私求交(PSI)等多种隐私计算功能。2.支持大数据规模的隐私计算场景,支持亿级数据进行联邦学习、多方安全计算和隐私求交。3.提供页面可视化安装部署,并支持实体部署、容器部署、云上部署等多种方式,轻松完成平台上线。4.低代码可视化隐私计算平台,提供算子托拉拽式本地数据清洗与特征工程能力,实现高效数据预处理。5.多行业AI落地经验,可提供专家级应用服务,如联邦风控、联邦反与服务。2.将星环大数据分析能力与隐私计算相结合,多种加密安全手段和优异的通信架构,确保平台在大数据量下也能获得卓越的性能。3.可与星环数据安全管理平台Defensor、数据商城Datamall、数据

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隐私计算三种技术
多方安全计算(MPC):多方安全计算(SecureMulti-partyComputation,MPC)是一种密码学技术,它允许多个参与方在不泄露各自隐私数据的情况下,利用隐私数据参与保密计算)是基于硬件的安全解决方案,构建一个硬件安全区域,隐私数据仅在该安全区域内解密出来进行计算(安全区域之外,数据都以加密的形式存在)。,共同完成某项计算任务。MPC通过秘密共享、不经意传输、混淆电路、同态加密等专业技术实现。这种技术在无可信第三方的情况下,多个参与方共同计算一个目标函数,并且保证每一方仅获取自己的计算结果,无法通过计算位置。在联邦学习中,各参与方可以在本地原始数据不出库的情况下,通过对中间加密数据的流通与处理来完成多方联合的机器学习训练。联邦学习参与方一般包括数据方、算法方、协调方、计算方、结果方、任务发起方等角色,根据参与计算的数据在数据方之间分布的情况不同,可以分为横向联邦学习、纵向联邦学习和联邦迁移学习。可信执行环境(TEE):可信执行环境(TrustedExecutionEnvironment,TEE

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隐私计算应用
敏感数据合规共享和政务数据处理效率低的问题。例如,通过隐私计算平台,不同政府部门可以共享人口数据、经济数据等,而不泄露敏感信息。互联网行业个性化推荐隐私保护的推荐系统:互联网公司可以利用隐私计算可以实现能源企业之间的数据共享,提高能源管理效率。例如,通过隐私计算平台,电网公司可以共享电力消耗数据,优化电力分配和调度。个人信息保护隐私侵权溯源存证与取证:隐私计算的存证与取证功能可以有效地隐私计算是一种能够在保护数据隐私的前提下,实现数据共享和分析的技术。它在多个行业中有广泛的应用,以下是一些主要的应用场景:金融行业风险控制联合风控:金融机构可以利用隐私计算技术,将自身和外部数据联合起来进行分析,从而有效识别信用等级、降低多头信贷、欺诈等风险。例如,通过隐私计算平台,多家银行可以共享客户的信用记录,而不暴露具体数据,从而更准确地评估客户的信用风险。反洗钱:隐私计算可以帮助金融机构提高反洗钱甄别能力,通过联合分析多家机构的数据,识别可疑交易行为,而不泄露客户的隐私信息。营销精准营销:金融机构可以利用隐私计算技术,对客户数据进行分析,生成精准的用户画像,从而实现个性化的营销推荐

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联邦学习与隐私计算
联邦学习与隐私计算紧密相关,联邦学习是隐私计算的一个重要分支,在隐私保护的前提下实现了数据的协同利用和模型训练。基本概念联邦学习:是一种分布式机器学习技术,多个参与方在本地训练机器学习模型,然后将模型参数进行加密聚合,不断迭代优化模型,整个过程中数据始终不离开本地,既保护了数据隐私,又能利用各方数据共同训练出更准确的模型。与隐私计算的关系:联邦学习作为隐私计算的关键技术之一,重点解决了在多参与方数据协同场景下的隐私保护问题,通过加密等技术手段确保各方数据在不泄露隐私的情况下进行模型训练和优化,是隐私计算在机器学习领域的具体应用和创新。技术原理加密通信:在联邦学习中,参与方之间的通信通常采用再进行聚合操作。例如,同态加密允许直接对加密数据进行计算,聚合服务器可以在不解密模型参数的情况下对各方上传的加密参数进行求和、平均等聚合操作,然后将聚合后的加密参数返回给各参与方。差分隐私保护:在模型训练和参数更新过程中,引入差分隐私机制,通过在模型参数中添加适量的噪声,使得攻击者无法从模型参数中推断出单个数据样本的敏感信息,进一步增强隐私保护效果。系统架构客户端:即数据拥有方,多个客户端各自拥有
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数据中台推荐供应商
作为一家企业级大数据基础软件开发商,星环科技很早就在数据中台领域布局,结合星环科技全系产品的相关组件实现数据中台能力建设。星环科技把数据中台建设归纳为三中心、六能力、两个体系,这当中都会有星环科技产品作为支撑,从而保证企业能够快速实现,并搭建起数据中台,满足企业未来发展变化。其中,三中心分别是存储中心、分析探索中心、业务赋能中心;六能力包括数据汇聚能力、数据整合能力、智能分析能力、实时计算能力、统一访问能力、统一服务能力;两个体系则是安全和运维保障体系与数据和分析支撑体系。三中心、六能力、两个保障体系都构建在一个云底座之上,满足企业私有化或者混合云多云的部署形态,同时灵活组件式的可插拔式部署形态,能够帮助企业更迅速的起步,按规划分步完善数据中台建设。除了提供基础组件和相应的工具帮助客户快速构建数据中台之外,星环科技还提供咨询实施服务,可以为企业提供量身定制的“数据云基础设施+咨询服务的端到端产品+服务”的综合解决方案。在星环科技的咨询服务产品体系中,包括为企业构建中台的架构规划、应用规划,以及帮助企业实施建设数据底座、数据中台、数据仓库,以及数据治理服务,也包括了数据的分析、业务分析、...

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什么是分布式时空数据库?
时空数据库时空数据库是一种针对时空数据处理的数据库系统。它以时间和空间为基础,整合了空间信息和时间信息,能够对时空数据进行存储、查询和分析。时空数据库广泛应用于交通运输、城市规划、GIS等领域。分布式时空数据库分布式时空数据库是一种对时空数据进行存储和处理的数据库系统,通过分布式存储和分布式计算等技术,可以实现对大规模时空数据的高效处理和分析。与传统的集中式数据库系统不同,分布式时空数据库将数据存储在多个存储节点上,并将计算任务分配给多个计算节点来完成,从而极大地提高了时空数据的处理能力和可靠性。分布式时空数据库的出现,使得处理大规模时空数据成为了可能,也更好地满足了各个领域对时空数据深度分析的需求。星环分布式时空数据库-TranswarpSpactureSpacture是星环科技自主研发的一款面向空间、时空数据的存储与管理,集计算与存储为一体的分布式数据库产品,支持大规模矢量数据、时空轨迹数据的存储与计算,具有完备的数据查询、分析和挖掘能力,可用于时空查询分析、时空模式挖掘、时空轨迹聚类等时空轨迹数据分析场景,广泛应用于交通物流、城市管理、位置服务等场景。

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省市级碳排放监测服务平台建设方案
双碳目标下,全国碳排放监测服务平台启动建设力争2030年前实现碳达峰、2060年前实现碳中和,我国明确提出“双碳”目标,充分彰显了在构建人类命运共同体进程中的大国担当。国家电网公司主动担当重要使命,提出“实现双碳目标,能源是主战场,电力是主力军,电网是排头兵”的战略部署,率先行动,发布《全国碳排放监测服务平台建设工作方案》。“双碳”目标的实现离不开科技支撑。《全国碳排放监测服务平台建设工作方案》指出,全国碳排放监测服务平台建设的总体目标是以电网数字化赋能和助力国家碳达峰碳中和,实现“电力看双碳”,“双碳看经济”,为国家碳排放统计核算体系建设、宏观调控政策制定、经济社会全面绿色转型发展等工作提供决策支持。平台建设需要解决以下问题:以数字化平台技术解决各省的地市、区县、重点行业碳排放数据维度不全面、核算方法不完善、碳核算体系不统一等方面的问题;强化数据应用,发挥好决策支撑作用,深挖电力大数据价值,开展“电力看环保”“电力看经济”等大数据应用。积极响应号召,星环科技打造碳排放监测服务平台解决方案星环科技作为大数据基础软件领域的代表性企业,有着高度的责任感和使命感,为响应“全国碳排放监测服务平...

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图计算平台代表厂商
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星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,具备大数据与云基础平台、分布式关系型数据库、数据开发与智能分析工具的软件产品矩阵,多年来深耕电力领域,覆盖电力产业“发-输-变-配-用”五大环节,为推动电力行业数字化转型做出了重要贡献。在国网上海电力智能配用电大数据应用系统建设项目中,基于星环科技大数据基础平台TDH构建的智能配用电大数据应用系统汇集了浦东1210平方千米的236万户的用电数据,高负荷738万千瓦,年用电量329亿度,占上海全网四分之一。集成的内外部数据源有10个,整个数据量到现在已经接近8个T了,台账的数据总量有29.14万条。在多元数据集成及大数据平台基础之上,应用系统实现了用电查询,电力地图等基础功能及用户用电行为分析,节电用电预测网架优化和错峰调度等业务应用。基于多源异构数据的关联解析,和海量用电负荷实际数据存储、索引,实现了用电查询的基础应用,包括230万用户,26000个台区,4000余中压馈线的基本台账及用电数据的快速查询,并可以进行用户用电画像、地图定位、供电范围等数据的查询,服务响应时间在三秒以内。此前,星环科技还曾凭借《星环科技电力智慧供应链智能决策平台建设方...

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数据安全实践案例
近年来,企业数据安全问题的重要性被提上了前所未有的高度。星环科技提供了从云基础设施、数据平台、数据资源、数据应用的数据安全能力。覆盖数据生命周期的各个阶段,涉及数据的收集、存储、使用、加工以及开放流通。全方位保障企业的数据安全,支撑业务合法合规的开展。星环科技凭借全面的数据安全能力助力某支付机构构建安全防线的落地实践。该支付机构拥有大量数据资产,目前机构面临着较大的挑战,需要加强数据安全管理,为此,机构决定与星环科技合作,利用星环科技的技术来提升数据安全管理能力,共同打造一个基于隐私计算的数据服务平台DaaS。根据客户需求,星环科技在基础设施层提供了基于容器的云原生操作系统TCOS,可以为用户提供独立的数据与计算环境,减少数据对外暴露的风险。在数据平台层,星环科技大数据基础平台TDH新版本增强了安全技术,支持行列级权限控制、动态脱敏等。在数据资产层,星环科技借助两款新产品:数据安全管理平台Defensor帮助企业构建整个数据安全管理域及数据流通平台Navier:包含隐私计算平台SophonP²C和数据交易门户datamall,提供包括联邦学习和差分隐私等技术能力。该支付机构的数据管理平...