银行隐私计算 大数据

大数据隐私计算是在大数据背景下，为解决数据隐私保护与数据价值挖掘之间矛盾而产生的新兴技术领域。随着大数据技术的快速发展，数据量呈爆炸式增长，数据的价值日益凸显。然而，在大数据的收集、存储、分析和共享过程中，不可避免地涉及到大量的个人隐私信息和敏感数据，如果不加以保护，容易导致隐私泄露，给个人和企业带来严重的安全风险。因此，需要在充分挖掘大数据价值的同时，确保数据的隐私安全，大数据隐私计算应运而生）：通过在数据中添加精心设计的噪声，使得对数据的查询结果在一定程度上模糊了个体数据的差异，从而保护了数据集中个体的隐私。在大数据分析中，即使对经过差分隐私处理的数据进行多次查询和分析，也难以推断出单个个体的，联合构建更全面、准确的用户画像，为用户提供个性化的服务和产品推荐。优势隐私保护能力强：通过多种先进的隐私保护技术，能够在大数据处理的各个环节有效保护数据隐私，降低隐私泄露的风险。数据价值挖掘充分：在确保隐私安全的前提下，实现了数据的跨机构、跨领域共享和整合，充分挖掘了大数据的价值，为企业和社会创造更多的经济和社会效益。合规性好：符合相关法律法规和监管要求，帮助企业避免因隐私问题引发的法律风险。

隐私计算与大数据分析的巧妙结合，不仅能够有效保护数据隐私，还能实现大数据的高效分析和处理，为不同场景下的隐私保护需求提供了有力支持。分布式隐私计算：通过将数据分散到多个计算节点上，并使用加密和安全大数据的共享和流通，促进数据的价值发挥。安全多方计算：能够在多个参与方之间保护数据隐私的同时，进行高效的计算和分析。通过使用加密和安全协议，安全多方计算确保了参与方之间的数据安全性和隐私保护，为跨组织分析结果在满足一定隐私要求的同时，仍具有较高的准确性。隐私计算与大数据的结合为数据隐私保护和高效分析处理提供了有力的支持。通过采用分布式隐私计算、联邦学习、安全多方计算、同态加密和差分隐私等技术手段，在保护数据隐私的前提下，实现大数据的高效分析和处理。协议来保护数据隐私，分布式隐私计算能够在保护隐私的同时，提高数据处理效率和准确性。这种技术适用于大规模数据处理场景，如金融风控、医疗数据分析等，能够确保数据的安全性和隐私性，同时满足业务需求。联邦学习、跨领域的合作提供了技术支持。同态加密和差分隐私：同态加密可以在不暴露明文数据的情况下进行计算，得到与明文数据相关的结果，从而实现了数据隐私的保护和高效分析。而差分隐私则通过添加噪声来保护数据隐私，使得

银行大数据平台是银行利用大数据技术构建的，用于整合、存储、处理和分析海量金融数据的综合性系统，旨在提升银行的业务效率、风险管理能力、客户服务水平以及创新能力。应用场景与价值体现客户营销与服务优化运营效率。金融创新驱动：基于大数据平台挖掘出的客户需求和市场趋势，银行可以创新金融产品和服务模式。例如，开发基于大数据的消费金融产品，根据客户的消费数据和信用状况，提供即时的小额消费贷款；探索智能投顾：通过大数据分析客户的交易行为、浏览记录、社交关系等多维度数据，深入了解客户需求和偏好，实现精准营销。例如，银行可以根据客户的消费习惯和资产状况，向其推荐个性化的金融产品，如信用卡升级、理财产品推荐等服务效率；利用大数据预测客户的资金需求和业务高峰时段，提前做好资金准备和系统资源调配，确保业务的平稳运行；同时，通过对业务流程数据的挖掘，发现流程中的瓶颈环节，进行流程再造和优化，降低运营成本，提高整体内部控制、优化业务流程等，减少操作风险事件的发生。运营效率提升：通过对银行内部运营数据的分析，优化业务流程和资源配置。例如，分析银行网点的客流量和业务办理效率，合理安排网点工作人员和营业时间，提高网点

近日，零壹财经•零壹智库发布国内首个系统研究隐私计算在金融领域应用的报告——《开启新纪元：隐私计算在金融领域应用发展报告(2021）》，星环科技荣登隐私计算厂商图谱，并成为国内唯一一家拥有大数据背景等。一旦大数据平台宕机，组织中诸多核心业务将无法开展，造成的损失不可估量。作为大数据和人工智能基础软件平台供应商，星环科技一直非常重视企业用户的数据安全问题。今年3月，星环科技发布了隐私计算和联邦学习科技研发了加密网络通信模块，负责节点间大量多批次加密信息的传输，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。目前，SophonP²C在不用场景中得到了广泛应用。如银行示范标杆，共同推进产业生态健康稳固发展。数字化时代下，大数据平台已成为组织重要的基础设施，存储着众多核心业务数据，承载着关键业务的运行。如金融行业的“千人千面”、医疗行业通过大数据分析实现疫情的精准防控技术，可以保障数据在加密状态下被采集、传输、存储、计算、共享和流通，中间的数据不会被攻击和被泄露。星环科技的联邦学习平台SophonP²C拥有隐私计算、加密网络通信等多种功能，为多方安全建模提供完整的

，如实时风险监控、实时交易反欺诈等。分布式计算框架的应用：为了满足大数据处理的高性能需求，银行大数据平台广泛采用分布式计算框架。这些框架能够将计算任务分解为多个子任务，并在多个节点上并行执行，大大提高，还提升了数据处理的准确性和可靠性。数据处理的实时性与准确性：在银行的业务运营中，数据处理的实时性和准确性至关重要。银行大数据平台通过优化数据处理流程、采用高性能的计算引擎和实时数据处理技术，确保了，包括客户的交易记录、信用历史、市场动态等。通过机器学习和人工智能算法，平台能够实时分析这些数据，识别潜在的风险因素。实时风险监控：借助流式计算和实时分析技术，银行大数据平台能够对交易行为进行实时监控1.银行大数据平台概述1.1发展背景随着金融科技的飞速发展，银行业务的数字化转型成为必然趋势。大数据技术的出现为银行提供了全新的机遇和挑战。银行大数据平台的建设是银行业应对数字化转型的关键举措之一越来越高，期望银行能够提供更加精准、便捷、个性化的金融产品和服务。大数据平台能够通过对客户数据的深度分析，实现精准营销和个性化服务。市场竞争加剧：金融科技公司的崛起加剧了金融市场的竞争。银行需要借助

批次加密信息的传输，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。星环科技在隐私计算方面的技术探索和落地实践也受到了行业的广泛认可，入围工信部网安中心“2021数字技术融合创新应用典型解决方案”，产品通过信通院“卓信大数据计划”安全专项评估认证；荣获“江苏省优秀人工智能产品”、“2022可信AI”实践优秀案例、大数据“星河”隐私计算优秀案例；入选艾瑞咨询“隐私计算卓越者”榜单、易观分析“隐私计算领域典范厂商”等。，得到联合训练后的模型。联邦计算应用于数据大规模分布式场景，例如金融风控、医疗诊疗、智慧城市等多个领域。隐私计算则是一种在不将原始数据暴露的前提下，基于加密计算实现对数据的计算、查询或分析。隐私计算中的联邦计算和隐私计算都是在保护数据隐私的前提下进行数据计算或模型训练的技术手段。联邦计算指的是在不泄露原始数据隐私的前提下，将各方的数据集合并在一起进行计算或模型训练。与传统的数据集中式计算方案相比，联邦计算更加注重数据隐私保护和数据的去中心。联邦计算的基本流程是：通过密码学手段保证各方之间的数据隐私；将各个参与方提供的数据在本地预处理，提取特征，然后在各方之间进行模型参数更新；后汇总模型参数

联邦隐私计算通常指联邦学习与隐私计算技术相结合。基本原理数据不出本地：参与方在本地拥有各自的数据，在联合训练模型或进行数据处理时，数据始终不离开本地设备或数据中心，避免了数据的直接共享。加密参数交互正确的计算结果，防止单点数据泄露。差分隐私：通过在数据处理或模型训练过程中添加适量的随机噪声，使得处理后的结果对于数据集中任何单个记录的存在或缺失不敏感，在保护个体隐私的同时提供有价值的统计信息。应用可以利用联邦隐私计算技术，在保护患者隐私的情况下，联合进行疾病诊断模型的训练、药物研发等工作，促进医疗数据的共享和利用。工业领域：在供应链上下游企业之间，可通过联邦隐私计算实现数据共享和协同分析，如需求预测、质量控制、生产优化等，提高产业链的协同效率和竞争力。：通过加密技术对模型参数进行加密处理后在参与方之间进行传输和交换。各方利用本地数据对加密后的参数进行计算和更新，并将更新后的加密参数再返回给其他参与方。主要技术同态加密：允许在密文上直接进行特定类型的计算，计算结果解密后与在明文上进行相同计算的结果相同，确保数据在加密状态下进行处理和分析。秘密共享：将数据或计算结果分割成多个份额，分发给不同的参与方，只有当足够数量的参与方合作时才能恢复出原始数据或

【大数据在银行领域的应用】【演讲主题】大数据驱动智慧银行建设【演讲内容】江苏银行信息科技部总经理助理林凌向我们分享了江苏银行这些年来的大数据应用与实践。演讲内容主要包括以下五个方面：一、先发优势年要求必须有节奏开放各地政府的政府数据。党的十九大报告当中，习总书记指出着力加快建设实体经济，科技创新，现代金融和人力资源协同发展人力体系，推动互联网大数据人工智能和实体经济深度结合。江苏银行要紧跟新一代互联网大数据、人工智慧主体科技发展方向，抢占先机，并且以此为基础推动服务实体经济，推动进一步落地普惠金融。首先，江苏银行大数据应用领域起步比较早，从2014年开始确定利用大数据弯道超车战略目标江苏银行基础的大数据平台，它强调并不是有一个技术平台，而是强调行内行外各类数据进行有效整合，整合数据之上会做一些主题的甄别，也会做客户标签，指标层，为今后大数据应用打下坚实基础，所以这个品牌是融创智库对公营销产品起的名字，希望通过筋斗云产品加持，让对公业务实现一日千里发展。在大数据以及人工智能领域我们江苏银行在不停实践，在一些国家工作组里面，也指定江苏银行作为牵头银行，在银监会银行业金融科技研究和

在国产数据库产品方面，星环科技坚持自主研发与技术创新，打造了自主可控的高性能分布式数据库ArgoDB和分布式交易型数据库KunDB，以及分布式图数据库StellarDB等产品。KunDB具备较强的SQL兼容性，同时具备高可用、高并发、在线扩缩容、数据强一致性等能力，适用于操作型业务、高并发业务等场景。ArgoDB具备完整的SQL兼容性，同时具备高扩展、高可靠、多模型、存算解耦等能力，一站式满足数据仓库、实时数据仓库、数据集市、OLAP、联邦计算等场景。通过不断的打磨和对业务场景不断的落地实践，ArgoDB和KunDB已成为具有完全自主知识产权的成熟的国产数据库，能够为更多的客户提供高性能、高可靠、成熟的数据库产品服务，帮助用户应对智能数据时代海量数据的分析与探索。分布式图数据库StellarDB兼容openCypher查询语言，提供海量图数据的存储和分析能力，支持原生图存储结构，支持万亿边PB级数据存储。同时，StellarDB具备毫秒级点边查询能力，10+层的深度链路分析能力，提供近40种的图分析算法，具备数据2D和3D展示能力。星环科技StellarDB在金融、政府和社交网络等领域...

图数据库的应用场景非常广泛，可以应用于各个行业。以下是一些常见的应用场景：金融：在金融领域，图数据库可以帮助银行、保险公司等企业处理复杂的数据结构，支持欺诈检测、交易路由、投资组合分析等操作。社交网络：图数据库可以存储和处理社交网络中的复杂关系图谱和大量用户数据，支持好友推荐、社区发现、个性化内容推荐等操作。物流：在物流领域，图数据库可以帮助企业优化路径规划、物流运输等操作，加速发货、配送时间并提高效率。制造业：图数据库可以支持企业处理复杂的设备关系结构图，进行维修保养、设备性能分析、生产计划优化等操作。能源行业：在能源领域，图数据库可以处理复杂的电网、管道等结构图谱，并支持多种能源趋势分析和紧急事件监测等操作。电商：图数据库可以应用于电商业务中，存储和处理复杂的商品与用户之间的关系，支持个性化推荐、购物车分析、用户行为预测等操作。图数据库可以在各个领域中应用，并且在处理复杂的数据结构和大量的数据时比传统数据库具有更高的性能和效率。星环分布式图数据库StellarDB星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，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...

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...

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。

星环科技作为一家企业级大数据基础软件开发商，在图计算领域深耕多年，有着深厚的技术积淀和丰富的实践经验。星环科技自主研发的分布式图数据库StellarDB，兼容openCypher查询语言，提供海量图数据的存储和分析能力，支持原生图存储结构，支持万亿边PB级数据存储。同时，StellarDB具备毫秒级点边查询能力，10+层的深度链路分析能力，提供近40种的图分析算法，具备数据2D和3D展示能力。StellarDB克服了海量关联图数据存储的难题，通过集群化存储和丰富算法，实现了传统数据库无法提供的低延时多层关系查询，目前已经用于金融、政府、交通等众多行业，用于反洗钱、风险控制、营销等多种场景。同时StellarDB还获得了多项行业权威认可：入选信通院2022大数据十大关键词“图计算平台”代表厂商；通过了中国信通院图数据库和图计算平台基础能力两项专项测评；入选著名咨询机构Gartner《中国数据库市场指南》、《工具：中国数据库管理系统供应商甄选》报告等，彰显了其产品技术领先性。如今，5G、物联网、AI等技术的发展应用让数据呈指数倍增长，为图数据库发展提供了更广阔的应用空间。顺势而为，乘势而上...

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...

随着行业和技术领域的变化日新月异，从数据仓库、动态数仓，到数据湖，从新一代湖仓一体技术到可插拔数据库，概念的引入虽然简单，但如何做到更有效，更复杂的数据资产管理就考验着对生产能力和工艺过程的管理能力。星环科技认为数据中台是一种能力、是一种组织上的策略而不仅仅是一种技术架构，它是在信息化基础上建立的可编织和可复用的数据可分析能力，从而支撑企业数字化转型。星环科技的数据中台三中心、六能力、两个体系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。数据存储、分析探索、业务赋能三中心第一，帮助企业构建存储中心，提升数据的汇聚和整合能力；第二，构建数据分析探索中心，专注于智能分析能力和实时计算能力的提升，推动智能推荐能力和全链路实时监测和保障能力；第三，构建业务赋能中心，提供统一的访问能力实现跨平台联邦，统一的访问层控制，确保数据安全可用，同时搭建统一的服务能力，面向多场景的服务应用支撑。安全和运维、数据和分...

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...

为解决AI落地难的问题，星环科技从用户需求端出发，研发了一款基于云原生架构的企业级AI能力运营平台SophonMLOps，助推AI模型落地。SophonMLOps是基于云原生架构构建的企业级AI能力运营平台，聚焦于机器学习模型全生命周期中的模型管理、模型部署、模型监控预警、模型评估和模型迭代等关键环节。通过统一纳管、统一运维、统一应用、统一监控、统一评估、统一解释，赋予企业客户易用、高效且安全可靠的AI能力运营服务，协助客户规模化管理日益增长的机器学习模型，提升模型使用效率，降低模型集成管理成本，控制模型生产环境风险。SophonMLOps针对企业AI运营的痛点，围绕企业AI模型接入、运营管理、持续训练的全生命周期，分别提供规模化集成管理、高效模型推理、模型监控预警、模型性能评估、隐私安全保障等功能，为企业的AI日常运营插上翅膀。SophonMLOps打通了AI的全生命周期，为企业的各类用户角色搭建了统一的AI协作平台。对于企业而言，MLOps规模化集成管理了多源异构的机器学习模型，并提供高效且保障隐私安全的模型推理、监控预警及性能评估服务；对用户而言，能感受到操作上的快捷，AI应用与...

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、...