隐私计算主要公司

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

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。

密码学原理，通过一系列复杂的算法和协议，实现在不暴露原始数据的前提下，完成多方间的数据融合计算。这种技术主要用于联合统计、联合查询、联合建模和联合预测等场景，有效保护了参与方的数据隐私，同时实现了数据隐私计算技术体系主要可以分为三类：基于密码学的隐私计算技术、人工智能与隐私保护技术融合衍生的技术，以及基于可信硬件的隐私计算技术。以多方安全计算为代表的基于密码学的隐私计算技术：多方安全计算基于现代和数据安全，还能充分利用多方数据进行全局模型的构建，提高了模型的准确性和泛化能力。联邦学习在联合建模、联合预测等领域有着广泛的应用前景。以可信执行环境为代表的基于可信硬件的隐私计算技术：可信执行环境通过软硬件方法在中央处理器中构建一个安全的区域，这个区域能够抵御外部攻击，保证内部加载的程序和数据在机密性和完整性上得到保护。这种技术有效隔离了敏感数据的处理过程，防止了数据泄露和篡改，为隐私计算提供了坚实的硬件基础。的共享和利用。以联邦学习为代表的人工智能与隐私保护技术融合衍生的技术：联邦学习本质上是一种分布式机器学习的技术，它通过安全设计，使得各参与方之间的模型信息交换过程更加安全。这种技术不仅确保了用户隐私

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

隐私计算技术主要包括安全多方计算（SecureMultipartyComputation,SMC）、同态加密（HomomorphicEncryption,HE）差分隐私（DifferentialPrivacy,DP）三种，它们都可以在不将原始数据暴露的前提下实现对数据的计算和分析，保护用户数据隐私。安全多方计算：安全多方计算是一种运用密码学技术实现多个参与方在不暴露自己私有数据的情况下，完成约定的计算目标的技术。SMC需要应用密码学算法，把参与方的数据加密处理，然后在各方之间进行计算，后解密出计算结果。SMC的特点是在保证数据隐私和安全的前提下，完成多方数据的计算，具有去中心化、安全性高等能力，即可以在不露数据的情况下进行计算，也可以在数据加密状态下完成计算，保证了数据隐私的安全性。同态加密技术应用广泛，可以应用于云计算、金融、医疗等多种场景，比如云端数据的安全存储、数据的共享、计算和分析等。差分隐私：差分隐私是一种基于随机扰动技术的隐私保护技术，针对数据集的隐分析和计算操作，通过添加随机噪声的方式，来保证隐私的安全性。DP技术通常采用添加随机化噪声的方式，对原始数据进行扰动，以达到

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

数据治理面临的主要问题包括数据标准不一致、数据质量问题、效率与成本挑战、数据安全与合规风险、以及数据治理理念和执行的持续性难题。可以总结为以下几个方面：1.标准问题当公司业务部门较多时，各业务部门、开发团队的数据标准不一致，导致数据打通和整合过程中出现问题。2.数据质量问题许多公司启动数据治理的背景是数据质量存在问题，如数据仓库的及时性、准确性、规范性，以及数据应用指标的逻辑一致性问题等。3.效率问题在数据开发和数据管理过程中，存在影响效率的问题，包括数据研发效率和数据使用效率，很多时候依赖于人力投入。4.成本问题互联网行业数据膨胀速度快，大型互联网公司在大数据基础设施上的成本投入占比高，且随着数据量的增加，成本将继续攀升。5.安全问题业务部门特别关注用户数据，一旦泄露，对业务的影响非常大，甚至能左右整个业务的生死。6.合规与隐私保护挑战涉及个人信息的数据治理需要遵守相关的数据保护法规，以确保数据的合规性和隐私的保护。这些法规要求企业对个人信息的采集、使用、存储和传输等进行合法和规范的处理。7.数据被篡改风险数据的完整性和准确性至关重要，而数据被篡改风险可能导致数据质量受损，进而

联邦计算与隐私计算是两个不同但又相互关联的概念，以下是它们的主要区别：概念定义联邦计算：通常是指联邦学习这一分布式机器学习技术，旨在解决在多个参与方数据不共享的情况下进行联合建模和训练的问题。多个数据处理和计算的技术，旨在实现数据“可用不可见”，即数据在不泄露隐私的情况下被用于计算和分析等操作。除了联邦学习外，还包括多方安全计算、可信执行环境、同态加密、差分隐私等多种技术。技术原理联邦计算：主要基于进行特定类型的计算，计算结果解密后与对明文进行相同计算的结果一致；差分隐私通过在数据中添加噪声来保护个体数据的隐私。应用场景联邦计算：主要应用于需要多方数据进行联合机器学习的场景，如金融领域的反欺诈模型训练，然后通过交换中间结果来协同优化模型，对数据的处理主要围绕模型训练展开。隐私计算：可以对数据进行更灵活多样的处理，包括但不限于计算、分析、查询等。可以根据具体的应用需求和隐私要求，选择合适的隐私计算技术来处理数据，而不仅仅局限于机器学习领域。参与方在本地训练模型，然后通过加密等技术交换模型参数或梯度信息，不断迭代优化模型，最终得到一个联合模型，而原始数据始终不离开本地。隐私计算：是一个更广泛的概念，涵盖了多种在保护数据隐私的前提下进行

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...

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...

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...

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...

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...

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...

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、...

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。

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...

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...