隐私计算哪家价格便宜

星环隐私计算平台
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
隐私计算
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。

隐私计算哪家价格便宜 更多内容

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、政务民生成为可能。该案例样本量达亿级,指标维度近千个。同时星环科技SophonP²C还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。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,打造和谐、安全
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、政务民生成为可能。该案例样本量达亿级,指标维度近千个。同时星环科技SophonP²C还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。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,打造和谐、安全
联邦计算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,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。隐私计算中的数据能够在加密状态下保存、传输、计算和输出,用户在享受计算结果的同时,也可以享受到数据隐私保护。在隐私计算中,数据拥有者将原始数据进行加密,形成密文。在密文的基础上,进行加密计算,得到密文结果。之后,密文结果才被解密,得到终的结果。通过加密计算,私计算实现了用户数据的隐私保护和数据共享的矛盾的平衡。联邦计算更加注重在各方之间进行数据合并时对数据隐私的保护,强调去中心化,在各方的数据安全和隐私保护保证
联邦计算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,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。隐私计算中的数据能够在加密状态下保存、传输、计算和输出,用户在享受计算结果的同时,也可以享受到数据隐私保护。在隐私计算中,数据拥有者将原始数据进行加密,形成密文。在密文的基础上,进行加密计算,得到密文结果。之后,密文结果才被解密,得到终的结果。通过加密计算,私计算实现了用户数据的隐私保护和数据共享的矛盾的平衡。联邦计算更加注重在各方之间进行数据合并时对数据隐私的保护,强调去中心化,在各方的数据安全和隐私保护保证
联邦计算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,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。隐私计算中的数据能够在加密状态下保存、传输、计算和输出,用户在享受计算结果的同时,也可以享受到数据隐私保护。在隐私计算中,数据拥有者将原始数据进行加密,形成密文。在密文的基础上,进行加密计算,得到密文结果。之后,密文结果才被解密,得到终的结果。通过加密计算,私计算实现了用户数据的隐私保护和数据共享的矛盾的平衡。联邦计算更加注重在各方之间进行数据合并时对数据隐私的保护,强调去中心化,在各方的数据安全和隐私保护保证
行业资讯
联邦隐私计算
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
联邦计算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,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。隐私计算中的数据能够在加密状态下保存、传输、计算和输出,用户在享受计算结果的同时,也可以享受到数据隐私保护。在隐私计算中,数据拥有者将原始数据进行加密,形成密文。在密文的基础上,进行加密计算,得到密文结果。之后,密文结果才被解密,得到终的结果。通过加密计算,私计算实现了用户数据的隐私保护和数据共享的矛盾的平衡。联邦计算更加注重在各方之间进行数据合并时对数据隐私的保护,强调去中心化,在各方的数据安全和隐私保护保证
联邦计算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,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。隐私计算中的数据能够在加密状态下保存、传输、计算和输出,用户在享受计算结果的同时,也可以享受到数据隐私保护。在隐私计算中,数据拥有者将原始数据进行加密,形成密文。在密文的基础上,进行加密计算,得到密文结果。之后,密文结果才被解密,得到终的结果。通过加密计算,私计算实现了用户数据的隐私保护和数据共享的矛盾的平衡。联邦计算更加注重在各方之间进行数据合并时对数据隐私的保护,强调去中心化,在各方的数据安全和隐私保护保证
表10.Hyperbase在Zookeeper上的znode节点及作用说明节点分类作用/hyperbase1(zookeeper.znode.parent)Operation节点根节点,包含所有被Hyperbase创建或使用的节点/hyperbase1/hbaseid(zookeeper.znode.clusterId)Operation节点HBaseMaster用UUID标示一个集群。这个clusterId也保存在HDFS上:hdfs:/<namenode>:<port>/hyperbase1/hbase./hyperbase1/rs(zookeeper.znode.rs)Operation节点RegionServer在启动的时候,会创建一个子节点(例如:/hbase/rs/m1.host),以标示RegionServer的在线状态。HbaseMaster监控这个节点,以获取所有OnlineRegionServer,用于Assignment/Balancing。/hyperbase1/master(zookeeper.znode.master)Operatio...
通过Manager管理平台,可一键部署Hyperbase。可以在第一次安装TranswarpDataHub集群时安装,也可以向安装好的集群另外安装Hyperbase服务。详细安装步骤及配置项,请参考《TDH安装手册》。安装Hyperbase可以分为以下步骤:软硬件环境检查:检查服务器配置、操作系统、浏览器是否满足要求。安装前配置:配置系统运行过程中所需的文件目录,确保系统运行正常。确认网络配置、Java环境、NTP服务器配置、安全配置、节点访问配置。安装Manager:安装Manager并实现集群管理。安装Hyperbase:您可以通过Manager管理平台安装Hyperbase,并在安装过程中选择所需的HDFS、YARN和Zookeeper等依赖服务以完成部署。产品包上传:在【应用市场】>【产品包】页面上传Hyperbase及相关服务的产品包。服务添加:通过【集群管理】>【添加服务】添加TranswarpHyperbase服务及TranswarpBasic组件(包括HDFS、YARN、Zookeeper、KunDB等)。配置安全:选择安全认证方式,可选简单认证或Kerbe...
产品文档
1 产品介绍
QuarkGateway是连接客户端与QuarkServer服务器的一个中间件,是客户请求QuarkServer服务的总入口,它严格按照用户预定义的配置文件,根据用户的不同需求来提供负载均衡、SQL规则路由、高可用(包括超时转发和宕机转发)、Web运维、Inceptor安全(LDAP,KERBEROS)等各项功能。QuarkGateway可以在多个QuarkServer间平衡业务流量,能够有效地为客户端屏蔽掉集群细节,能将不同的SQL类型路由到不同的QuarkServer,并且解决了QuarkServer超时或宕机后无法执行任务的问题,提高了产品的可用性。QuarkGateway的主要功能包括:负载均衡在这种情景下QuarkGateway可以将特定的业务分担给多个QuarkServer,从而实现多个InceptorServer平衡业务流量的功能,完成此项功能的前提是QuarkServer的TAG属性一致。SQL规则路由QuarkGateway基于特定规则,可将不同类型的SQL路由到不同的QuarkServer。高可用性包括超时转发和宕机转发等,QuarkGateway可将超时或者宕机的...
表9.Hyperbase在HDFS中的目录结构简介目录作用有无清理机制or如何清理/hyperbase1根目录/hyperbase1/.tmp临时目录,用于存储临时文件和写入过程中的临时数据。这些临时文件可能包括数据块的临时副本、临时索引文件或其他中间结果文件。写入过程中的临时数据:在hyperbase1中,数据的写入是通过WAL(Write-AheadLog)进行的,WAL用于记录数据变更操作。在写入过程中,hyperbase1会将数据写入到WAL中,同时也会将数据写入到对应的数据文件中。/hyperbase1/.tmp目录用于存储在写入过程中尚未完全写入数据文件的临时数据。这样做是为了确保数据写入的原子性和可靠性。hyperbase1会定期清理/hyperbase1/.tmp目录中的过期临时文件和数据,以避免该目录占用过多的磁盘空间。清理策略可以通过hyperbase1的配置进行调整和设置。/hyperbase1/archive归档目录,用于存储已归档的hyperbase1数据。表数据经过一段时间的存储后,可能会变得不再频繁访问或需要长期保存。为了节省存储空间和提高性能,hyper...
HyperbaseWeb管理页面主要用于Hyperbase服务的各种数据和信息的查看,下面我们将介绍管理页面的一些简单操作。HMaster管理页面打开HyperbaseActiveMaster管理页面的方法有两种:根据集群的ActiveMaster的IP地址打开:http://master_node_ip:60010。如下图:图25.ActiveMasterWeb页面通过TDH管理页面中Hyperbase服务的HMaster的ServiceLink打开,详细流程如下:TranswarpDataHubWEB管理页面也要根据集群的ActiveMaster的IP地址打开,地址一般是http://master_node_ip:8180。打开对应的Hyperbase服务的Roles页面。如下图:图26.Hyperbase角色页面左上角服务名后的圆点颜色表示集群中的Hyperbase服务的状态,比如当前是绿色的Green(HEALTHY),健康状态。另两种状态是Yellow(WARNING)和Red(DOWN)。通过每个HMaster对应的ServiceLink可以打开HMaster管理页面。如下...
hbaseSQL的IndexDDL支持创建和删除表的全局索引,包括:创建全局索引:CREATEGLOBALINDEX删除全局索引:DROPGLOBALINDEX但是,目前Hyperbase不支持使用SQL生成索引,您可以从HyperbaseShell中执行rebuild指令来生成索引,具体请参考《Hyperbase使用手册》。(创建索引前插入的数据没有索引,但是创建索引之后的数据有索引。)下面将具体介绍创建和删除索引的语法。创建全局索引:CREATEGLOBALINDEX语法:为Hyperbase表建全局索引CREATEGLOBALINDEX<index_name>ON<tableName>(<column1><SEGMENTLENGTHlength1>|<<(length1)>①[,<column2><SEGMENTLENGTHlength2>|<(length2)>,...]②);①column1:指根据哪个列建全局索引,可以有多个列,但不可包含首列(因该列映射为RowKey)。②...
产品文档
客户服务
技术支持感谢你使用星环信息科技(上海)股份有限公司的产品和服务。如您在产品使用或服务中有任何技术问题,可以通过以下途径找到我们的技术人员给予解答。email:support@transwarp.io技术支持热线电话:4007-676-098官方网址:http://www.transwarp.cn/论坛支持:http://support.transwarp.cn/意见反馈如果你在系统安装,配置和使用中发现任何产品问题,可以通过以下方式反馈:email:support@transwarp.io感谢你的支持和反馈,我们一直在努力!
JSON配置操作简介表数据VS表的扩展数据索引是Hyperbase的核心功能之一,我们在使用Hyperbase时,常常会为表建各类索引,包括全局索引、局部索引和LOB索引,利用索引中的数据提高查询效率。索引中的数据不属于表数据,但是从表数据而来,和表密不可分,所以我们将表数据和它所有索引中的数据合称为表的扩展数据,也就是说,我们做如下定义:表的扩展数据=表数据+全局索引数据+局部索引数据+LOB索引数据表的元数据VS表的扩展元数据Hyperbase表的元数据包括表名、列族名、DATA_BLOCK_ENCODING、TTL、BLOCKSIZE等等。一张Hyperbase表的各个索引也有自己的元数据,和索引数据一样,索引的元数据和表的关系也十分紧密,所以我们将表的元数据和它所有索引的元数据合称为表的扩展元数据:表的扩展元数据=表的元数据+全局索引元数据+局部索引元数据+LOB索引元数据我们有时也会将表的元数据称为基础元数据或者Base元数据。JSON配置的命令行指令为操作表的扩展数据和扩展元数据服务,Hyperbase提供了扩展的命令行指令:describeInJson、alterUseJ...
为了方便您接下来的安装使用,社区版团队为您准备了视频教程,可以搭配手册内容一起查看:https://transwarp-ce-1253207870.cos.ap-shanghai.myqcloud.com/TDH-CE-2024-5/%E8%A7%86%E9%A2%91/%E5%BC%80%E5%8F%91%E7%89%88StellarDB%E5%AE%89%E8%A3%85%E8%A7%86%E9%A2%912024.5.mp4安装教程在安装启动StellarDB社区开发版容器之前,请务必执行dockerps确保环境当前无其他正在运行的开发版容器,如果有,请及时停止以防止后续端口冲突。请务必确保您的安装环境已经配置好了hostname以及/etc/hosts文件,否则hostname和IP地址将无法映射,最终导致安装失败。具体配置方式详见安装前系统配置改动安装流程步骤一将从官网下载下来的产品包上传至安装环境产品包名称:TDH-Stellardb-Standalone-Community-Transwarp-2024.5-X86_64-final.tar.gz步骤二执行下述命令进行解...
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