隐私计算场景化应用

隐私计算能够在保护数据隐私的前提下，实现数据的共享和计算，为多个领域的应用场景提供了强大的支持。在联合营销领域，隐私计算的应用为跨行业数据融合提供了解决方案。随着营销业务的智能化发展，用户画像的构建用户画像，实现资源的优势互补，还能根据建模结果制定更精准的营销策略，实现双赢的联合营销目的。联合风控是隐私计算在金融领域的另一个重要应用场景。金融机构在风控过程中需要综合考虑客户的多个维度数据，但不，从而综合提升金融机构的风控能力。在智慧医疗领域，隐私计算技术的应用也具有重要意义。医学研究、基因分析等工作需要依赖大量数据的积累，但这些数据往往分散在不同的医疗机构和业务系统内，难以实现互通互联。隐私计算技术可以在保护数据隐私的前提下，实现医学数据的安全统计分析和医学模拟仿真和预判。这不仅有助于推动临床科研成果的产出，还可以进行跨机构的精准防疫、基因分析、临床医学研究等应用，提升医疗服务的质量和效率。在电子政务领域，隐私计算技术也发挥着重要作用。政务数据的开放共享是推动政府数字化转型的关键环节，但数据的隐私保护问题一直是制约因素之一。隐私计算技术可以在保护政务数据隐私的前提下，实现数据的安全

隐私计算可以使用在多个应用场景中，以下是一些典型的隐私计算应用案例：医疗保健：医疗数据是非常敏感的，因此在医疗保健领域广泛应用隐私计算技术。例如，医院可以使用差分隐私技术保护患者隐私，同时进行，包括敏感的个人数据。因此，隐私计算可以应用于保护用户隐私。例如，在训练模型时，可以使用差分隐私技术来保护用户数据。城市规划：城市规划需要处理大量的人口和交通数据，这些数据都是非常敏感的。因此，隐私计算。例如，在广告投放时可以使用差分隐私技术来保护用户数据隐私。隐私计算在医疗保健、金融、人工智能、城市规划和电子商务等领域都有广泛的应用，可以保证数据隐私和安全性，同时保证数据共享和分析的效果。星环科技分布式隐私计算平台-SophonP²C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、匿踪数据挖掘和病例分析。金融领域：隐私计算可以用于保护客户隐私和金融机构之间的数据共享。例如，可以利用安全多方计算技术完成多个机构之间的客户数据共享，而不会泄露客户隐私。人工智能：人工智能需要处理大量的数据

隐私计算技术的应用场景非常广泛，涵盖了金融、政务、医疗、通信、互联网等多个行业。以下是一些具体的应用场景：金融行业：风控与营销：隐私计算技术可以用于金融行业的获客和风控，例如在不泄露客户个人信息的、智能风控、智能管理：隐私计算在金融领域还涉及到智能营销、智能风控、智能管理等多个方面。政务行业：数据共享与开放：隐私计算在政务领域的应用包括政务数据共享和数据开放，如使用公共数据平台进行数据共享。群租房识别系统：南京市应用隐私计算技术建立了群租房识别系统。政府数据开放共享渠道：中山市应用隐私计算打造了政府数据开放共享的统一渠道。医疗行业：数据共享流通：隐私计算在医疗行业的应用包括跨医疗机构之间的数据共享流通，以及医疗开放数据与政企等单位数据的融合应用。基因组学分析、群体遗传学分析：隐私计算技术在医疗领域主要用于基因组学分析、群体遗传学分析等医学研究、药物研发、辅助诊疗和疫情防控等方面。通信行业数据流通平台提供更高的灵活性和可信度。能源行业：虚拟电厂运营、充配电网协同：在能源电力领域，隐私计算技术可以用于虚拟电厂运营、充配电网协同等业务场景。

企业、互联网企业等社会数据融合的解决方案，为政府决策提供更为全面和准确的数据支持。隐私计算技术在金融、医疗健康和政务等行业具有广泛的应用前景。随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，隐私计算技术将在更多领域发挥重要作用，为数据共享和价值挖掘提供更为安全和有效的解决方案。随着数字化时代的快速发展，数据已成为各行各业的核心资源。然而，数据的隐私保护问题也日益凸显，如何在保障数据隐私的前提下实现数据共享和价值挖掘，成为了一个亟待解决的问题。隐私计算技术应运而生，为各参与方提供了安全的合作模式，具有广泛的应用前景。金融行业金融行业作为数据密集型行业，对数据的安全性和隐私性有着极高的要求。隐私计算技术为金融行业提供了有效的解决方案。在客户画像和风控领域，多家金融机构可以之间的信息共享，从而提高信用评估的准确性和效率。医疗健康行业在医疗健康行业，隐私计算技术同样具有广阔的应用前景。随着医疗数据的不断增加和人工智能技术的快速发展，利用医疗数据进行病情推断和医疗科研已成为通过隐私计算技术联合分析客户数据，为客户提供更精准的产品和服务推荐，同时避免了客户个人信息的泄露。在信用评估方面，隐私计算技术可以在不泄露客户已有贷款数额、黑名单等敏感信息的前提下，实现多家金融机构

隐私计算是一种能够在保护数据隐私的前提下，实现多方数据的共享、处理和分析的计算技术。隐私计算的应用领域非常广泛，下面介绍几个典型的隐私计算应用场景。医疗健康领域：在医疗健康领域，隐私计算可以在保护患者个人信息不被泄露的同时，实现多数据的共享、处理和分析。财务领域：在财务领域，隐私计算可以应用于建立完整的数据验证和对账系统，从而保障账目数据的真实性和完整性。电子商务和广告领域：在电子商务和广告领域应用。隐私计算技术在医疗、金融、电子商务、智能交通、物流配送、人工智能等多个领域都得到了广泛的应用，通过保护隐私信息，实现数据的安全共享、处理和分析，帮助企业和个人实现更高效、更精准、更安全的数据处理和应用服务。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。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。星环科技SophonP²C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

隐私计算在多个领域都有广泛且重要的应用场景，以下是一些具体介绍：金融领域联合风控：银行、证券等金融机构之间在不泄露各自客户敏感信息的情况下，通过隐私计算技术联合进行风险评估和信用评级。例如，利用多方，及时发现潜在的金融风险和违规行为。如通过隐私计算技术对银行的交易数据、资产负债表等进行加密分析，确保金融市场的稳定运行。投资理财：金融机构可以在不获取客户全部资产信息的情况下，为客户提供个性化的投资理财的数据，但由于隐私和安全问题，数据难以共享和协同。隐私计算技术可打破部门之间的数据壁垒，实现政务数据的安全共享和协同应用。智慧城市建设：在智慧城市建设中，需要整合城市各领域的数据，如交通、能源、环保等安全计算或联邦学习技术，整合多家金融机构的数据，更全面准确地评估客户的信用风险，提高信贷决策的科学性。金融监管：监管机构可在保护金融机构商业秘密和客户隐私的前提下，对金融市场数据进行实时监测和分析方案。利用隐私计算技术对客户的部分公开数据和授权数据进行分析，结合市场动态，为客户推荐合适的投资产品。医疗健康领域医疗数据共享与科研：不同医疗机构之间存在数据孤岛问题，隐私计算技术可在保护患者隐私的

隐私计算在众多领域都有着广泛且重要的应用场景。金融领域联合风控：银行、证券、保险等金融机构之间，可利用隐私计算技术在不泄露各自客户敏感信息（如资产状况、交易记录等）的前提下，共同进行风险评估和信用时间，提升生产效率。教育领域教学资源共享与个性化学习：不同学校、教育机构之间可以在保护学生隐私的情况下，共享优质教学资源，通过隐私计算技术分析学生数据，为每个学生制定更贴合自身情况的个性化学习方案评级。例如，通过多方安全计算或联邦学习，整合多方数据来更精准地判断客户的信贷违约风险，提高信贷决策的科学性，降低不良贷款率。反洗钱监测：不同金融机构的数据汇聚后，借助隐私计算能在加密状态下分析交易行为模式，识别可疑洗钱活动。各机构无需公开客户的具体交易流水等隐私数据，仅通过隐私计算的协同分析机制，发现异常资金流向和交易特征，助力监管机构有效打击洗钱犯罪。金融市场预测：投资机构、金融研究机构等可在保护自身数据隐私的基础上，共享部分市场数据、宏观经济数据等，运用隐私计算技术进行数据挖掘和分析，共同构建更准确的金融市场预测模型，为投资者提供更具前瞻性的投资建议。医疗健康领域医疗数据共享与科研：医疗机构

计算的应用场景。金融行业：金融行业对数据的安全和隐私性要求极高，尤其是在处理客户信息时，保护个人隐私是必不可少的。隐私计算技术可以将数据保护，使不同机构和企业在共享数据时不会泄漏任何隐私信息，从而隐私计算是一种能够保护数据隐私的计算技术，它可以在不暴露个人数据的情况下，仍然允许计算操作和数据编码的使用，进而协助组织和企业更好地应用和分析数据，保障数据合法性和公平性。下面，我们将介绍几种隐私提高了数据可靠性和安全性。医疗行业：隐私计算技术在医疗领域中得到了广泛应用。可以通过以隐私计算为支持的技术，对患者的健康数据进行分析，并在保护患者隐私的前提下制定出针对性的治疗和养生方案，解决了数据较多的推广，数据的共享、处理、使用都会涉及隐私方面的问题，因此隐私计算技术在这一领域也得到了广泛的应用。例如，通过对城市数据进行隐私计算，可以保障公共安全，妥善处理城市交通、人流、环境等相关信息。隐私计算技术可以广泛应用于金融、医疗、电子商务、智慧城市等多个领域，保护隐私数据的安全性，提高数据使用的效率和程度。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

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...

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...

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...

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...

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、...

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...

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。

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...

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...