银行隐私计算架构

隐私计算架构是一种融合了多种技术和组件，旨在实现数据隐私保护与数据价值挖掘双重目标的系统架构。总体架构分层基础设施层：为隐私计算提供底层的硬件和网络支持，包括服务器、存储设备、网络设备等。该层需要有效的整合和管理，同时确保数据的隐私和安全。隐私计算核心层：是整个架构的核心，包含了各种隐私计算技术和算法，如安全多方计算、同态加密、差分隐私、联邦学习等。该层根据具体的应用场景和需求，选择合适的隐私的安全共享和交换。架构模式集中式架构：存在一个中心节点或服务器，负责协调和管理整个隐私计算过程。数据所有者将数据发送到中心节点，中心节点利用隐私计算技术进行处理，并将结果返回给数据所有者或其他授权用户。这种架构的优点是易于管理和协调，计算效率较高，但存在中心节点单点故障和数据集中存储的风险。分布式架构：不存在中心节点，数据和计算任务分散在多个节点或参与者之间。各个节点通过隐私计算协议和算法进行协同工作，共同完成数据的隐私保护和计算任务。分布式架构的优点是具有更高的安全性和隐私性，不存在单点故障问题，但计算效率和协调难度相对较高。混合式架构：结合了集中式架构和分布式架构的优点，在系统中既有中心

、技术选型等。平台搭建与部署：根据技术选型和架构设计，搭建隐私计算平台，包括硬件设备的采购与安装、软件系统的部署与配置等。在搭建过程中，需确保平台的性能、安全性和稳定性满足要求。数据接入与预处理：将各隐私计算建设方案一、建设目标数据安全保护：确保在数据的采集、存储、使用、共享等全生命周期中，敏感数据不被泄露、篡改或滥用。合规性满足：严格遵循国内外关于数据隐私保护的法律法规。数据价值挖掘：在保障数据隐私的前提下，实现跨机构、跨部门的数据融合分析与应用，充分释放数据价值，为业务创新、决策支持等提供有力支撑。二、技术选型多方安全计算：适用于需要在多个参与方之间进行联合计算，且不暴露原始数据的场景建模。同态加密：允许在密文上进行特定的计算，计算结果解密后与明文计算结果相同。在一些对数据保密性要求极高的科学计算、医疗研究等领域，可采用同态加密技术对数据进行加密计算。三、架构设计数据层：负责存储各参与方的原始数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。数据存储需采用安全可靠的存储技术，如分布式存储、加密存储等，确保数据的完整性和安全性。隐私计算层：部署多方安全计算、联邦学习、同态加密等隐私计算

隐私计算节点是隐私计算架构中承担数据处理、计算任务执行以及与其他节点交互协作等功能的关键单元。功能特点数据处理与存储：负责对本地的隐私数据进行加密、脱敏等预处理操作，并安全存储。在计算过程中，能够，如身份认证、数据加密、访问控制等，确保节点自身以及所处理数据的安全性和隐私性。对数据的访问和使用进行严格的权限管理，防止数据泄露和非法访问。技术架构硬件层：通常基于高性能的服务器或专用计算设备构建高效地对加密数据进行读取、写入等操作，支持多种数据格式和存储方式。计算任务执行：具备强大的计算能力，可运行联邦学习、安全多方计算、同态加密等隐私计算算法，执行各种复杂的计算任务，如模型训练、数据分析、加密运算等。通信与协作：与其他隐私计算节点进行安全通信，通过加密通道传输数据和计算指令。在多节点协作的场景中，能够按照预定的协议与其他节点进行交互，共同完成隐私计算任务。安全与隐私保护：内置多种安全机制，配备强大的处理器、大容量内存和高速存储设备，以满足隐私计算对计算资源和数据存储的需求。部分节点可能还会采用特殊的硬件加密模块或可信执行环境（TEE）技术，增强数据处理的安全性。软件层：运行隐私计算相关

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。应用场景金融领域：银行、证券、保险等机构可在不共享客户敏感信息的前提下，联合进行风险评估、反欺诈检测、精准营销等模型的训练和优化，提升金融服务的质量和效率，同时保护客户隐私。医疗健康领域：不同医疗机构之间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

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

隐私计算技术是一系列在保护数据隐私的同时实现数据处理和分析的先进技术，以下是对一些主要隐私计算技术的详细介绍：多方安全计算（MPC）基本原理：基于密码学技术，通过将计算任务分解为多个子任务，并在多个、求均值、数据匹配等。应用示例：在金融信贷领域，多家银行可利用MPC技术联合评估客户信用风险，各方无需共享客户敏感数据，仅通过加密交互计算得出风险评估结果。联邦学习（FL）工作流程：包括数据划分、本地医院可通过联邦学习共同训练疾病诊断模型，各方利用本地病历数据训练模型，然后加密聚合模型参数，提高模型对疾病的诊断能力，同时保护患者隐私。同态加密（HE）加密特点：同态加密允许直接对密文进行特定的计算创建一个可信的执行环境，该环境与操作系统和其他应用程序隔离，确保在其中运行的代码和数据的安全性和隐私性。技术实现：通过硬件指令和内存加密等手段，为应用程序提供一个安全的执行空间，即使在操作系统或其他软件被攻击的情况下，也能保证数据的隐私和计算的完整性。参与方之间进行加密交互和协同计算，确保各方数据在整个计算过程中始终保持加密状态，只有最终结果才被解密公开。计算类型：涵盖算术运算、比较运算、逻辑运算等多种基本运算，能支持复杂的计算任务，如多方数据求和

隐私计算是一种在保护数据隐私的前提下进行数据处理和分析的技术。概念及背景定义：隐私计算是指在不泄露敏感数据的前提下，对数据进行计算和分析的一系列技术和方法的统称。它旨在解决数据隐私保护与数据流通、共享及协同计算之间的矛盾，使得数据在可用不可见的情况下发挥价值。发展背景：随着数字化进程的加速，数据已成为重要的生产要素，但数据隐私泄露风险也日益增加。同时，不同机构间的数据孤岛现象严重，限制了数据的协同应用。隐私计算技术应运而生，为数据安全共享和合规利用提供了解决方案。关键技术多方安全计算（MPC）：多个参与方在不泄露各自数据的情况下共同完成计算任务。通过加密算法和协议，将计算逻辑分布在各方之间，各方只对加密数据进行操作，最终得到计算结果而不泄露任何隐私信息。联邦学习（FL）：一种机器学习技术，多个参与方在本地训练模型，然后将模型参数进行加密聚合，不断迭代优化模型，在不共享原始数据的情况下实现计算过程中的隐私性。零知识证明（ZKP）：证明者能够在不向验证者泄露任何有用信息的情况下，使验证者相信某个论断是正确的。例如，证明者可以向验证者证明自己知道某个密码，但不需要实际透露密码的具体内容。应用

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。例如，银行可以通过隐私计算平台，分析客户的消费习惯和偏好，推荐适合的金融产品。数据共享跨机构数据共享：隐私计算平台可以实现金融机构之间的数据共享，而不泄露原始数据。例如，金融行业隐私计算平台由多家国有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大行联合发起，实现了原始数据不出域、数据可用不可见、使用可控可计量。医疗行业临床辅助智能医学影像分析：通过隐私计算技术，可以安全有效地利用影像学数据进行多中心数据协作，提高训练样本数据量和质量，从而

近日，领先的IT市场研究和咨询公司IDC发布2022年数字政府百强榜，梳理出数字政府领域领先的技术供应商，评估了技术提供商的市场能力及市场份额。星环科技作为企业级大数据基础软件开发商，成功入选IDC数字政府百强榜“大数据及数据治理”模块。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服务，形成了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。在政府领域，星环科技通过智慧政务数字底座为政府数字化转型建设提供计算、存储、算法等基础能力支撑，归集业务数据，优化业务流程，治理出有价值的数据资源，进行专题分析沉淀数据资产，服务部门之间数据共享与业务协同，服务领导决策与政策制定，服务公众、企业便捷办事。公司产品已被多个部委或省市机关部门使用，助力构建数字化政府，提升治理效率。比如星环科技基于数据云平台TDC为建设上海市数据资源平台提供了底层支撑，将70多个委办局以及16个区县业务库的结构化和非结构化数据进行归集，构建三级数据共享交换体系，保障数据安全，支撑“一网通办”等数据服务能力。此外，根据不...

随着科技和信息技术的快速发展，时空数据已经成为重要的技术支撑和决策工具。与此同时，国内也出现了不少优秀的国产时空数据库产品，不仅在空间分析、时序分析等方面实现了卓越的表现，同时也在存储管理、可视化展示等方面有着出色的成果。不少时空数据库产品已实现了高可靠性、高性能和高稳定性的功能，在交通运输、城市规划、GIS和物流供应链等领域都有着广泛的应用。其中星环科技的分布式时空数据库-TranswarpSpacture就是其中一款优秀的时空数据库产品。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。产品优势原生空间：时空数据类型，针对空间时空数据的特定优化。兼容OGC标准：提供丰富的分析函数，具备复杂分析挖掘能力。支持SQL：基于SQL完成空间分析和轨迹分析，降低产品使用门槛。兼容Po...

近年来，随着数字经济的蓬勃发展，数据跨境活动日益频繁，数据处理者的数据出境需求快速增长。为规范数据出境活动，保护个人信息权益，维护国家安全和社会公共利益，促进数据跨境安全、自由流动，国家互联网信息办公室公布了《数据出境安全评估办法》，9月1日起施行。《数据安全出境评估办法》构建了我国数据出境安全评估的制度，然而企业在具体落地方面，还存在诸如数据分类分级；重要数据识别、存储、管理；数据安全监督；敏感数据防泄露等实际困难，国内迫切需要落实数据安全出境的企业。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服务，构建明日数据世界。在数据安全与流通方面，星环科技具备一系列产品和解决方案。针对有数据跨境需求的企业，星环科技可以提供一套可落地的企业数据安全出境合规解决方案，为企业提供数据跨境一站式服务，助力企业高效、合规的开展数据流通业务。以某智能车企云端车联网全球化数据安全合规案例为例，针对客户面对的系统内存在大量个人隐私数据，但是没有资产地图；缺乏数据分类分级策略；缺乏个人隐私数据使用、流转的监测与防护；需要敏感资产风险评...

企业选择合适的图数据库需要考虑多方面的因素，包括以下几点：数据集规模：如果需要处理大规模的图形数据，应选择支持水平扩展和集群部署的图数据库。查询需求：不同的图数据库对数据类型和查询需求的支持程度有所不同，应根据实际需求选择。性能和可扩展性：不同的图数据库性能和可扩展性有所不同，应选择性能和可扩展性良好的图数据库。支持程度：选择使用支持程度好的图数据库，可以得到更好的技术支持。维护和成本：选择维护成本低、方便使用的图数据库，能够降低维护成本和使用难度。在选择图数据库时，应根据具体需求进行综合分析、评估和选择。星环科技分布式图数据库是国内比较知名的图数据库产品之一。星环分布式图数据库StellarDB星环科技在图计算领域深耕多年，自主研发了分布式图数据库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在数据导入、多跳查询和图算法性能方面实现了数倍升级，同时在易用...

在边缘计算领域，星环科技研发了边缘计算平台Sophon。Sophon是解决多模态数据集成和治理过程中的边缘化、智能化的云端-边缘端融合计算平台，支持标准的视频和物联网协议接入，低代码的业务流程构建，高性能的数据处理和分析，企业级的云-边数据、服务治理，以及针对边缘嵌入式和云端服务器等异构硬件的适配。星环科技Sophon平台包括设备数据管理、模型训练迭代、边缘模型部署、应用构建分发、数据治理能力、边缘自治能力、云边协同能力七大能力。Sophon可以从两个层面实现效益价值：降低长尾应用的实施人力，降低从数据到模型，模型到应用的构建成本；改变长尾应用的落地模式，从粗放的一次性模型交付到精细化的模型持续运营。其主要技术创新包括：边缘可视化流处理构建、边缘数据采样驱动模型迭代、边缘实时数据可视化、边缘深度推理引擎。Sophon在智能制造、智能安防、智能工地、智能交通、智能城市、智能校园、智能加油站等城市治理、设备可预测性维护等云边一体场景有着广泛的应用。当前边缘计算作为产业数字化转型核心技术已形成共识，我国也高度重视边缘计算的发展，积极推进边缘计算在工业互联网等多个领域的技术、标准与产业发展。星...

利用星环科技数据云平台TDC打造的基于PaaS平台的绿色轨道交通线网指挥中心，为轨交集团打造技术中台、数据中台、模型中台、业务中台。与传统模式相比，PaaS模式采取集约化部署，能大大提高资源利用率；可为开发人员提供隔离的租户环境，灵活选择所需大数据与AI能力，进行探索分析和数据挖掘。技术中台：统一资源管控，灵活资源分配，快速资源申请与部署。数据中台：全量数据接入；面向应用主题的指标计算与规范化数据存储。模型中台：基于人工智能、深度学习的算法模型，支撑业务分析、评估、与决策。业务中台：采用微服务架构，串联系统功能，打通整合业务应用。通过采集实时能耗、电能质量、设备状态等实时数据和客流信息、列车运营信息、基础信息等非实时数据，基于星环科技智能分析工具Sophon进行建模预测，支撑上层能耗统计与监测应用、能耗综合评估应用，实现行车调度精细化，促进轨道交通绿色低碳发展。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据全生命周期提供基础软件与服务，形成了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。通过为企业搭建数字化转型的数字底座，星环科技助力政府、金融、能源、...

数据库作为提供数据存储与处理能力的基础软件，是信息系统的基础、信息安全的基石，因此，数据库自主可控和国产化替代已经刻不容缓。兼容性是国产化替代关键，自研数据库更具潜力Oracle数据库发展较早，在国内市场内占领了一定先机，企业经过信息化的长期积累和革新，基于Oracle开发了大量的系统业务。为了能够适配新的国产数据库产品，必须对应用代码进行大量修改，各数据表的数据类型、函数、语法规则需要进行系统、全面的改造，这就要求新的国产数据库对原有数据库能够有很好的兼容性支持，降低迁移的代码改造成本。Oracle经过多年的发展，在SQL语言、性能、实例形态、容灾方案等方面有很多积累扩展。若要实现Oracle数据库的国产化替代，除了要能够提供在性能、容灾能力、安全能力等方面全方位提供对等的能力，首先要解决的就是如何兼容Oracle的大量SQL方言，尤其是Oracle的PL/SQL这一独特的广受欢迎的语法体系。中国信通院《数据库发展研究报告》中表示，“国内关系型数据库产品中多数是基于MySQL和PostgreSQL二次开发的”。因此，这些产品对MySQL、PostgreSQL兼容性较好，但没有体系化的...

星环科技数据底座方案已在多个场景落地应用：广西某水电企业工业大数据生态云平台按照“统一规划、统一设计、统一建设”原则开展适应电力能源需求的“云-雾-端”多级、多云协同云计算架构设计。形成电力能源企业计算云、存储云、网络云、安全云等多云架构体系。打造包含智慧运营中心、设备状态诊断中心、安全应急中心、气象资源中心、智慧营销中心与智慧电厂的核心智慧化平台，实现数字化业务管控、智慧化企业经营和生态化商业服务的完整生态，实现企业的数字化转型。工业大数据生态云平台实施分为平台构建、数据资产治理实施与基础门户建设三个部分。其中IaaS层提供计算资源、存储资源、网络资源等基础设施服务；PaaS层由容器云、微服务治理、DevOps、敏捷开发平台、大数据平台、数据资产管理、统一应用门户等组成，为上层智慧企业应用提供基础能力平台的支撑，未来可进一步扩展人工智能平台、元宇宙、区块链、数字孪生等新技术应用平台；SaaS层应用提供数字化业务管理、智慧化企业运营管控、生态化商业服务等应用，并基于统一应用门户为用户提供交互服务。新能源集控中心是实时数仓在新能源方面的应用，跟水电比较像，比如区域监控中心一体化大数据应用...

图数据库是一种用于处理图形数据的特殊类型的数据库。它们旨在存储和管理关系和连接，具有比其他类型的数据库更强大的能力。目前国内有众多优秀图数据库产品，星环科技图数据库产品StellarDB其中之一。TranswarpStellarDB是星环科技自主研发的企业级分布式图数据库，提供高性能的图存储、计算、分析、查询和展示服务。StellarDB支持原生图存储，千亿点、万亿边、PB级大规模图数据存储；具备10+层的深度链路分析能力，提供丰富的图分析算法和深度图算法；支持标准图查询语言并兼容openCypher，并具备海量数据3D图展示能力。可以帮助用户快速开发欺诈检测、推荐引擎、社交网络分析、知识图谱等应用。TranswarpStellarDB优势：原生图存储：StellarDB为数据存储设计了专有的图存储结构，优化查询性能，通过高效的压缩算法减少磁盘和内存的使用量。根据分区策略，图数据均匀分布于集群各节点。优越的性能：存储引擎和计算引擎结合，使计算引擎可以利用数据locality提升计算性能，拥有卓越的数据读写能力，支持大规模并行处理，毫秒级的查询响应。高扩展性：完全的分布式架构，具有良好的...

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平台底座。SophonP²C可用于解决跨组织协作时无法安全利用各方数据的难题，助力数据流通应用的合法合规。在保障隐私的前提下，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，提供多种开箱即用的工具，方便用户进行数据处理、分析、特征工程等工作，可快速进行多方数据统计、分析建模和应用工作。平台拥有的多种适应不同安全和通讯环境的加密安全手段和通信架构，为跨组织的数据协作提供安全、可靠、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、...