掩码技术

掩码技术是在密码算法中，其中间值被一个称作随机数进行变换的技术，在执行中会依照设配、场景、算法和其他要求等不同而不同。在计算结束一般需要消除掩码还原真实的密文以便进行其他操作。掩码技术是一种非常有效的密码保护方法，它可以有效地保护用户的敏感数据。掩技术的基本原理是通过添加随机数或掩码来混淆，使得攻击者无法直接获取数据的真实值，从而提高了数据的安全性。掩码技术的应用非常广泛，包括密码学、数字签名、数字证书、智能卡等领域。在密码学中，掩码技术可以有效地保护密码的安全性，使得攻击者无法通过猜测密码的方式来获取密码值。在数字签名和数字证书中，掩码技术可以对数字签名和证书进行加密处理，保护数字签名和证书的安全性。在智能卡领域中，掩码技术可以对智能卡进行加密处理，保护智能卡的敏感数据。掩码技术是一种非常强大的密码保护方法，它可以保护用户的敏感数据不被攻击者获取，从而提高了数据的安全性和保密性。星环，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

，将敏感数据加密存储；在数据传输过程中，对传输的数据进行加密，确保数据在各个环节的安全性。12.基于数据掩码的脱敏技术定义：通过在数据上添加掩码，将敏感数据的部分或全部内容进行遮盖或替换，使数据在显示或使用时无法直接识别出原始常见的数据脱敏技术主要包括以下几种：1.字符替换部分字符替换：将数据中的部分字符用其他字符替换，常用于身份证号、手机号、银行卡号等。全字符替换：用特定字符将整个数据替换，适用于一些简单的敏感数据天数、月数或年数。日期格式转换：改变日期的显示格式，虽然这种方式脱敏程度较低，但在某些场景下可以起到一定的混淆作用。5.数据掩码简单掩码：在数据上添加掩码，遮盖或替换敏感部分。复杂掩码：使用更复杂的掩码规则，或使用随机字符替换部分数据。6.随机置换随机打乱：将数据中的元素随机打乱顺序。例如，对于一个包含多个用户姓名的列表，将姓名随机置换，使得姓名与原始记录不再一一对应，适用于一些简单的数据混淆场景脱敏技术定义：通过预定义一系列脱敏规则，根据数据的格式、内容等特点，自动匹配并应用相应的脱敏规则对数据进行处理。工作原理：首先需要对数据进行分类和识别，确定哪些数据是敏感数据。然后根据敏感数据的类型和

，确保数据在各个环节的安全性。基于数据掩码的脱敏技术定义：通过在数据上添加掩码，将敏感数据的部分或全部内容进行遮盖或替换，使数据在显示或使用时无法直接识别出原始的敏感信息。工作原理：根据脱敏需求，设计常见的数据脱敏技术有以下几种：静态数据脱敏技术定义：静态数据脱敏是对数据的副本进行脱敏，脱敏后的数据用于非生产环境，如开发、测试、培训等场景。它先将生产环境中的数据抽取出来，然后在数据存储的静态风险。动态数据脱敏技术定义：动态数据脱敏是在数据被访问和使用的过程中实时进行脱敏处理，数据在生产环境中保持原始状态，仅在用户查询或访问时，根据用户的权限和脱敏规则，对返回给用户的数据进行即时脱敏。工作查询数据，但只能看到经过脱敏后的敏感信息，如财务部门员工可以查看经过脱敏的客户收入数据，用于财务分析，而无法看到具体的客户姓名等敏感信息。基于规则的脱敏技术定义：通过预定义一系列脱敏规则，根据数据的格式的数据应用规则进行脱敏，满足不同业务环节对数据隐私保护的需求。基于加密的脱敏技术定义：利用加密算法对敏感数据进行加密处理，将数据转换为密文，只有拥有正确密钥的用户或系统才能解密查看原始数据。工作原理

数据库数据脱敏常用方法包括替换（固定值或随机值替换）、掩码（部分或全部掩码）、加密（对称或非对称加密）、数据变形（偏移或缩放）、截断（前端、后端或中间截断）等方法来隐藏或改变敏感数据，保护数据隐私地区码、出生日期码和顺序码等部分，同时保持校验码的正确计算，使得生成的随机号码在格式上和真实身份证号码相似，但不包含真实用户的身份信息。掩码脱敏法部分掩码：通过在敏感数据的部分位置添加掩码字符来隐藏信息。全部掩码：当数据的保密性要求极高时，可以将整个敏感数据都用掩码字符覆盖。加密脱敏法对称加密：使用相同的密钥进行加密和解密操作。如高级加密标准（AES）算法，在数据库中对敏感数据进行加密时，先通过特定

常见的数据脱敏技术有以下几种：替换法描述：将敏感数据中的特定字符或字符序列替换为其他字符或字符串。适用场景：适用于公开报告、内部非敏感业务分析等场景。掩码法描述：通常保留数据的部分特征以维持其基本等，加密法是不可或缺的防护手段。数据扰动描述：基于统计学原理，通过在数据集中引入微小、随机的变化，使个体数据点难以被识别，但保持整体数据分布、相关性和趋势不变。常见的扰动技术包括差分隐私、加噪（如

数字。掩码：用“*”或其它符号代替手机号或身份证号等敏感信息中的一部分或全部字符。加密：对数据进行加密，例如使用对称加密或非对称加密算法对数据进行加密。哈希：对数据进行哈希操作，并将其转换为不可逆的散列值，例如哈希加密密码。数据分段：将数据分成几个小块，以降低泄漏风险，例如将信用卡号分成四个数字组。数据保护：采用访问控制、防火墙等技术保护数据安全，限制数据的使用范围和访问权限。星环数据脱敏软件

数据安全计算技术：筑牢数字世界的安全防线数据安全计算技术全景数据安全计算技术是一个庞大而复杂的体系，涵盖了加密技术、认证与授权、数据备份与恢复、数据脱敏等多个关键领域，它们相互协作，共同为数据安全保驾护航。加密技术：数据的隐形护盾加密技术是数据安全的基石，它就像给数据披上了一层隐形的护盾，让数据在传输和存储过程中难以被窃取和篡改。常见的加密技术包括对称加密和非对称加密。对称加密，其原理是加密和解隐私保护在大数据时代，数据的价值越来越高，但是其中包含的敏感信息也给数据的使用和共享带来了隐私风险。数据脱敏技术应运而生，它可以在保护数据隐私的同时，满足数据分析、测试等场景的需求。数据脱敏的常见方法有替换、掩码、加密等。替换法是将敏感数据替换为伪造的数据，比如将身份证号码的后几位替换为星号或其他字符，将电话号码替换为统一的虚拟号码。掩码法通常保留数据的部分特征，如信用卡号常保留前六位（发卡

常见的数据脱敏技术包括以下几种：1.替换法将敏感数据直接替换为固定值或随机值，以降低数据的可识别度。2.掩码法对敏感信息的部分内容进行遮蔽，使其无法被查看。3.加密法利用复杂的数学算法对敏感数据进行

什么是数据脱敏？数据脱敏（DataMasking）是一种屏蔽敏感数据的技术，通过对某些敏感信息进行数据的变形，实现隐私数据的可靠保护。数据脱敏主要用于在开发、测试和数据分析等环节中处理真实数据，以避免数据泄露和滥用。数据脱敏方法以下是常见的数据脱敏方法：删除法：直接删除敏感信息，例如删除手机号码的后几位数字，删除信用卡号的前几位数字等。掩码法：对敏感信息进行部分隐藏，例如用号代替部分数字或字符

数据脱敏（DataMasking）是一种数据安全技术，旨在保护敏感信息，如个人身份信息、财务数据、医疗记录等，防止这些信息在非生产环境（如开发、测试、分析等）中被泄露或滥用。数据脱敏通过各种技术哈希值，无法逆向还原原始数据。盐值哈希：在哈希值中加入盐值，增加哈希值的复杂度，防止彩虹表攻击。2.4数据掩码固定掩码：将敏感数据的某些部分固定为特定字符。随机掩码：将敏感数据的某些部分替换为随机生成的，但不能使用真实的敏感数据。通过数据脱敏技术，可以将这些敏感信息替换为无意义的值，保护用户隐私和企业机密。3.2数据分析数据分析师在处理大量数据时，需要了解数据的分布和趋势。通过数据脱敏技术，可以将敏感信息脱敏，保护数据的隐私和安全。3.3数据共享当企业需要将数据共享给合作伙伴或第三方机构时，需要保护数据的隐私和安全。通过数据脱敏技术，可以将敏感信息脱敏，确保只有必要的数据被共享，并且这些数据不会

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...

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...

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、...

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...

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。

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...

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...

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...