混淆电路

混淆电路是一种隐私计算技术,是隐私计算中多方安全计算方向的重要密码协议。混淆电路使用布尔电路来构造安全函数,可以在计算中保障一方输入不会泄漏给其它方,同时也能指定计算结果的获取方。从而达到保护数据隐私的目的。混淆电路可应用于数据加密、安全计算、身份认证等方面,具有较高的安全性和可用性。其主要特点是只有参与计算的各方才能获得所需的计算结果,而且计算过程中的数据和公式都是加密的,只有解密后才能得到清晰的结果。与传统计算方式相比,混淆电路可以更好地保护数据隐私,减少数据泄漏的风险。混淆电路的基本思想是通过对输入数据进行加密和重排,使得对方无法获得原始数据的信息,同时在计算过程中将加密的数据进行解密,得到计算结果。在混淆电路中,布尔电路起到了重要的作用。布尔电路可以通过逻辑门的组合来实现各种逻辑运算,如与门、或门、非门等。通过使用布电路,可以构建一个安全函数,使得在计算过程中各方的输入都得到保护,同时计算结果只能由指定的计算结果获取方解密获得。混淆电路的实现主要包括以下步骤:输入加密:每个参与计算的方都自己的输入进行加密,这可以防止其他方获得输入的信息。电路构建:应用布尔电路的各种逻辑门

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隐私计算 mpc
完成后,各方将计算结果的份额进行汇总和重构,得到最终的计算结果。这个过程中同样要保证不泄露各方的隐私数据。核心技术混淆电路:将计算任务转化为布尔电路,然后对电路进行加密和混淆处理,使得参与方在不知道对方输入数据的情况下进行计算。例如在隐私保护的拍卖场景中,可以用混淆电路实现出价的比较和获胜者的确定。同态加密:允许直接对密文进行特定的代数运算,运算结果解密后与对明文进行相同运算的结果一致。不经意传输各自的秘密份额,按照特定的计算协议进行交互计算。在计算过程中,通过加密、混淆等技术确保各方数据隐私不被泄露。如利用同态加密技术对密文进行计算,或通过不经意传输协议实现隐私数据的交换。结果重构:当计算
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隐私求交算法
要求极高的场景,如金融机构之间的客户信息交集计算、医疗数据的隐私求交等。基于混淆电路的隐私求交算法基本原理:将求交计算任务转化为一个布尔电路,然后对电路中的每个门进行混淆处理,生成混淆电路。参与方通过交互协议,在不了解对方输入的情况下,根据混淆电路计算出交集结果。优点:通用性强,能处理各种复杂的计算逻辑,不仅限于求交运算,可用于实现多种安全多方计算任务。缺点:电路规模较大时,通信开销和计算复杂度会显著
,并终获得正确的计算结果。多方安全计算的实现依赖于多种密码学隐私技术,其中同态加密、不经意传输、混淆电路和秘密共享等概念尤为关键。同态加密允许对加密数据进行计算,得到的结果仍然是加密的,但可以直接解密为原始计算结果。不经意传输则允许发送方在不知道接收方选择的情况下,安全地传输信息。混淆电路和秘密共享技术则用于确保在计算过程中,各参与者的输入信息不被泄露。多方安全计算的优势在于其能够在保护数据隐私的
传统的脱敏算法包括:替换、仿真、加密、遮掩、混淆、偏移、均值化等。替换:替换是指使用具有相似业务特征的伪装数据来替换原始数据中的敏感数据,使原始数据中的相关字段失去原始语义,从而破坏其可读性。为了。该算法在实现数据脱敏、保护敏感数据真实信息的同时,更好地保持了敏感数据原始内容的格式,是目前广泛使用的脱敏算法。混淆混淆是指在指定条件下打乱和重新分布敏感数据内容,破坏与其他字段数据的关系,使混淆后的数据不再具有原始内容的语义。混淆算法可以保持敏感数据原始内容的组成格式,如将数字混淆为数字、字母混淆为字母、符号混淆为符号,一般不影响数据统计特征等业务数据信息。偏移:偏移主要是通过随机移位敏感数据
对数据进行解密。计算结果解密后与在明文上进行相同计算的结果一致,从而保证了数据在计算过程中的隐私性。混淆电路:将计算任务表示为一个布尔电路,然后对电路中的每个门进行加密和混淆处理,使得参与方能够在不了解对方输入数据的情况下,通过交互和计算来评估电路,最终得到计算结果。技术特点隐私保护:多方安全计算能够在计算过程中严格保护各参与方的隐私数据,确保数据不被泄露给其他任何参与方或第三方,即使在计算
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隐私计算算法
隐私计算算法是在不暴露原始数据的情况下对数据进行分析和处理的一系列技术方法,以下是一些常见的隐私计算算法:安全多方计算算法混淆电路算法:将计算电路转化为加密形式,参与方通过交互加密信息来模拟电路
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隐私求交
方面,对称加密和非对称加密都发挥着重要作用。对称加密使用相同的密钥对数据进行加密和解密,效率较高;非对称加密则使用公钥和私钥,安全性更强。隐私求交的实现路径基于混淆电路的构造要理解基于混淆电路的隐私求交构造(映射函数),并将相应的数据随机映射到随机的位置中。基于混淆电路和布隆过滤器构造隐私求交协议时,双方各自根据自己的集合元素,生成相同长度的布隆过滤器。在这个过程中,双方构造的布隆过滤器都能得到充分的保护
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隐私计算算力
,以下是一些关键的技术进展和应用:1.技术进展安全多方计算(SMC)混淆电路:通过混淆电路技术,多个参与方可以在不泄露各自数据的情况下进行协同计算。该技术在隐私保护方面表现出色,但计算开销较大。为了
,共同完成某项计算任务。MPC通过秘密共享、不经意传输、混淆电路、同态加密等专业技术实现。这种技术在无可信第三方的情况下,多个参与方共同计算一个目标函数,并且保证每一方仅获取自己的计算结果,无法通过计算
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数据中台建设
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。
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...
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...
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...
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、...
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...
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...