图计算在电网中的应用

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隐私计算在数据流通的应用
隐私计算在数据流通应用中非常重要。不仅可以满足各行业对用户数据和企业数据的隐私保护需求,还可以为数据流通平台提供更高的灵活性和信度,使得数据交易更加便捷安全。金融行业:金融机构需要处理大量用户如能源得到广泛应用。这些行业需要处理各自特定领域的敏感数据,,隐私计算可以为这些行业提供保护数据隐私的有效手段,同时实现数据的共享和交易,推动行业的发展。隐私计算有各种不同的应用方式。这些方式包括公数据的处理、企业集团内部数据共享、企业间的数据传输和跨境数据流通等。敏感数据,如个人信息、账户数据、交易记录等,隐私计算技术可以对这些数据进行加密和处理,确保用户的隐私得到充分保护的同时,满足金融机构数据共享和交易的需求。政务领域:政府机构需要处理大量涉及个人隐私的数据,如居民户籍信息、社保数据、税务信息等,通过隐私计算的加密处理,政府部门可以在满足隐私保护的前提下,更好地进行数据共享和交流,提高政务工作效率。医疗行业:医疗机构需要处理大量患者的个人健康信息,如病历、检查结果、用药信息等,隐私计算可以确保这些敏感数据的安全性,同时为医疗机构之间的数据共享和交流提供技术支持,进一步促进医疗行业的发展。通信行业和互联网行业:随着移动互联网的普及和数字化时代的到来,个人
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数据资产+图计算的融合应用
组件中,提升数据处理的灵活性和效率。拓展应用场景:探索图计算在更多领域的应用,如数据治理、推荐系统、知识图谱等。数据资产与图计算的融合应用,为企业提供了更高效、更智能的数据管理和分析能力,推动了企业数字化转型的进程。数据资产与图计算的融合应用一、融合背景与意义数据资产化是企业数字化转型的关键,而图计算作为一种高效处理复杂关系数据的技术,能够显著提升数据资产的价值。通过将数据资产与图计算技术相结合,企业可以更高效地管理和利用数据,实现数据驱动的业务创新。二、融合应用案例全域数据融合:技术实现:采用流批图一体的技术架构,结合实时流计算和离线计算,实现数据的快速处理和存储。图计算引擎用于处理复杂的用户关联关系:技术实现:基于图数据库和图计算引擎,将医疗数据中的实体(如疾病、药物、症状)和关系(如疾病与症状的关联)进行建模和存储,支持高效的查询和分析。营配数据融合:技术实现:采用热重启随机梯度下降算法和余弦退火算法进行户变拓扑辨识校正,结合营配数据规模及分析处理需求,构建图计算算法框架。三、融合的优势提升数据处理效率:图计算能够高效处理海量关系数据,显著提升数据处理速度。增强数据关联性:通过图结构,能够
2021年,中国信通院云大所联合隐私计算联盟发布《隐私计算白皮书(2021年)》,全面展示了隐私计算发展状况。经过一年多的发展,隐私计算在政策、技术、应用等方面上均迎来了新的进展。《隐私计算白皮书(2022年)》将全面展现行业成就及发展新态势,希望为产业界应用隐私计算技术提供参考指导,推动隐私计算行业健康发展,让隐私计算在数据要素市场建设过程中发挥更大的价值。本研究报告亮点如下:纵览发展历程落地的方向持续发展,可用性和可信性进一步增强。通过对技术发展的前沿进行整理和分析,洞察隐私计算技术发展趋势,为落地应用搭建桥梁。聚焦应用实际,凸显应用优势在广泛调研的基础上全面梳理隐私计算在实际数据流参考。道阻且长,行则将至;行而不辍,未来可期。面对这个日新月异、快速发展的行业,我们期待与业界共同守正创新,推动隐私计算行业健康发展,让隐私计算在数据要素市场建设和数据流通过程中发挥更大的价值,踔厉奋发谱写隐私计算新篇章!*来源:隐私计算联盟、中国信息通信研究院云计算与大数据研究所"通中的新应用情况,深度剖析隐私计算发挥巨大价值的内在逻辑,更加清晰地回答"隐私计算与传统数据流通技术相比有何优势""哪些特定创新场景只有隐私计算能够解决"等问题,进一步明确隐私计算优势,促进隐私计算应用

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隐私计算 金融
隐私计算在金融行业的应用正日益深入,为金融机构带来了诸多优势和创新机遇。以下是隐私计算在金融领域的一些主要应用场景和技术:应用场景联合风控:隐私计算技术可以帮助金融机构整合内外部数据资源进行风控预测前提下,允许不同的数据持有者共同训练模型。可信执行环境(TEE):为敏感数据提供安全的计算环境,确保数据在处理过程中的安全性。法规与合规随着金融行业对数据隐私保护的重视,隐私计算技术的应用也受到越来越严格的合规性要求。金融机构需要在满足法律法规的前提下,利用隐私计算技术实现数据的安全流通和使用。,识别信用等级,降低多头信贷和欺诈风险。通过跨行业的数据联合建模,金融机构可以更有效地评估信贷风险,提高风控效果。精准营销:在金融营销中,隐私计算允许金融机构合规地调用外部数据,从而结合内外部数据进行精准营销,提升客户转化率。例如,通过联邦学习模型,某大型股份制银行在个人信贷营销中实现了显著的转化率提升。反洗钱与反欺诈:隐私计算技术能够提高金融机构的反洗钱和反欺诈能力,通过安全的数据共享和分析,识别可疑交易和行为。保险精算:在保险行业,隐私计算可以用于精算模型的构建,帮助保险公司在不泄露客户隐私的情况下进行风险评估和定价。金融身份认证与征信评估:隐私计算技术可以在身份认证和征信评估过程中

近日,零壹财经•零壹智库发布国内首个系统研究隐私计算在金融领域应用的报告——《开启新纪元:隐私计算在金融领域应用发展报告(2021)》,星环科技荣登隐私计算厂商图谱,并成为国内唯一一家拥有大数据背景等。一旦大数据平台宕机,组织中诸多核心业务将无法开展,造成的损失不可估量。作为大数据和人工智能基础软件平台供应商,星环科技一直非常重视企业用户的数据安全问题。今年3月,星环科技发布了隐私计算和联邦学习科技研发了加密网络通信模块,负责节点间大量多批次加密信息的传输,多种加密安全手段和优异的通信架构,确保平台在大数据量下也能获得卓越的性能。目前,SophonP²C在不用场景中得到了广泛应用。如银行、可靠、易用的隐私计算平台,从技术层面让跨企业的AI协作成为可能。现在《数据安全法》等开始实施,数据安全、隐私计算成为行业关注的热点,对于底层的基础软件应用而言,从源头上层层把控数据安全,势必会的入选企业。此次报告由零壹财经·零壹智库作为研究机构,由中国科技体制改革委员会数字经济发展研究小组、深圳市信用促进会、横琴数链数字金融研究院联合发布,旨在遴选出一批具有代表性的隐私计算厂商,树立引领

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图计算,什么是图计算?
图计算指以图(对象之间关联关系)作为数据模型来表达问题并予以解决的过程。图计算在解决许多关系型问题时具有显著的优势,例如社交网络分析、推荐系统、路线规划、网络安全等领域。图计算的本质是通过遍历图中的节点和边,来发现节点之间的关联信息以及整个图的结构特征,从而实现对问题的分析和解决。用的图计算工具能够较容易地进行图分析并发现隐藏的结构信息和规律。随着大数据技术的不断发展,图计算在数据挖掘和机器学习的所有边。基于边的模型优势在于能够更精确地控制计算过程中的信息流动,适用于某些特定的图计算任务。星环分布式图数据库-TranswarpStellarDBTranswarpStellarDB是星环科技等方面的应用也越来越广泛图计算主要分为两种模型:基于顶点的模型和基于边的模型。基于点的模型将节点作为数据单位,针对每个节点进行计算。该模型先对每个节点进行计算,然后更新其邻居节点的状态并重复迭代,直到满足停止条件为止。基于点的模型应用广泛,如社交网络分析、路网规划、网络拓扑分析等。基于边的模型将边作为数据单位,每条边都会被访问和计算。该模型在每次迭代中对每条边进行计算,在访问每个节点时都会访问节点

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机密计算
机密计算是一种保护敏感数据安全的计算方法,主要通过对数据进行加密和安传输来保证数据的安全性。机密计算在诸多领域有着广泛的应用,如金融、医疗、能源、电子商务、社交媒体等。机密计算的大优点在于能够保护敏感数据的隐私性和安全性。可以有效地防止数据泄漏、恶意攻击和非法访问,从而确保数据的可靠性和完整性。同时机密计算也具有很高的灵活性和可扩展性,可以在不同场景下快速实现数据的安全计算和管理。机密计算的应用隐私保护的重要技术。机密计算是一项非常重要的技术,可以在保障个人隐私和数据安全方面发挥巨大作用。星环分布式隐私计算平台-SophonP²C星环分布式隐私计算平台SophonP²C集多方安全计算、联邦学习场景非常广泛,如金融行业可以用于交易结算、风险评估和客户隐私保护,医疗领域可以用于保护患者的医疗记录和诊断结果,电子商务可以用于保护客户的隐私信息和交易记录。另外,在区块链领域,机密计算也是实现链上等多种功能,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。平台提供多种开箱即用的工具,方便用户在隐私场景下进行数据处理、分析、特征工程等工作,并快速建立

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电网数据治理
、不可篡改等特点,在电网数据的安全存储、共享和交易等方面进行应用探索,提升数据的安全性和可信度。云平台与边缘计算协同:构建云平台与边缘计算协同的架构,将部分数据处理和分析任务下沉到边缘侧,实现数据的就地电网数据治理是对电网企业在生产、运营、管理等过程中产生的海量数据进行管理和优化的过程,旨在提高数据质量,保障数据安全,提升数据价值。治理背景和目标背景:随着智能电网建设的推进和电力物联网的发展,电网、视频等,整合难度大。数据质量问题突出:由于数据采集设备故障、通信干扰、人为录入错误等因素,导致数据存在缺失、错误、重复等质量问题,影响数据分析和应用的可靠性。数据安全风险高:电网数据涉及国家能源安全和数据质量评估和监控,对发现的问题及时进行治理和优化,包括数据清洗、转换、修复等操作,同时进行元数据管理和数据标准建设。数据共享与应用:在确保数据安全的前提下,建立数据共享平台,实现数据在电网企业内部各部门之间以及与外部相关单位的共享,推动数据在电网运行监控、设备检修、电力市场交易等领域的应用。应用场景电网运行监控与分析:通过对电网实时运行数据的分析,实现对电网状态的实时监控和预警,及时发现和处理电网

近日,由DeepTech、《麻省理工科技评论》中国主办的“图计算的「世界观」线下沙龙分享会”暨《图计算技术及应用发展研究报告》发布会在北京举行。各界专家齐聚一堂,共同探讨图计算是如何占领大数据与AI领域下一个战略制高点。星环科技受邀出席,金融售前与解决方案部售前总监东方与多位行业大佬围绕“如何开启图计算应用领域‘新版图’”进行了深度交流与探讨。东方表示,“推广图计算,刚开始的时候,就像拿着榔头找钉子的过程。图是一个很好的工具,相当于手上有一个榔头,但是不知道场景需求在哪,也就是钉子在哪儿。在和客户的交流过程中可以明显感受到砸钉子的过程是比较困难的。其实知识图谱与图计算技术在各行各业都有深入应用的前景,关键在于理解场景要点和业务需求。”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发展提供了更广阔的应用空间。顺势而为,乘势而上,星环科技将继续深耕图数据库和知识图谱领域,内外兼修,探索出更多图计算应用场景,推动行业蓬勃发展。

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隐私计算场景
、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。
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