隐私计算政务应用

政务隐私计算：数据安全与开放共享的双赢之道在大数据时代，政府部门掌握着海量的公共数据资源，这些数据蕴藏着很大的社会价值和经济价值。但数据的开放共享与个人隐私保护之间的矛盾日益突出，传统的"数据不出库"模式已难以满足数字政府建设的需求。政务隐私计算技术的出现，为解决这一难题提供了创新性的解决方案。一、政务隐私计算的核心理念政务隐私计算是一套基于密码学、统计学和人工智能的跨学科技术体系。它通过。在政务领域，隐私计算技术能够有效解决跨部门数据共享的难题。二、技术实现路径多方安全计算技术采用密码学方法，使多个参与方能够在不泄露各自数据的情况下进行联合计算。联邦学习则通过分布式机器学习框架，让数据留在本地，只交互模型参数，实现共同建模。可信执行环境通过硬件隔离技术，为敏感数据计算提供安全空间。三、应用前景与挑战隐私计算技术在智慧城市、精准治理、应急管理等领域具有广阔应用前景。它能够打破数据孤岛，释放数据价值，推动政府数字化转型。但同时，这项技术也面临着性能瓶颈、标准缺失、监管机制不完善等挑战。未来，随着技术的不断成熟和法规的逐步完善，政务隐私计算将成为数字政府建设的重要支撑。它不仅能够保障

隐私计算领域应用现状金融、医疗和政务构成隐私计算应用的"黄金三角"。在金融领域，应用已从反欺诈扩展到全面风险管理，某信用卡中心通过联邦学习将套现识别准确率提升25%。医疗行业突破最大，国内首个跨省医疗隐私计算平台连接了8省30家三甲医院，在保护患者隐私前提下，将罕见病研究效率提升3倍。政务应用中，某省级平台实现社保、税务等15类数据的安全融合，小微企业贷款审批通过率提高18%。新兴领域正在快速崛起。工业互联网场景中，某车企联盟通过隐私计算共享生产数据，优化供应链使库存成本降低12%。广告营销领域，某电商平台采用联邦学习进行用户画像，在满足CCPA要求同时将转化率提升15%。值得关注的是，边缘计算与隐私计算的结合，使智能家居等场景的数据"就地处理"成为可能。

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。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行业发展的重要方向。然而，由于医疗数据的隐私性和敏感性，数据共享和融合一直是一个难题。隐私计算技术能够在保护数据隐私的前提下，实现医疗机构之间的数据共享和联合建模，从而提高医疗科研的效率和精准度。政务行业在政务行业，隐私计算技术同样发挥着重要作用。政务数据涉及公民个人隐私和公共利益，如何在保障数据隐私的前提下实现政务数据的共享和挖掘，对于智慧城市建设具有重要意义。隐私计算技术可以提供政府数据与电信

随着数字技术的快速发展，隐私计算作为一种新兴技术，正日益受到广泛关注。能够在保护个人隐私的前提下，实现数据的安全共享和高效利用。隐私计算的应用场景十分广泛，涵盖了政务、金融、医疗、广告等多个领域。在政务领域，隐私计算的应用主要体现在政务数据开放共享、智慧城市、联合安防、应急管理及响应等方面。通过隐私计算技术，政府部门可以在不泄露个人隐私信息的前提下，实现数据的跨部门共享和协同办公，提升政府服务迅速、准确地获取所需数据，共同应对突发事件。金融领域是隐私计算应用的另一个重要领域。在信贷风险评估、金融反欺诈、反洗钱、征信、保险定价等方面，隐私计算都发挥着不可或缺的作用。通过隐私计算技术，金融机构可以在保护客户隐私的同时，利用多方数据进行风险评估和欺诈检测，提高金融业务的安全性和效率。此外，在征信和保险定价方面，隐私计算也有助于实现更加精准的风险评估和定价策略。在医疗领域，隐私计算的应用同样共享和高效利用提供了可能。通过隐私计算，医疗机构可以在保护患者隐私的前提下，实现数据的共享和协同研究，推动医疗技术的进步和创新。广告领域也是隐私计算的重要应用场景之一。在精准营销和客户画像方面，隐私

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。通信行业前提下进行联合画像和产品推荐，以及在不泄露客户已有贷款数额、黑名单等信息的前提下评估客户信用情况，降低违约风险。联合反洗钱：隐私计算技术可以帮助金融机构在不共享客户数据的情况下进行反洗钱合作。智能营销

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”安全专项评估认证；荣获“江苏省优秀人工智能产品”、“2022可信AI”实践优秀案例、大数据“星河”隐私计算优秀案例；入选艾瑞咨询“隐私计算卓越者”榜单、易观分析“隐私计算领域典范厂商”等。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。隐私计算技术应用案例隐私计算应用案例一：群租房预测客户需求为整治群租问题，政府需要投入大量人力物力财力，过去主要依靠群众举报，不仅，准确率提升显著在整个模型训练的过程中，无明文数据出本地，各方数据隐私安全受到严格保护隐私计算应用案例二：精准联合营销客户需求客户希望通过自身业务信息，联合相关支付机构建立联合推荐模型，以提高营销模型结果，从而定位目标用户项目成果通过客户与第三方机构联合建立广告推荐模型，实现了近千维的特征扩充转化率等实际投放指标提升效果显著隐私计算应用案例三：联邦信贷风控客户需求某机构出于合规要求需要

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，将自身和外部数据多家机构的数据协作，提高研发效率。例如，通过隐私计算平台，药企可以共享临床试验数据，加速新药的研发进程。政务行业数据共享政务数据融合：隐私计算可以用于政务各部门机构间的内部数据共享和政企数据融合，解决敏感数据合规共享和政务数据处理效率低的问题。例如，通过隐私计算平台，不同政府部门可以共享人口数据、经济数据等，而不泄露敏感信息。互联网行业个性化推荐隐私保护的推荐系统：互联网公司可以利用隐私计算数据，隐私计算技术可以实现运营商之间的数据共享，赋能不同行业的场景应用。例如，通过隐私计算平台，运营商可以共享用户的行为数据，帮助其他行业进行市场分析和用户画像。能源行业数据共享能源数据共享：隐私计算联合起来进行分析，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

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

AquilaInsight是星环科技推出的一款多模数据平台监控软件，为企业运维团队提供了一套统一、完整、便捷的智能化运维解决方案。通过丰富的仪表盘管理、告警与通知管理、实时和历史查询语句运行分析、计算和存储引擎的统一监控、完整的日志收集过滤与检索等功能，实现高效智能运维的目标，充分保证集群稳定高效的运作。业务痛点企业在应对业务部门的扩张以及数据融合创新时，通常会针对不同的项目场景引入不同的数据模型以及大数据产品。这些产品和模型为企业解决了海量多源异构数据的存储管理难题，但与此同时，产品服务的可靠性问题也为企业带来了挑战。服务需要持续高效、稳定、可靠的运作，对于企业运维团队来说需要做到有问题及时发现，资源不够及时扩容，出现故障迅速修复，以防止出现服务器长时间宕机、业务长时间中断、数据丢失等问题。企业如果采用了大量分布式架构的大数据组件，那么运维人员需要掌握每一款大数据产品的相关知识，极大的增加了企业的运维成本以及运维人员的学习成本。并且由于缺乏统一的运维入口，传统的查询运维难以完成指标数据的可视化，极易缺乏或遗漏关键监测指标。在数据碎片化、监控对象粒度庞大的情况下，自动化监控难以实现，无...

近年来，图数据库的价值逐渐得到了大家的关注。作为一家专注于图数据库研发的企业，星环科技成为了行业内备受关注的图数据库公司之一。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，旨在为用户提供数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等全生命周期的基础软件和服务。同时，作为一家深入图计算领域多年的公司，星环科技自主研发了分布式图数据库StellarDB，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。另外，StellarDB还具备毫秒级的点边查询能力、10+层深度链路分析能力和近40种的图分析算法，同时还可提供数据2D和3D展示能力。星环科技进一步推出的StellarDB4.0版本，在数据导入、多跳查询和图算法性能方面实现了数倍升级，同时在易用性、安全性、运维管理和开放性方面也全面升级。这些升级内容均有利于帮助企业用户更高效地挖掘海量数据互联价值。星环科技已经成功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。广泛应用于金融、政府、交通等多个行业的反洗钱、风...

分布式图数据库是一种用于存储、管理和查询图数据的数据库，适用于处理海量复杂数据、实现多跳关系查询和图算法计算。通过分布式存储和计算，实现对大规模图数据的高效管理和查询。分布式图数据库使用图结构存储数据，节点和边可以拥有自定义的属性，支持多种查询语言和图算法。它通常由多个节点组成，每个节点负责存储和处理一部分数据，互相协作完成任务。分布式图数据库适用于金融、社交媒体、医疗等领域的数据分析和挖掘。TranswarpStellarDB是由星环科技自主研发的一款分布式图数据库，兼容开放Cypher查询语言。它支持原生图存储结构，提供PB级别的海量图数据的存储和分析能力。同时，在易用性、安全性、运维管理以及开放性方面也有着不错的表现。TranswarpStellarDB4.0性能在多跳查询和图算法方面实现了数倍升级，并且在易用性、安全性、运维管理和开放性等方面都进行了全面升级，可以帮助企业用户更快、更高效地挖掘海量数据互联的价值。通过采用分布式集群存储的方式，TranswarpStellarDB克服了海量关联图数据存储的难题，并通过集群化存储和丰富的算法来实现低延迟的多层关系查询。已经在金融、政...

图数据库技术是一种应对处理网络、社交网络、金融、物流、人力资源等领域大规模图数据的数据库技术。它的核心思想是将数据以节点和边(或关系)的形式表示为图结构，并且使用图论算法来处理和分析图数据。与传统关系型数据库相比，图数据库具有以下独有的优势：高效处理复杂关系：图数据库能够更加高效和便利地处理网络关系的复杂性，而关系型数据库则需要多表关联，从而开销比较大。更加贴合业务需求：图数据库建立的业务图模型更能够贴合实际业务需求，更好的反映业务中的关系复杂性，同时也更加容易维护和解决问题。易于拓展：作为新型数据库，图数据库基于跨平台开源软件，并且基于标准语言，可以并行处理，易于拓展。更好的查询性能：图数据库采用以图形方式存储的数据，查询性能快，即使在数据量较大时，图查询语言效果也良好。更好的原型应用程序：图数据库的特性，同时也增加了更多的应用程序，这些程序在传统关系型数据库中往往比较困难。图数据库技术在社交网络分析、推荐系统、物流、金融、人工智能等领域有广泛的应用前景。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...

图数据库是一种特殊的数据库管理系统，可以高效地存储和查询各种复杂数据间的关系。一般而言，图数据库是基于图形理论和图形模型而建立的，相比于传统的关系数据库（RDBMS），图数据库能够很好的解决复杂数据之间的连接问题，有着优越的效率和性能。图数据库可以看作一个由节点（节点表示具体的数据）和边（边表示节点之间的生物关系）组成的图，这种图称为图形数据。这些节点和边都具有特定的属性，这些属性包含了数据的详细信息，比如名称，性别，地址等内容。这种数据呈现了一个更加真实和可视的方式，具有更加完整的信息和语义，可以用于多种领域，如社交网络，交通规划，生物医学等，因此有着极其广泛的应用前景。相比于其他数据库系统，图数据库拥有以下优点：应对复杂性：图数据库可以轻松处理各种形式的复杂数据，可以通过在图形结构中表示数据之间的联系，从而实现更好的查询和可视化。相比于传统的关系型数据库，图形数据的可视化更加清晰有条理，能够更加方便的进行复杂数据的关系分析。高效性：图数据库能够高效地处理大量的数据连接操作，而且查询时不需要太多的连接，所以具有更高的查询效率。例如，在社交网络中，图数据库能够高效的搜索出用户之间的关系...

星环科技凭借自身在大数据、人工智能等领域多年来积累的技术优势和实践经验，能够为水电行业打造基于国产基础软件的新一代数据底座，实现海量数据实时接入及应用。在方案中，所有时序数据通过实时接口统一接入星环科技分布式时序数据库TranswarpTimelyre，关系型数据接入关系型分析引擎TranswarpInceptor关系库，非结构化数据接入对象存储平台。然后对时序数据、关系数据进行主题建模和维度建模，将建模结果直接写星环科技分布式数据库入ArgoDB中，形成DWD和DWS层。并在ArogDB中，面向应用分析，构建数据指标宽表、应用主题数据等数据集市层。这里有几个很关键的联合分析技术，一个是“序关分析”，举个例子，我们在做故障预警算法开发的过程中，需要提取故障特征，通过历史设备台账数据（一般存在关系型数据库），把所有设备的故障开始时间、故障结束时间，故障类型等拿出来，关联时序数据库找到设备故障时刻的测点值，这些值要提取出来，作为样本进行AI模型训练。另外一个是流上机器学习与流批一体，按照上面的例子，训练完模型后，需要部署在实时计算引擎上，与离线库中的档案数据表等，构建实时故障预警模型，对同...

TranswarpDataStudio(简称TDS)是星环科技自研的一站式大数据开发工具，提供数据集成、存储、治理、服务和共享等数据处理全生命周期的企业级管理能力。结合星环科技大数据基础平台TranswarpDataHub简称TDH)业界创新的多模态的大数据处理能力，能够提升企业构建数据中台、数据仓库、数据湖等系统的效率，更高效地实现数据资产化和数据业务化数据开发套件，助力企业完成数据统一化数据开发套件包含了大数据整合工具Transporter、数据库在线开发与协同工具SQLBook和任务调度软件Workflow，该套件作为星环科技大数据基础平台TranswarpDataHub的生态开发应用工具，针对数据开发场景，提供数据集成、SQL开发和任务调度的能力，帮助企业将数据归集到数据湖仓，完成数据统一化的过程。数据开发套件的三大核心优势：分布式架构设计，可支持PB级别的数据平台建设，支持日均十万级任务调度，性能可扩展；支持SQL关键词和SQL片段推荐，数据开发知识积累，智能化持续优化开发体验和开发效率；基于大数据平台计算能力提供数据转换能力，避免传统ETL工具本身的计算瓶颈。数据治理套件，...

数字经济时代，边缘计算作为行业数字转型的核心能力底座，正在快速崛起。星环科技也在边缘计算领域进行了诸多探索，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。设备数据管理：平台支持超过20种标准的设备协议，用户只需要进行简单配置便可快速将物联网设备或视频设备接入平台，并进行设备数据实时预览和统一管理。边缘模型部署：平台支持多种框架训练的深度学习模型的上架，通...

星环科技自主研发的数据安全管理平台TranswarpDefensor，基于Defensor的五大核心能力和星环科技全局数据安全策略，可以帮助企业建设以数据为中心的数据安全防护。Defensor能够帮助企业了解内部数据敏感信息的资产地图，发现潜在风险，并监控企业重要数据的合规使用；同时，也能对企业敏感数据进行分类分级，通过数据脱敏、水印等方式对数据进行事前事后的保护，防止数据泄露或能够在数据泄露后做到可以溯源追踪。五大核心能力：分类分级、数据脱敏、操作监测、操作审计、个人信息去标识第一，敏感数据识别与分类分级，帮助企业全面梳理敏感资产，并绘制分类分级资产地图。Defensor内置的分类分级标准参照，涵盖了多个行业法律法规，并与律师深度合作探讨，共同落实了大量规则；基于正则表达式、关键字内容、算法匹配、字典匹配等方式，自动扫描全局敏感数据，提供定时敏感识别扫描任务。第二，提供数据脱敏和水印等能力，让敏感数据可以脱敏后服务业务，并在发生泄露后可以追踪溯源。平台预置多种脱敏算法，开箱即用，满足不同场景，不同安全等级的脱敏要求。当敏感数据需要对外流通时，支持在数据集中嵌入水印，当数据发生泄漏后，...

图数据库相对于其他传统的数据库有很多优势，以下是几点常见的优势：灵活的数据模型：图数据库支持灵活的数据模型，可以存储复杂的实体类型和其之间的关系，如社交网络、地图路线等复杂模型。强大的关系查询能力：图数据库通过树状遍历方式遍历关系，使用广度优先搜索和深度优先搜索算法，提供更快速、更精确的关系查询和分析。高效的数据处理能力：图数据库处理大规模图数据的效率更高，能够对图数据进行快速存储、索引和查询，降低了大数据量和高并发访问时的数据处理成本和时间成本。聚焦场景：图数据库适用于需要对关系进行建模和分析的应用场景，更加专注于应用场景的需求，为用户提供更好的数据处理能力和建模分析能力。多语言支持：图数据库支持多种语言，为多类开发者和企业提供了更便利的操作性和接口。图数据库具有灵活性高、查询性能强、数据处理能力优异、聚焦场景和多语言支持等优势。这些优势使得图数据库在现代大数据场景下的应用越来越广泛化。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服务，在图计算领域深耕多年，自主研发了分布式...