提供隐私计算服务
Sophon P²C是一款分布式隐私计算平台,集隐私计算、加密网络通信等多种功能,为多方安全建模提供完整的解决方案。以隐私保护为前提,Sophon P²C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,方便用户在联邦框架下进行数据处理、分析、特征工程等工作,并快速建立机器学习和深度学习模型。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。Sophon P²C的多种联邦学习算法适用于各类垂直业务场景,为跨企业AI协作提供安全可靠的平台支持。
Sophon P²C是一款分布式隐私计算平台,集隐私查询、隐私计算、加密通信等多种功能,能够为多方安全建模提供完整的解决方案。其以隐私保护为前提,能够帮助用户解决跨组织协作时无法安全利用各方数据的困境。
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可信隐私计算
审计性的可信服务,有效解决了数据隐私保护和数据共享的问题。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、联邦学习等多种功能,为隐私计算提供完整的可信隐私计算是基于隐私计算和安全计领域的技术实现,并且在此基础上提供高级别安全保障、隐私保护和数据共享能力。其主要目的是保护数据隐私、避免数据泄露、提高数据共享率、实现智能化计算和数据分析等。相较于对隐私计算过程进行推导和溯源,有利于发现隐私数据泄露的源头和原因,做出相应的应对更新。非侵入性:能够在无需客户端、服务器或内部插件的前提下完成便携式的防撕裂计算,保证数据隐私安全并减少对客户端的干扰。反数据分析:对输出数据进行打乱、扰动和干扰以减少敏感数据泄露的风险,具有一定的反数据分析能力。可信隐私计算是一项高级别的隶属于隐私计算和安全计算技术的计算方法,旨在提供高可靠性、可操作性、可验证性和可传统的隐私计算技术,可信隐私计算具有更高的安全性和可信度,具体包括以下特:可验证性:能够对隐私计算过程进行验证,在保证隐私和安全的前提下,保障计算的正确性和可靠性,消除不可信因素的干扰。可审计性:能够

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隐私计算公司
隐私计算正在成为当今数字时代中的一个热门话题。作为一种创新的数据处理方式,隐私计算能够在保护用户数据隐私的同时,实现数据的有效利用。星环科技就是隐私计算服务公司之一。星环科技分布式隐私计算平台-SophonP²C星环科技分布式隐私计算平台SophonP²C集多方安全计算、联邦学习等多种功能,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。平台支持联邦学习、多方安全计算、匿踪查询等功能;性能方面,联邦学习与多方安全计算可达亿级数据量,助力数据要素安全流通和价值迸发,实现数字经济时代下的跨企业和行业的AI协作。星环科技的隐私计算技术已落地如数星河案例隐私计算优秀案例等多项认证和荣誉。随着隐私技术产品的技术能力和应用模式越发成熟,隐私计算将有助于构建数据流通的基础设施,在保证安全的前提下有效持续释放数据要素价值,促进数字经济高质量发展。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。在政务民生场景,SophonP²C通过纵向联邦学习联合居民用电数据与用水数据,生成群租房预测名单。在联合建模过程中,全程明文

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国内隐私计算平台
、云上部署等多种方式,轻松完成平台上线。4.低代码可视化隐私计算平台,提供算子托拉拽式本地数据清洗与特征工程能力,实现高效数据预处理。5.多行业AI落地经验,可提供专家级应用服务,如联邦风控、联邦反星环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(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、容器部署欺诈、联邦推荐等人性化AI场景建模服务,助力企业降本增效。星环底座支持,隐私保护全链路1.基于星环全链路数据隐私保护能力,可围绕数据的集成、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。2.将星环大数据分析能力与隐私计算相结合,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。3.可与星环数据安全管理平台Defensor、数据商城Datamall、数据

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隐私计算产品
、Spark以及Tensorflow、PyTorch等深度学习框架,并提供专家级应用服务,能够满足企业多种垂直应用场景下的AI需求,降低企业决策成本。隐私计算建模:SophonP²C在各参与方数据不互通的情况下,就能完成联合建模,实现数据不动模型动的效果,从而避免数据泄露;同时其提供的个性化隐私计算建模服务,能够针对本地数据和联邦模型进行微调,提升联邦模型性能。稳健与灵活的系统:SophonP²C隐私计算产品-SophonP²C星环分布式隐私计算平台SophonP²C集多方安全计算、联邦学习等多种功能,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清洗及联邦特征工程,为后续联邦建模提供保障。强大的联邦建模:SophonP²C支持横向及纵向的逻辑回归、线性回归、K均值等常用统计分析和机器学习算法,并针对隐私计算中的数据分布不一致问题,对多种场景和算法提供了个性化隐私计算算法的适配和改造。多样的联邦数据和模型评估:支持输出丰富的数据质量和算法模型评价指标,帮助用户确定联邦数据质量和模型在制定场景下的业务效果,实现联邦意义下各方特征质量和重要性的

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隐私计算公司排名
可视化隐私计算平台,提供算子托拉拽式本地数据清洗与特征工程能力,实现高效数据预处理。多行业AI落地经验,可提供专家级应用服务,如联邦风控、联邦反欺诈、联邦推荐等个性化AI场景建模服务,助力企业降本增效。星环底座支持,隐私保护全链路基于星环全链路数据隐私保护能力,可围绕数据的集成、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。将星环大数据分析能力与隐私计算相结合,多种加密安全手段星环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)等多种隐私计算功能。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。提供页面可视化安装部署,并支持实体部署、容器部署、云上部署等多种方式,轻松完成平台上线。低代码平台底座。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

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可信隐私计算
可信隐私计算是在隐私计算基础上,强调安全性、可用性和隐私保护能力等符合设计声明预期,以满足数据需求方、数据提供方和监管方等各方需求的技术和应用体系。内涵与特点内涵:可信隐私计算在隐私计算技术应用计算:通过加密技术和安全协议,使多个参与方在不泄露隐私数据的情况下进行协同计算,确保数据交互和计算过程的安全性。联邦学习:参与方在本地训练模型,将模型参数加密上传到中央服务器进行聚合和更新,再返回给各信息不泄露。政务领域:政府部门在人口普查、经济统计、公共服务等工作中,整合多部门数据时保障数据隐私安全,提高政务数据的利用效率。评估评测中国信通院评测体系:中国信通院的“可信隐私计算”评估评测体系是目前国内隐私计算领域最早、最全、广受行业认可的评测体系,涵盖功能、性能、安全、场景、一体机等产品侧评测方法,以及应用方能力等应用侧评估方法。评测意义:为技术提供方搭建研发框架,规范产品形态,提升产品安全性过程中,注重技术的可靠性和安全性,确保数据在处理和流通环节中的隐私得到有效保护,同时保障计算结果的准确性和可用性。特点:通常具有安全可证、隐私保护、流程可控、高效稳定、开放普适等基本特征。关键技术多方安全

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隐私计算服务
智能交通监控系统中,隐私计算可以在不暴露个人身份的前提下,对交通违法行为进行识别和预警。物流配送领域:隐私计算可以帮助企业实现在保护客户隐私的同时,提供更精细、高效的物流配送服务。例如,在物流数据技术,可以实现公共数据与社会数据的深度融合,为政府决策提供更加精准的数据支持。医疗领域:隐私计算可以在保护患者个人信息不被泄露的同时,实现多数据的共享、处理和分析。例如,通过隐私计算技术,医疗机构可以在不不泄露各自隐私数据的情况下,利用隐私数据参与保密计算,共同完成某项计算任务。可信执行环境(TEE):可信执行环境利用硬件层面的可信执行技术,为数据提供了一层额外的安全保护。联邦学习(FL):联邦学习通过在多个参与方之间进行模型参数的交换和更新,实现机器学习模型的训练和应用,同时保证数据隐私的安全。隐私计算是面向隐私信息全生命周期保护的计算理论和方法,具体是指在处理视频、音频、图像、图形、文字、数值、泛在网络行为信息流等信息时,对所涉及的隐私信息进行描述、度量、评价和融合等操作,形成一套符号化、公式化且具有量化评价标准的隐私计算理论、算法及应用技术,支持多系统融合的隐私信息保护。隐私计算涵盖信息所有者、搜集者、发布者和使用者在信息采集、存储、处理、发布(含交换)、销毁等全生命周期中的所有

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隐私计算,什么是隐私计算?
隐私计算是一种保证两个或多个数据提供方在不泄露敏感数据的前提下进行联合计算的技术和系统。在隐私计算的框架下,参与方的数据不出本地,各方能对密文数据进行分析计算并验证计算结果,保证在各个环节中数据可用不可见。隐私计算技术有多种常见的形式,包同态加密、安全多方计算和差分隐私等。同态加密技术能够在不暴露明文的情况下对密文进行计算,而安全多方计算可以保证在多个数据提供方之间进行计算而无需交换实际的数据在多个医疗机构之间共享患者的医疗数据,而不会暴露个人隐私信息,从而提高医疗资源的利用效率。在电子商务领域中,隐私计算技术可以帮助商家进行用户行为分析,而不会泄露用户的人信息,从而提高商家的服务²C集多方安全计算、联邦学习等多种功能,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,从而保护计算数据的隐私性。差分隐私技术则可以在不暴露个人信息的情况下对数据进行分析和共享。隐私计算技术的应用场景非常广泛,包括金融、医疗、电子商务、智能交通等领域。例如,在医疗领域中,隐私计算技术可以
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基于数据安全网关的跨境安全流通方案
星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,基于在大数据、分布式数据库、隐私计算、数据安全流通领域有着多年积累,研发了数据要素流通全过程的一系列工具,在各方数据不出域的前提下,为数据资源方和数据消费方提供数据交付服务。2022年9月星环科技曾受邀出席“深数交”数据合规活动,分享数据安全出境解决方案。2021年星环科技成为上海数据交易所首批签约数商。2022年12月星环科技与中国东信旗下北部湾大数据交易中心达成了战略合作。伴随数字经济蓬勃发展,融入全球数据跨境流动的趋势不可避免。数据出境安全治理受到广泛重视,为进一步规范数据出境活动,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,国家互联网信息办公室发布了《数据出境安全评估办法》。国内运营的外企(尤其是零售、化工等)、新能源汽车以及生态企业(含自动驾驶等)、国际化企业与出海企业、跨境电商和物流、有融资需求的基于数字化做业务创新的创业公司等是国内迫切需要落实数据安全出境的企业。然而企业在落地数据出境安全方面存在一些实际困难,主要体现在:错综复杂的数据如何分类分级,如何识别重要数据;重要数据如何存储和管理,才能达到相关法律法规的...

星环科技图数据库StellarDB是国产高性能图数据库,采用分布式架构和原生图计算引擎,支持超大规模数据管理和高效的图计算。TranswarpStellarDB具有以下特点: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,具有良好的可扩展性,支持在线扩容和升级。拥有万亿级图数据处理能力,支持数据多副本,提供集群高可用和高可靠。灵活的查询方式:计算引擎支持灵活易懂的图查询语言TranswarpExtended-OpenCypher,拥有丰富的图操作语法。同时提供SQL支持,多模场景灵活切换。深度分析能力:支持10层及以上的图深度遍历和复杂分析。丰富的算法库:内置丰富的算法库,几十种图算法开箱即用,优化的分布式并行图算法,千万级子图计算效率达到行业先进水平。企业级功能:支持用户权限认证、集群状态监控、日...

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数据要素安全流通服务
数据要素是数字经济发展的关键生产要素,是数字经济发展的基础。加快培育数据要素市场是全面建设社会主义现代化国家的一项基础性工作,对推动经济高质量发展、建设数字中国和数字强省、促进经济社会数字化转型具有重要意义。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。基于在大数据、分布式数据库、隐私计算、数据安全流通领域的多年积累,星环科技研发了数据要素流通全过程的一系列工具,在各方数据不出域的前提下,为数据资源方和数据消费方提供数据交付服务。2021年星环科技成为上海数据交易所首批签约数商。2022年9月星环科技曾受邀出席“深数交”数据合规活动,分享数据安全出境解决方案。2022年12月星环科技与中国东信旗下北部湾大数据交易中心达成了战略合作。星环科技在产品的各层级上都完善了安全技术,从而可以给用户提供体系化的数据安全防护能力,助力企业高效、合规的开展数据流通业务。在基础设施层,星环科技提供基于容器的云原生操作系统TCOS,它不仅能够提供容器隔离和镜像扫描,还新增了漏洞检测以及面向业务的微隔离安全技术,从而可以为用户开辟一个独立的数据与计算环境,外部的服务未经授权无...

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金融、医疗知识图谱平台
垂直领域知识图谱产品主要用于面向特定领域知识应用需求,通过构建和应用知识图谱解决对应领域的专业问题。目前,知识图谱在智慧医疗与智慧金融领域已取得了一系列成功实践,被应用于辅助医生、药物发现、临床科研、风险防控、内部监管、投资研究、保险理赔等众多实际业务场景,并涌现出了一批知识图谱产品或服务平台。星环科技自主研发的知识图谱平台Sophon正是一款覆盖知识全生命周期,集知识的采集、建模、融合、存储、计算及应用为一体的知识图谱产品。平台支持低代码图谱构建、智能化知识抽取、多模态知识存储与融合、多形式知识计算和推理以及多维度的图谱分析。除了具备链路完备性,平台还从业务场景出发,沉淀了金融、保险等场景的图数据模型、规则模型和算法模型,可以帮助用户快速解决不同场景下的业务问题。目前,星环科技Sophon已经在金融等多个行业成功落地,在反洗钱、反欺诈、疫情防控、公共安全、企业级营销、保险知识智能问答等场景有着广泛的应用。同时星环科技在推动知识图谱技术创新和成功落地的过程中,也获得了多项荣誉和权威认可:入选Gartner《MarketGuideforArtificialIntelligenceStar...

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图数据库有哪些特点?
图数据库是现代数据库系统中的一种,它主要的特点就是使用了图论的概念来进行数据管理。传统的关系型数据库通常是基于表和列的结构进行数据管理,而图数据库则是构建了节点和边的图形结构,可以更好的表示现实世界中的复杂关系。下面是图数据库的几个主要特点:1.基于图形结构:图数据库是基于图形结构来进行数据管理的。它通过节点和边来构建数据的表示形式,使得数据之间的关系和结构更加直观和清晰。这对于处理关联复杂、数据关系复杂的场景具有重要意义。2.高效地关系查询和分析:图数据库具有高效的关系查询和分析能力。对于一个大规模的图,传统的SQL查询方式显然不能满足查询时间的要求。而图数据库则可以通过图数据库内部的算法来进行实时的查询和分析。尤其是针对一些复杂的图分析算法,图数据库更能够快速地获得结果,提高查询速度。3.可扩展性:由于采用了分布式的技术设计,使图数据库的可扩展性极佳。当需要管理的数据量增加时,图数据库可以通过简单的集群扩展方式来实现性能的提升。而且,图数据库的分布式能力也可以让其在多个节点上进行操作,提高了系统的容错能力和加载能力。4.元素和关系度量:图数据库具有丰富的元素数据和关系数据量度方式。...

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国产化替代升级实践
新时代需要新技术,企业应抓住机遇实现旧平台的改造升级数据库技术经过不断的发展,已经从以Oracle、IBM为代表的集中式数据库,演进到分布式、多模型、云原生的形态,并在很多场景应用落地,带来了真实的业务价值。当前得益于国家政策的大力扶持以及国内市场环境的快速发展,国产软件加速发展,国产化替代进程正在不断加速。自主可控是国产化替代的核心,同时也是一个阶段性的目标。我们不应该满足于此,应该抓住国产化改造的机遇,用新技术去替代老技术,实现自主可控的同时,完成旧系统的改造升级,这也是信创的主旨。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,在分布式技术、多模型技术、数据云技术等方面有很多技术突破。比如大数据基础平台TDH是全球首个通过TPC-DS基准测试的产品;提出了创新的多模型统一技术架构,支持业内主流的10种数据模型,Gartner®发布的中国数据库技术发展趋势报告引用星环科技多模型联合分析用例,论证了多模型融合分析的趋势和价值。基于多年积累的分布式技术、多模型统一技术、数据云技术等,星环科技打造了分布式数据库ArgoDB、分布式交易型数据库KunDB、分布...

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银行图数据库的应用场景:反洗钱:图数据库可以将可疑交易数据存储于其中,帮助银行更快速地提取、分析与关系,识别出潜在的洗钱行为。客户关系管理:银行图数据库可以将客户的不同信息(如交易记录、信用评级、客户所在地和行业等)进行整合,并将这些信息在一个数据仓库中呈现出来。这使得银行能够更加精准地分析客户需求,提供更加符合客户需求、更加优质的服务。风险管理:银行是一个与风险息息相关的行业。图数据库可以帮助银行对相关风险进行整合和分析。通过解析大量的金融数据,图数据库可以找出潜在的风险点,提前控制风险。数字化转型:图数据库能够将社交网络、收集的数据等信息关联起来,并创造性地开拓新业务模式。除了与客户密切相关的业务领域,图数据库还能够在支持业务流程优化方面发挥重要作用。营销:银行可以使用图数据库来收集客户数据、行为数据等,这样可以更加精确地预测客户习惯,对客户进行更加细致的营销和服务。银行图数据库有着广泛的应用场景,可以在多个角度上支持银行的业务发展,提高服务的质量和效率。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...

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分布式隐私计算平台
星环科技分布式隐私计算平台SophonP²C集多方安全计算、联邦学习等多种功能,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。平台支持联邦学习、多方安全计算、匿踪查询等功能;性能方面,联邦学习与多方安全计算可达亿级数据量,助力数据要素安全流通和价值迸发,实现数字经济时代下的跨企业和行业的AI协作。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。在政务民生场景,SophonP²C通过纵向联邦学习联合居民用电数据与用水数据,生成群租房预测名单。在联合建模过程中,全程明文数据不出,有效保护了居民用水用电的数据隐私信息。联合训练模型比本地单独用电数据训练的模型AUC提升20%以上,赋能政务决策高效的处理分析能力,为政府有效排查群租房,消除群租房造成的消防、安全隐患,打造和谐、安全、美丽的生活环境作出了突出贡献,为政务决策、民生建设发挥信息化支撑保障作用。在精准营销场景,通过纵向联邦学习,车企安全引入了多方数据,丰富用户特征维度,对用户行为进行统计分析。在联合建模过程中,全程明文数据...