隐私计算政务大数据

隐私计算平台在医疗大数据和政务大数据平台的应用如下：医疗大数据平台促进医疗机构间数据共享：不同医院之间可通过隐私计算平台共享患者数据，如病历、检查检验结果等，以提供更全面准确的诊断和治疗方案。各医院数据不出院的数据共享机制，利用隐私计算模型快速实现标准化数据筛选、病例样本入组及不涉及原始数据的计算结果采集，同时通过区块链技术对计算过程进行自动存证与监管。助力医疗健康大数据中心建设：医疗健康大数据医疗数据合作方案，实现在数据隐私保护下医学数据安全统计分析和医学模拟仿真和预判，从而进行跨机构的医学影像识别、临床医学研究、疾病筛查、AI辅助诊疗等医疗领域应用，提升医疗领域的数智化水平。政务大数据平台打破部门间信息壁垒：利用隐私计算技术解决政务数据共享中的隐私保护问题，实现不同政府部门之间的数据要素共享，在流转模式下达到“原始数据不出域”的目标，保证数据在共享融合过程中的“可用、不可见”状态，打破部门、区域之间的信息烟囱，实现真正的信息共享和数据价值的传递。提升政务决策科学性：通过隐私计算平台融合政府数据和社会、企业数据进行安全计算、联合统计、联合建模，为疫情防控、产业政策实施、网络犯罪监测

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。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，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。它不仅能够保障数据安全，还能促进数据要素市场化配置，推动数字经济高质量发展。政务隐私计算正在重塑政府数据治理模式，为平衡数据安全与价值挖掘提供了可行路径。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

大数据隐私计算是在大数据背景下，为解决数据隐私保护与数据价值挖掘之间矛盾而产生的新兴技术领域。随着大数据技术的快速发展，数据量呈爆炸式增长，数据的价值日益凸显。然而，在大数据的收集、存储、分析和共享过程中，不可避免地涉及到大量的个人隐私信息和敏感数据，如果不加以保护，容易导致隐私泄露，给个人和企业带来严重的安全风险。因此，需要在充分挖掘大数据价值的同时，确保数据的隐私安全，大数据隐私计算应运而生）：通过在数据中添加精心设计的噪声，使得对数据的查询结果在一定程度上模糊了个体数据的差异，从而保护了数据集中个体的隐私。在大数据分析中，即使对经过差分隐私处理的数据进行多次查询和分析，也难以推断出单个个体的，联合构建更全面、准确的用户画像，为用户提供个性化的服务和产品推荐。优势隐私保护能力强：通过多种先进的隐私保护技术，能够在大数据处理的各个环节有效保护数据隐私，降低隐私泄露的风险。数据价值挖掘充分：在确保隐私安全的前提下，实现了数据的跨机构、跨领域共享和整合，充分挖掘了大数据的价值，为企业和社会创造更多的经济和社会效益。合规性好：符合相关法律法规和监管要求，帮助企业避免因隐私问题引发的法律风险。

分析中，隐私计算可以在不泄露客户信息的前提下，对物流数据进行处理和分析，优化配送路线和提高配送效率。人工智能和大数据领域：隐私计算可以帮助企业在保护用户隐私的前提下，实现大数据的处理和应用。例如，在人脸控、营销等场景。金融机构可以利用隐私计算促进数据技术与金融业务的深度融合，提高风险防控能力和业务效率。政务领域：隐私计算助力智慧城市建设、数据基础设施建设、企业投融资、普惠金融等活动。通过隐私计算技术，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，医疗机构可以在不泄露患者个人信息的前提下，进行疾病研究和治疗方案的优化。电子商务和广告领域：隐私计算可以防止企业和个人用户的隐私信息被泄漏或滥用。通过隐私计算技术，可以实现隐私数据的加密和保护，从而提高个人用户和企业对数据安全的信心和信任。例如，在推荐系统中，隐私计算可以在保护用户隐私的同时，实现精准推荐，提升用户体验。智能交通领域：隐私计算可以实现对车辆和行人的实时监控和追踪，同时保护个人隐私不被泄露。例如，在

隐私计算与大数据分析的巧妙结合，不仅能够有效保护数据隐私，还能实现大数据的高效分析和处理，为不同场景下的隐私保护需求提供了有力支持。分布式隐私计算：通过将数据分散到多个计算节点上，并使用加密和安全大数据的共享和流通，促进数据的价值发挥。安全多方计算：能够在多个参与方之间保护数据隐私的同时，进行高效的计算和分析。通过使用加密和安全协议，安全多方计算确保了参与方之间的数据安全性和隐私保护，为跨组织分析结果在满足一定隐私要求的同时，仍具有较高的准确性。隐私计算与大数据的结合为数据隐私保护和高效分析处理提供了有力的支持。通过采用分布式隐私计算、联邦学习、安全多方计算、同态加密和差分隐私等技术手段，在保护数据隐私的前提下，实现大数据的高效分析和处理。协议来保护数据隐私，分布式隐私计算能够在保护隐私的同时，提高数据处理效率和准确性。这种技术适用于大规模数据处理场景，如金融风控、医疗数据分析等，能够确保数据的安全性和隐私性，同时满足业务需求。联邦学习、跨领域的合作提供了技术支持。同态加密和差分隐私：同态加密可以在不暴露明文数据的情况下进行计算，得到与明文数据相关的结果，从而实现了数据隐私的保护和高效分析。而差分隐私则通过添加噪声来保护数据隐私，使得

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，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，并快速建立机AI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困境。平台提供多种开箱即用的工具民生、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

、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

效率。同时，在智慧城市建设中，隐私计算可以助力城市管理部门在保障个人隐私的同时，利用大数据和人工智能技术提升城市管理水平。此外，在联合安防、应急管理及响应方面，隐私计算也能够确保在紧急情况下，各部门能够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

图数据库是一种用于存储和管理图数据的数据库，其数据模型采用图结构，由节点和边组成，并可以存储节点和边的属性，实现复杂关系的存储和查询。图数据库广泛应用于社交媒体、金融、物流、医疗、能源等领域。以下是图数据库主要应用场景：社交媒体：图数据库可以对社交网络中的关系和行为进行建模和分析，帮助社交媒体企业更好地了解用户需求和行为，实现精准定向广告和推荐。金融：图数据库可以帮助金融机构识别和预测欺诈行为、洗钱、风险管理等，从而提高金融业务的安全性和可靠性。物流：图数据库可以管理物流中的运输网络和物流信息，实现物流运输过程的可视化、实时监控和优化。医疗：图数据库可以帮助医疗机构分析医疗记录、患者病史、药品治疗效果等数据，优化医疗服务流程，支持医疗决策和疾病预测。能源：图数据库可以帮助能源企业管理能源产业链上的复杂关系和数据，提高能源效率、降低成本、控制风险。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，自主研发了分布式图数据库StellarDB，兼容openCy...

TranswarpStellarDB是星环科技自主研发的企业级分布式图数据库，提供高性能的图存储、计算、分析、查询和展示服务。StellarDB支持原生图存储，千亿点、万亿边、PB级大规模图数据存储；具备10+层的深度链路分析能力，提供丰富的图分析算法和深度图算法；支持标准图查询语言并兼容openCypher，并具备海量数据3D图展示能力。可以帮助用户快速开发欺诈检测、推荐引擎、社交网络分析、知识图谱等应用。StellarDB优势：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...

TranswarpStellarDB是一款为企业级图应用而打造的分布式图数据库，用于快速查找数据间的关联关系，并提供强大的算法分析能力。StellarDB克服了万亿级关联图数据存储的难题，通过自定义图存储格式和集群化存储，实现了传统数据库无法提供的低延时多层关系查询，在社交网络、金融领域都有巨大应用潜力。TranswarpStellarDB具有以下优势：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...

Sophon是星环科技推出的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。Sophon在智能制造、智能安防、智能工地、智能交通、智能城市、智能校园、智能加油站等城市治理、设备可预测性维护等云边一体场景有着广泛的应用。智能制造方面，星环科技联合行业专家和合作伙伴，形成“平台、经验、应用”三轮驱动的服务模式，为化工、钢铁、冶金、设备制造、风电、光伏、发电等多个领域用户，提供包括数字孪生、仪表数据管理、实...

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AI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。星环科技基于隐私计算的数据流通产品支持多方AI协作，可以提供端到端的数据安全防护、隐私保护与隐私计算技术；提供基于硬件安全防护的可信计算提供卓越的联合建模能力，保障数据可用不可见；提供基于零信任架构和TEE技术，保证企业数据的安全和合规使用的能力。支持隐私查询、隐私求交、匿踪查询、横纵向学习等多种多个参与方的隐私计算场景；内置联邦风控、联邦反欺诈、联邦推荐等通用模板，帮助企业迅速借助数据流通建立个性化业务。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...

高性能是图数据库重要的特点之一。与传统关系型数据库相比，图数据库在处理大规模图数据时，具有更快的读写速度和更强大的查询能力。以下是一些高性能的图数据库TranswarpStellarDB的介绍：TranswarpStellarDB是星环科技自主研发的企业级分布式图数据库，提供高性能的图存储、计算、分析、查询和展示服务。StellarDB支持原生图存储，千亿点、万亿边、PB级大规模图数据存储；具备10+层的深度链路分析能力，提供丰富的图分析算法和深度图算法；支持标准图查询语言并兼容openCypher，并具备海量数据3D图展示能力。可以帮助用户快速开发欺诈检测、推荐引擎、社交网络分析、知识图谱等应用。高性能图数据库StellarDB的优势：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...

企业数字化转型面临跨模型开发复杂、IT架构复杂（运维复杂；运维成本高；跨平台开发成本高；容易形成数据孤岛；数据流转复杂，一致性难以保障；数据存储冗余；计算/存储资源之间存在竞争）等困难，因此需要多模型支撑，引入多模型数据库。星环科技一直致力于国产化数据库的自主研发，打造了自主可控的高性能分布式数据库ArgoDB。作为一款领先的多模型数据库，ArgoDB支持关系型、搜索、文本、对象、图等10种数据模型，能够帮助用户简化系统架构、减少开发运维成本、提升用户体验和数据洞察力，满足更多复杂业务需求。ArgoDB可以替代Hadoop+MPP混合架构。支持标准SQL语法，提供多模分析、实时数据处理、存算解耦、混合负载、数据联邦、异构服务器混合部署等先进技术能力。通过一个ArgoDB数据库，就可以满足数据仓库、实时数据仓库、数据集市、OLAP、AETP、联邦计算等各种需求。不同于传统方案为不同类型的数据单独部署和使用不同的数据库产品，基于星环科技ArgoDB的多模型统一技术架构，用户可以实现不同模型数据的统一存储管理，并且用户只需用一句SQL就能同时访问这3种存储模型进行联合分析，替代了之前3段代码...

TranswarpDefensor是星环科技自主研发的数据安全管理平台，具备五大核心能力，包括了：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；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；能识别敏感数据操作并进行监测，能够识别流动中的敏感数据并触发对应的管理策略；大数据平台和数据库的操作审计，避免违规操作带来的数据安全风险；基于GB/T37964-2019《信息安全技术个人信息去标识化指南》《信息安全技术个人信息去标识化效果分级评估规范》实现自动化个人信息识别、去标识化以及去标识化评级，实现企业个人信息资产保护。基于以上五大核心能力，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。目前Defensor在交通、医疗、金融、高校等多个领域有落地案例。在车联网领域，随着智能化发展，云端产生了大量个人隐私数据，为了避免个人隐私泄露，防止不...

随着全球数字化进程加速，数据资源的战略价值日益凸显，《“十四五”大数据产业发展规划》中指出：“鼓励开展数据治理相关技术、理论、工具及标准研究，培育数据治理咨询和解决方案服务能力，提升行业数据治理水平。”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，构建明日数据世界。在数据治理方面，星环科技能够从数据标准管理、数据质量管理、数据模型管理、数据架构管理、元数据管理、主数据管理、数据分级与安全管理等多方面，提供数据治理解决方案，帮助客户更好地实现数字化转型。星环科技数据治理整体解决方案框架包括了战略、机制、能力和平台四块，我们的愿景和目标，是为企业开展体系化数据治理、打造企业核心数据资产和持续赋能企业的业务价值创造。在机制层，可以为客户提供组织架构、管理制度、工作流程和成熟度评估等咨询服务，同时在每一次项目中，都为客户提供丰富的数据治理相关培训。在能力层，为企业的数据标准、数据质量、数据安全、数据生存周期、数据应用以及数据架构提供咨询和实施服务。未来星环科技还将一如既往发挥自身技术优势，赋能企业实现高效的数据治理...

什么是时空数据库？时空数据库（Spacial-temporaldatabase）是一种专门用于存储和管理时空数据的数据库管理系统，它是传统关系型数据库的一个扩展，可以实现对时空数据进行有效管理和处理。时空数据是指带有时空坐标或时间戳的数据，例如地图、气象数据、交通、城市规划等。因此，时空数据库可以用于多种应用程序，如地理信息系统、航空航天、气象预报、GPS导航等。时空数据库与传统数据库不同的是，它提供了额外的功能和数据类型，例如点、线、面等空间对象和时间序列数据类型。此外，时空数据库还支持空间查询和时空查询，例如常见的缓冲区查询，使得用户可以在时空范围内进行查询和分析。这种数据库可以对时空数据进行高效的存储、查询、更新和分析，并通过插件技术集成其他地理信息数据源。时空数据库典型应用场景时空数据库具有广泛的应用场景，主要涵盖以下几个方面：交通运输领域：时空数据库可以应用于公路、铁路、航空等交通模式的时空分析和智能调度，如交通拥堵预测、路况优化、航班调度等。城市规划和管理：时空数据库可以应用于城市规划、交通规划、城市公共服务等领域，通过分析城市的时空数据，提高城市运营效率和公共服务水平，如...