隐私计算+大数据平台

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：广告商和互联网平台可以在不直接获取用户隐私数据的情况下，通过隐私计算技术对用户的行为数据进行分析，实现精准广告投放，提高广告效果和用户体验。用户画像构建：互联网企业之间可以在保护用户隐私的基础上，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

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：广告商和互联网平台可以在不直接获取用户隐私数据的情况下，通过隐私计算技术对用户的行为数据进行分析，实现精准广告投放，提高广告效果和用户体验。用户画像构建：互联网企业之间可以在保护用户隐私的基础上，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

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：广告商和互联网平台可以在不直接获取用户隐私数据的情况下，通过隐私计算技术对用户的行为数据进行分析，实现精准广告投放，提高广告效果和用户体验。用户画像构建：互联网企业之间可以在保护用户隐私的基础上，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

1.隐私计算平台概述隐私计算平台是一种支持多方平等协作和大数据复杂逻辑密文计算的高性能平台，致力于扫除隐私合规技术壁垒，促进数据价值跨域流通和融合创新。这些平台融合了学术界和产业界的前沿成果，基于策定制和定向支持提供依据。运营商：用于跨行业数据合作生态发展，提升数据运营场景与数据计算能力与效率。5.隐私计算平台的优势数据合规流通：构建数据合规流通生态，激活数据要素市场化价值，为多家金融机构提供优质、稳定、高效、自主可控的可信隐私计算服务和行业级解决方案。跨行业数据共享：形成基于可信隐私计算的互联互通数据安全共享体系，实现跨行业、跨区域、跨平台的联合风控。技术标准制定：积极参与行业标准制定，带动安全多方计算、零知识证明、同态加密等核心技术与国密算法、经典密码原语，有效支持各类通用隐私计算。2.隐私计算平台的技术进展隐私计算技术在不断成熟，主要体现在以下几个方面：软硬件协同优化：硬件加速在隐私计算性能提升方面发挥关键作用，专用芯片和控件的使用将进一步提升隐私计算的性能。大规模分布式计算：隐私计算逐渐向大规模分布式计算迈进，解决计算量方面的瓶颈。工具化、模块化服务：满足用户的个性化与定制化需求

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1.隐私计算平台概述隐私计算平台是一种支持多方平等协作和大数据复杂逻辑密文计算的高性能平台，致力于扫除隐私合规技术壁垒，促进数据价值跨域流通和融合创新。这些平台融合了学术界和产业界的前沿成果，基于策定制和定向支持提供依据。运营商：用于跨行业数据合作生态发展，提升数据运营场景与数据计算能力与效率。5.隐私计算平台的优势数据合规流通：构建数据合规流通生态，激活数据要素市场化价值，为多家金融机构提供优质、稳定、高效、自主可控的可信隐私计算服务和行业级解决方案。跨行业数据共享：形成基于可信隐私计算的互联互通数据安全共享体系，实现跨行业、跨区域、跨平台的联合风控。技术标准制定：积极参与行业标准制定，带动安全多方计算、零知识证明、同态加密等核心技术与国密算法、经典密码原语，有效支持各类通用隐私计算。2.隐私计算平台的技术进展隐私计算技术在不断成熟，主要体现在以下几个方面：软硬件协同优化：硬件加速在隐私计算性能提升方面发挥关键作用，专用芯片和控件的使用将进一步提升隐私计算的性能。大规模分布式计算：隐私计算逐渐向大规模分布式计算迈进，解决计算量方面的瓶颈。工具化、模块化服务：满足用户的个性化与定制化需求

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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(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、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、联邦反云平台TDC等星环产品以松耦合的方式组成可信数据流通解决方案，提供安全、合规的数据跨域流通能力。权威机构认证,数据安全有保障1.SophonP²C作为国内首批通过信通院联邦学习资质认证的隐私计算平台

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本节测试主要描述了Hippo1.0在关键测试上的一些性能表现，该份测试同样也是Hippo的基准测试，后续版本发布也会在不同版本上进行该测试进行对比分析。术语表142.Hippo性能测试术语TermDescriptionnq一次搜索请求中搜索的向量个数topk一次请求中对于要检索的每个向量(依赖nq)，所能检索到最近距离的向量个数RT一次请求从发起到接受响应的时间]QPS请求在每秒内成功执行的次数dataset测试所用数据集，不同数据集表示不同的业务场景测试集群配置硬件配置表143.性能测试硬件配置硬件规范Nodes3CPUIntel®Xeon®Gold5218RCPU@2.10GHzMemory16*\16GBRDIMM,3200MT/sDISKNVMeSSD2T*4GPUNONE软件配置表144.性能测试软件配置软件版本Hippov1.2TranswarpManagerTDH9.3.0测试集表145.性能测试数据集数据集名称数据集介绍向量维度向量总数查询数量数据总量距离类型Sift-128-euclidean该数据集是基于Texmex的数据集整理，使用SIFT算法得到的图片特征向量。...

运维管理界面WebserverWebserver是Hippo提供运维监控的界面。默认访问地址为:4567"class="bare">http://<webserver_ip>:4567。或者在Manager管理界面我们可以通过下图所示的查看链接这里进行跳转。图15.登录HippoWebserverWebserver主要由下面几个部分构成。概况图16.概况该页面展示了Hippo集群的基本信息，包括：Masterstatus：当前的ActiveMaster，MasterGroup，MasterAddress，Master的健康状态TabletServerStatus：TabletServerAddress，健康状态，逻辑机架和数据中心信息，容量使用以及Tablet个数TabletNum：当前集群表的个数Version：Hippo版本信息库表图17.库表页面以库和表的概念集群存储的各类数据信息。库信息：库名库创建时间库内各类表的信息：点击某个库，可以看到库下所有表的信息，主要包括：••表的ID••表的名字••表的状态••表的Tablet数量••表的Engine类型••表的副本数•...

ThistutorialwillguideyouthroughthefollowingtaskswithinHippoCloud:EstablishingatablePerusingthetableIncorporatingdataExecutingsearchoperationsEliminatingrowsDissolvingthetableBeforeyoustartInthisguide,wewillbeutilizingthePythonAPI.Priortocommencement,ensurethatyouhave:RegisteredforaHippoCloudaccount.SubscribedtothecomplimentaryplanandestablishedatrialclusterwithinHippoCloud,orsubscribedtothestandard/enterpriseplansandconstructedadedicatedcluster.IfyouanticipateemployingPythonfordevelopment,ascert...

OverviewUnstructureddatamanagementismoreimportantthaneverduetotheriseofbigdata.Managingandgleaningbusinessvaluefromunstructureddataisofutmostimportancetoenterprisestoday.Advancementsinmachinelearning,aswellasdeeplearning,technologiesnowenableorganizationstoefficientlyaddressunstructureddataandimprovequalityassuranceefforts.Inthefieldofartificialintelligenceormachinelearning,embeddingsandvectordatabaseshavebecomeincreasinglyimportantfortacklingawiderangeofproblems.Thesetechniquesareusedtorepresen...

过滤条件表达式Hippo当前支持如下表达式，可用于标量或向量查询。表46.过滤条件表达式表达式描述and当前版本支持and，不支持or/not==等值<小于⇐小于等于>大于>=大于等于inin[1,2,3]notinnot_in[1,2,3]like'_'表示匹配任一字符，'%'表示匹配任意字符，'\'为转义符向量相似性检索本节描述如何进行向量相似度搜索。Hippo中的向量相似性搜索计算查询向量与表中向量的距离，返回最相似的结果集。通过指定标量过滤条件，用户可以进行向量与标量的混合搜索。curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/{table}/_search?pretty'-H'Content-Type:application/json'-d'{"output_fields":["book_id"],"search_params":{"anns_field":"book_intro","topk":2,"params":{"nprobe":10},"embedding_index":"ivf_flat_index"}...

OverviewAclusterisaHippoCloudinstanceassociatedwithspecificcomputingresources.Youcancreaterelatedtables,insertcorrespondingdata,andcompleteproductexperiencewithinacluster.Beforeyouusethedemoenvironment,youneedtocreateacluster.CreateClusterYouneedtogotothespecificproject.Iftherearenoclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'Createcluster'buttonbelowtheclustercreationguidancepagetoentertheclustercreation.Ifthereareclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'+Cluster'buttonabovetheclusterlist...

在Hippo中，比较耗时的操作如激活、加载向量索引实际上是一个分布式任务，用户可以通过任务相关接口查看、删除任务。查看任务curl-ushiva:shiva-XGET"localhost:8902/hippo/v1/_jobs?pretty"-H'Content-Type:application/json'-d'{"job_ids":["fc6feff4f303455a9347f9aab323dfc8"],"action_patterns":["hippo*"]}';返回结果：{"jobs":[{"job_id":"810935a1d91a46b7af2ec35013454fed","job_status":"SHIVA_JOB_SUCCESS","embedding_number":100,"task_results":[{"id":"54ab52493dfb4bab9fb7742d850c64c4","status":"TASK_SUCCESS","server":"172.29.40.26:27841","embedding_number":100,"execute_time":...

Hippo在1.2版本提供了全文索引能力，兼容ElasticSearch6.7.2语法，在底层架构上复用了公司产品TranswarpScope的一部分特性，支持以Java/HTTPRestful的形式通过Hippo的HTTPServer接口进行全文索引的创建、查询、使用等各类需求，通过该能力的支持，可以更好的实现向量与全文的混合检索。通过将向量检索加全文检索的联合召回，可以降低漏检和误检的概率，能够实现比单独使用向量或全文更高的精度。同时，一套数据库系统可避免部署多套系统带来的架构复杂、开发运维成本高等问题。具体的使用方法除了访问端口需要将端口从8902调整为9200外，均可参考《TranswarpScope手册》4.TranswarpScopeAPI介绍。

本节介绍Hippo表写入相关操作。Hippo会返回写入成功数据的下标以及总共写入成功的数据条数，如果出现行级错误（比如主键冲突），Hippo会返回具体的行级错误。插入本节介绍如何向Hippo中插入数据。curl-ushiva:shiva-XPUT'localhost:8902/hippo/v1/{table}/_bulk?database_name={database_name}&pretty'-H'Content-Type:application/json'-d'{"fields_data":[{"field_name":"book_id","field":[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30,31,32,33,34,35,36,37,38,39,40,41,42,43,44,45,46,47,48,49,50,51,52,53,54,55,56,57,58,59,60,61,62,63,64,65,66,67,68,69,70,71,72,73,74...

查看Master节点通过以下命令，查看集群Master节点信息：curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/master?v'返回结果：epochtimestampactive.master.hostactive.master.portmaster.group169079683909:47:19172.29.203.18926841172.29.203.189:26841,172.29.203.189:26851,172.29.203.189:26861查看数据节点curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/nodes?v'//查看所有节点curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/nodes/{node}?v'//{node}表示待匹配的节点地址，支持以*通配，支持指定多个pattern，多个pattern以逗号分割返回结果：