可信计算 医疗

可信计算技术是一种通过在计算和通信系统中广泛使用基于硬件安全模块支持下的可信计算平台，以提高系统整体安全性的技术。可信计算技术的应用场景非常广泛，以下是一些常见的应用场景：数字版权管理：可信计算技术可以用于创建安全的数字版权管理系统，以防止数字内容被非法复制和分发。身份盗用保护：可信计算技术可以增强身份盗用保护措施，防止身份被盗用进行非法活动。保护系统不受病毒和间谍软件危害：通过使用可信计算技术，可以确保系统中的软件是完整的，没有被恶意软件篡改或注入。保护生物识别身份验证数据：可信计算技术可以保护生物识别身份验证数据的安全性，防止敏感信息被非法获取和使用。云环境安全：云环境需要更高的安全性，可信计算技术可以帮助提供更安全、更可信赖的云服务环境。数据安全存储和传输：通过可信计算技术，可以更安全地存储和传输敏感数据，防止数据被非法获取或篡改。虚拟专用网络：可信计算技术可以增强VPN的安全性，保护远程用户的数据传输安全。物联网安全：在物联网环境中，可信计算技术可以帮助保护各种设备和传感器的数据安全，以及确保数据的完整性和真实性。可信计算技术的应用场景非常广泛，可以在各种计算机系统中提供更高级别的安全性，保护数据和系统的完整性。

可信计算和隐私计算是两个在数据安全和隐私保护领域非常重要的概念，它们各自有不同的特点和应用场景。可信计算可信计算是一种确保计算机系统安全的技术，它通过验证软件和数据的完整性来防止恶意攻击。可信计算的核心目标之一是保证系统和应用的完整性，从而确定系统或软件运行在设计预期之内。它依赖于硬件和软件的结合，确保数据的安全和完整性。可信计算的应用可以确保数据源的正确性，提高大数据的质量，同时防止数据泄露等安全问题。它还可以应用于金融、医疗保健、物联网、供应链管理和政府服务等领域，保护数据安全、防止欺诈和数据泄露，提高系统的可信度和安全性。隐私计算隐私计算是一类技术方案，在处理和分析计算数据的过程中能既可以是同一机构的不同部门，也可以是不同的机构。隐私计算的技术体系包括安全多方计算、联邦学习、可信执行环境等。它在金融、政务、通信、互联网、医疗等行业有广泛的应用，可以在保持数据加密、不直接暴露客户信息的前提下，实现多个机构间的计算、分析。保持数据不透明、不泄露、无法被计算方法以及其他非授权方获取。它是一种由两个或多个参与方联合计算的技术和系统，参与方在不泄露各自数据的前提下通过协作对他们的数据进行联合机器学习和联合分析。隐私计算的参与方

随着信息技术的不断发展，网络攻击和数据泄露等安全问题越来越突出，这对计算机系统的安全性和可信度提出了更高的要求。可信计算是一种基于硬件的安全技术，旨在确保计算机系统的完整性、保密性和可用性，为用户提供高度可信的安全保障。可信计算是一种基于硬件的安全技术，通过加密、数字签名、数字证书、随机数等手段，立起一个安全的计算环境，可以确保用户在使用计算机的过程中获得高度可信的保障，从而避免计机系统被黑客攻击、恶意软件侵入和数据泄露等全问题。可信计算广泛应用于金融、电子政务、大数据等领域。在金融领域，可信计算可以通过加密、数字签名等技术，确保投资、支付和交易等过程的安全和可信度。在电子政务领域，可信计算可以通过可信身份认证、加密和安全通信等手段，提高政府信息化服务的安全性和可信度。在大数据领域，可信计算可以加强大数据安全和隐私保护，提供更加可靠的数据安全保障。可信计算是一种基于硬件的安全技术，其核心中，可信计算可以加强云计算、金融、电子政务和大数据等领域的安全保障，有助于构建一个更加安全可靠的数字环境。

在金融、电子商务、政务、医疗等行业得到了广泛的应用。可信计算平台的实现需要依靠硬件、软件和标准的协同配合。硬件方面，需要使用可信执行环境提供的硬件安全模块，以保护数据和代码不被非法访问和篡改。软件方面可信计算是在计算和通信系统中广泛使用基于硬件安全模块支持下的可信计算平台，以提高系统整体的安全性。可信计算平台能够保证计算资源的完整性、保密性和可用性，能够预防恶意软件侵入、诈骗、篡改和数据泄露等各种安全风险。可信计算平台还支持安全启动、防篡改可信应用程序的运行和数据加密等功能，能够为用户提供全面的数据保护和安全保障。同时，也能够对网络和云计算环境的安全性进行提升，以满足用户的安全需求。可信计算，需要使用安全的操作系统和可信应用程序，从而使得整个系统构成完整的安全环境。标准方面，需要制定统一的安全标准和规范，以确保不同厂家和产品间的兼容性和可信度。可信计算平台的实现需要基于安全的硬件、软件和标准的有机结合，以提高计算和通信系统的整体安全性和可信度，从而满足网络安全需求，促进数字化和信息化的程。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

多方安全计算（MPC）、联邦学习（FL）和可信计算（TC）各自在数据隐私保护领域具有不同的优势和局限性。以下是对这三种技术的优缺点进行详细对比：多方安全计算（MPC）优点：数据隐私保护：多方安全计算泄露的风险，需要采取相应的保密措施。可信计算（TC）优点：安全计算环境：可信计算通过构建安全硬件和软件环境，为应用程序提供安全的执行环境，降低行业准入门槛。完整性保护：TC能够确保数据的完整性和真实性，防止数据在传输或存储过程中被篡改。缺点：硬件依赖：可信计算高度依赖于硬件厂商的诚信和安全性。如果硬件厂商不可信或存在安全漏洞，TC的安全性将受到严重影响。成本问题：由于需要采用特殊的硬件和软件技术来实现可信计算，可能会增加系统的成本和复杂性。能够从理论上保证数据在计算过程中的可用性和不可见性，即参与方可以在不暴露原始数据的情况下共同进行计算。灵活性：MPC适用于多种计算场景，包括线性计算和非线性计算，为数据隐私保护提供了丰富的手段。缺点：计算性能：由于MPC涉及复杂的加密和计算协议，对算力要求较高，计算性能往往低于明文计算。通信开销：MPC通常需要多轮通信来协调不同参与方的计算过程，可能导致较高的通信开销。联邦学习（FL）优点：数据

隐私计算技术为解决数据隐私保护与利用之间的矛盾提供了有效的手段。联邦学习、安全多方计算和可信计算这三种技术各具特色，能够根据不同的应用场景和需求，提供灵活多样的隐私保护方案。联邦学习是一种分布式机器加密或转化后再提供给其他方，确保在整个计算过程中，任一参与方都无法接触到其他方的明文形式数据。这种技术为跨组织、跨领域的数据合作提供了安全可靠的保障。可信计算是基于可信硬件的隐私保护技术。与基于软件和协议的方式相比，硬件实现的方式更为安全可靠。可信计算技术通过利用可信硬件的特性，如安全存储、加密解密等，确保数据的完整性和机密性。在数据处理和计算过程中，可信硬件能够防止恶意软件的攻击和篡改，从而保护数据的隐私和安全。保证了数据隐私，还能获得与传统中心式机器学习模型几乎相同的模型效果。联邦学习的应用广泛，特别是在金融、医疗等敏感数据领域，能够有效地解决数据孤岛问题，促进数据价值的共享和释放。安全多方计算是一种在参与方不共享各自数据且没有可信第三方的情况下安全地计算约定函数的技术和系统。它通过一系列安全的算法和协议，使得参与方能够在不暴露原始数据的情况下进行计算。在安全多方计算中，参与方通常需要将明文形式的数据进行

医疗可信数据空间医疗可信数据空间，聚焦医疗场景数据全流程可信管理，是医疗数字化进程中保障数据安全、释放数据价值的关键拼图，串联起诊疗、科研、管理等医疗核心环节。从患者就医开始，挂号时产生的基本信息、既往病史数据，在医疗可信数据空间加密存储。诊疗中，医生记录的电子病历、开具的检查检验单数据，实时同步至空间，借助区块链技术，这些数据成为“不可篡改的证据”，后续复诊、转诊时，其他医生调阅数据，能基于患者的诊疗数据、基因数据，构建疾病模型，加速药物靶点发现、临床试验设计，缩短研发周期。同时，数据空间保障科研数据可追溯，让每一组试验数据的来源、处理过程清晰可查，提升科研成果可信度。但医疗可信数据空间生态，让医疗数据真正成为改善医疗服务、攻克疾病难题、提升行业治理水平的“可信力量”，推动医疗健康事业迈向更智慧、更可信的新高度。完整、真实的诊疗轨迹精准判断病情。像影像诊断数据，CT、MRI影像在空间内以加密形式存储，经授权的影像科医生、临床医生可跨院区协同诊断，打破医院物理边界，让优质医疗诊断能力覆盖更广。在医疗质量管控上

医疗行业可信数据空间医疗行业数据关乎生命健康，医疗行业可信数据空间，为诊疗数据、运营数据、科研数据等打造安全可信的“栖息地”，重塑医疗数据价值流转模式。诊疗数据是核心，包含患者病历、影像资料、检验报告等。在传统模式下，这些数据分散在不同医院信息系统，共享难且易泄露。可信数据空间打破壁垒，患者在不同医院就医，数据可加密上传至空间，经授权的医生调阅时，借助隐私计算技术，隐藏敏感信息同时获取关键诊疗行业可信数据空间挑战重重，医疗数据格式繁杂，需统一标准；不同医疗主体数据共享意愿受隐私、利益等因素影响，需建立合理激励与监管机制。但随着技术迭代与行业协同推进，它将深度赋能医疗行业，从优化诊疗流程到线索，比如调阅影像数据辅助诊断疑难病症，既保障患者隐私，又让医疗资源跨机构流通，提升诊断准确性与效率。运营数据涉及医院物资管理、财务管理、人力资源数据等。医院采购药品、设备的信息在空间内可追溯，借助区块链技术，记录采购源头、流转环节，防止假药、劣药流入；财务管理数据在空间内合规共享，便于医保部门、审计机构监督，保障医疗资金合理使用。人力资源数据则助力医疗人才合理调配，区域内医疗人才的资质、工作履历等

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...

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...

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...

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...

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...

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...

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...

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...

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...

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...