可信计算企业服务

，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，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。

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

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，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

TranswarpSophonP²C隐私计算平台的可信计算、隐私计算技术近年来在城市AI公共服务、水电融合的群租房分析、金融风控、精准营销等场景都落地应用。案例一：城市人工智能公共服务平台某城TranswarpNavier，帮助该市构建面向中小企业的可信计算平台，其中，隐私计算平台SophonP²C、数据沙箱TranswarpSandbox、数据商城Datamall、数据安全管理平台TranswarpDefensor等产品提供了数据分类、个人信息去标识化、安全审计等功能，实现供需双方的隐私保护。该平台还将隐私计算、人工智能基础服务、区块链存证和数据安全相结合，在城市级超算平台上部署，实现资源调度和算力弹性伸缩。目前已投入生产环境，未来有望成为数据交易的支撑平台。城市人工智能公共服务平台架构图案例二：零售领域联合支付机构的智能营销解决方案在隐私保护监管日趋严格的当下，基于隐私计算确保双方数据安全市人工智能公共服务平台的构建旨在促进人工智能与实体经济深度融合，推动人工智能在各行各业的应用。然而，数据敏感等级和安全标准不一致，数据流通和对外开放存在难题。为此，星环科技通过数据安全流通平台

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。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

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

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...

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...

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...

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...

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，...

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...

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...

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...