可信计算行业排名

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。

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。

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。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

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。

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，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。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

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，造成不必要的排查人员投入。因此电网公司和水务部门合作，基于星环科技的隐私计算平台SophonP²C，采用联邦学习的方式，共同构建群租房识别精准模型。识别准确率从单一用电数据的73.49%提升至水电

隐私性，因为它避免了将原始数据发送到中央服务器或共享给第三方。隐私计算是一种实现隐私保护的计算方法和技术，其中包括但不限于联邦学习、安全多方计算、可信计算等。它可以在数据产生、存储、处理和流通的各个环节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。联邦计算使得不同实体可以在不共享原始数据的情况下进行数据分析和机器学习。这种技术主要通过在分布式数据集上构建一个共同的模型，然后在这个模型上进行协作，而不需要将数据集中到一处。联邦计算可以增强数据提供隐私保护，使得数据在协作的同时不泄露给其他未经授权的实体。联邦计算和隐私计算虽然都致力于在保护数据隐私的前提下实现数据价值的挖掘，但是它们在应用场景上存在一些不同。联邦计算主要应用于人工智能和机器

星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，具备大数据与云基础平台、分布式关系型数据库、数据开发与智能分析工具的软件产品矩阵，多年来深耕电力领域，覆盖电力产业“发-输-变-配-用”五大环节，为推动电力行业数字化转型做出了重要贡献。在国网上海电力智能配用电大数据应用系统建设项目中，基于星环科技大数据基础平台TDH构建的智能配用电大数据应用系统汇集了浦东1210平方千米的236万户的用电数据，高负荷738万千瓦，年用电量329亿度，占上海全网四分之一。集成的内外部数据源有10个，整个数据量到现在已经接近8个T了，台账的数据总量有29.14万条。在多元数据集成及大数据平台基础之上，应用系统实现了用电查询，电力地图等基础功能及用户用电行为分析，节电用电预测网架优化和错峰调度等业务应用。基于多源异构数据的关联解析，和海量用电负荷实际数据存储、索引，实现了用电查询的基础应用，包括230万用户，26000个台区，4000余中压馈线的基本台账及用电数据的快速查询，并可以进行用户用电画像、地图定位、供电范围等数据的查询，服务响应时间在三秒以内。此前，星环科技还曾凭借《星环科技电力智慧供应链智能决策平台建设方...

星环科技作为一家企业级大数据基础软件开发商，在图计算领域深耕多年，有着深厚的技术积淀和丰富的实践经验。星环科技自主研发的分布式图数据库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。同时，StellarDB具备毫秒级点边查询能力，10+层的深度链路分析能力，提供近40种的图分析算法，具备数据2D和3D展示能力。StellarDB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，目前已经用于金融、政府、交通等众多行业，用于反洗钱、风险控制、营销等多种场景。同时StellarDB还获得了多项行业权威认可：入选信通院2022大数据十大关键词“图计算平台”代表厂商；通过了中国信通院图数据库和图计算平台基础能力两项专项测评；入选著名咨询机构Gartner《中国数据库市场指南》、《工具：中国数据库管理系统供应商甄选》报告等，彰显了其产品技术领先性。如今，5G、物联网、AI等技术的发展应用让数据呈指数倍增长，为图数据库发展提供了更广阔的应用空间。顺势而为，乘势而上...

随着行业和技术领域的变化日新月异，从数据仓库、动态数仓，到数据湖，从新一代湖仓一体技术到可插拔数据库，概念的引入虽然简单，但如何做到更有效，更复杂的数据资产管理就考验着对生产能力和工艺过程的管理能力。星环科技认为数据中台是一种能力、是一种组织上的策略而不仅仅是一种技术架构，它是在信息化基础上建立的可编织和可复用的数据可分析能力，从而支撑企业数字化转型。星环科技的数据中台三中心、六能力、两个体系星环科技很早就在数据中台领域布局，结合星环科技全系产品的相关组件实现数据中台能力建设。星环科技把数据中台建设归纳为三中心、六能力、两个体系，这当中都会有星环科技产品作为支撑，从而保证企业能够快速实现，并搭建起数据中台，满足企业未来发展变化。数据存储、分析探索、业务赋能三中心第一，帮助企业构建存储中心，提升数据的汇聚和整合能力；第二，构建数据分析探索中心，专注于智能分析能力和实时计算能力的提升，推动智能推荐能力和全链路实时监测和保障能力；第三，构建业务赋能中心，提供统一的访问能力实现跨平台联邦，统一的访问层控制，确保数据安全可用，同时搭建统一的服务能力，面向多场景的服务应用支撑。安全和运维、数据和分...

为解决AI落地难的问题，星环科技从用户需求端出发，研发了一款基于云原生架构的企业级AI能力运营平台SophonMLOps，助推AI模型落地。SophonMLOps是基于云原生架构构建的企业级AI能力运营平台，聚焦于机器学习模型全生命周期中的模型管理、模型部署、模型监控预警、模型评估和模型迭代等关键环节。通过统一纳管、统一运维、统一应用、统一监控、统一评估、统一解释，赋予企业客户易用、高效且安全可靠的AI能力运营服务，协助客户规模化管理日益增长的机器学习模型，提升模型使用效率，降低模型集成管理成本，控制模型生产环境风险。SophonMLOps针对企业AI运营的痛点，围绕企业AI模型接入、运营管理、持续训练的全生命周期，分别提供规模化集成管理、高效模型推理、模型监控预警、模型性能评估、隐私安全保障等功能，为企业的AI日常运营插上翅膀。SophonMLOps打通了AI的全生命周期，为企业的各类用户角色搭建了统一的AI协作平台。对于企业而言，MLOps规模化集成管理了多源异构的机器学习模型，并提供高效且保障隐私安全的模型推理、监控预警及性能评估服务；对用户而言，能感受到操作上的快捷，AI应用与...

图数据库的应用场景非常广泛，可以应用于各个行业。以下是一些常见的应用场景：金融：在金融领域，图数据库可以帮助银行、保险公司等企业处理复杂的数据结构，支持欺诈检测、交易路由、投资组合分析等操作。社交网络：图数据库可以存储和处理社交网络中的复杂关系图谱和大量用户数据，支持好友推荐、社区发现、个性化内容推荐等操作。物流：在物流领域，图数据库可以帮助企业优化路径规划、物流运输等操作，加速发货、配送时间并提高效率。制造业：图数据库可以支持企业处理复杂的设备关系结构图，进行维修保养、设备性能分析、生产计划优化等操作。能源行业：在能源领域，图数据库可以处理复杂的电网、管道等结构图谱，并支持多种能源趋势分析和紧急事件监测等操作。电商：图数据库可以应用于电商业务中，存储和处理复杂的商品与用户之间的关系，支持个性化推荐、购物车分析、用户行为预测等操作。图数据库可以在各个领域中应用，并且在处理复杂的数据结构和大量的数据时比传统数据库具有更高的性能和效率。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、挖掘和流通等数据全生命周期提供基础软件与...

作为一家企业级大数据基础软件开发商，星环科技很早就在数据中台领域布局，结合星环科技全系产品的相关组件实现数据中台能力建设。星环科技把数据中台建设归纳为三中心、六能力、两个体系，这当中都会有星环科技产品作为支撑，从而保证企业能够快速实现，并搭建起数据中台，满足企业未来发展变化。其中，三中心分别是存储中心、分析探索中心、业务赋能中心；六能力包括数据汇聚能力、数据整合能力、智能分析能力、实时计算能力、统一访问能力、统一服务能力；两个体系则是安全和运维保障体系与数据和分析支撑体系。三中心、六能力、两个保障体系都构建在一个云底座之上，满足企业私有化或者混合云多云的部署形态，同时灵活组件式的可插拔式部署形态，能够帮助企业更迅速的起步，按规划分步完善数据中台建设。除了提供基础组件和相应的工具帮助客户快速构建数据中台之外，星环科技还提供咨询实施服务，可以为企业提供量身定制的“数据云基础设施+咨询服务的端到端产品+服务”的综合解决方案。在星环科技的咨询服务产品体系中，包括为企业构建中台的架构规划、应用规划，以及帮助企业实施建设数据底座、数据中台、数据仓库，以及数据治理服务，也包括了数据的分析、业务分析、...

在国产数据库产品方面，星环科技坚持自主研发与技术创新，打造了自主可控的高性能分布式数据库ArgoDB和分布式交易型数据库KunDB，以及分布式图数据库StellarDB等产品。KunDB具备较强的SQL兼容性，同时具备高可用、高并发、在线扩缩容、数据强一致性等能力，适用于操作型业务、高并发业务等场景。ArgoDB具备完整的SQL兼容性，同时具备高扩展、高可靠、多模型、存算解耦等能力，一站式满足数据仓库、实时数据仓库、数据集市、OLAP、联邦计算等场景。通过不断的打磨和对业务场景不断的落地实践，ArgoDB和KunDB已成为具有完全自主知识产权的成熟的国产数据库，能够为更多的客户提供高性能、高可靠、成熟的数据库产品服务，帮助用户应对智能数据时代海量数据的分析与探索。分布式图数据库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。同时，StellarDB具备毫秒级点边查询能力，10+层的深度链路分析能力，提供近40种的图分析算法，具备数据2D和3D展示能力。星环科技StellarDB在金融、政府和社交网络等领域...

近年来，企业数据安全问题的重要性被提上了前所未有的高度。星环科技提供了从云基础设施、数据平台、数据资源、数据应用的数据安全能力。覆盖数据生命周期的各个阶段，涉及数据的收集、存储、使用、加工以及开放流通。全方位保障企业的数据安全，支撑业务合法合规的开展。星环科技凭借全面的数据安全能力助力某支付机构构建安全防线的落地实践。该支付机构拥有大量数据资产，目前机构面临着较大的挑战，需要加强数据安全管理，为此，机构决定与星环科技合作，利用星环科技的技术来提升数据安全管理能力，共同打造一个基于隐私计算的数据服务平台DaaS。根据客户需求，星环科技在基础设施层提供了基于容器的云原生操作系统TCOS，可以为用户提供独立的数据与计算环境，减少数据对外暴露的风险。在数据平台层，星环科技大数据基础平台TDH新版本增强了安全技术，支持行列级权限控制、动态脱敏等。在数据资产层，星环科技借助两款新产品：数据安全管理平台Defensor帮助企业构建整个数据安全管理域及数据流通平台Navier：包含隐私计算平台SophonP²C和数据交易门户datamall，提供包括联邦学习和差分隐私等技术能力。该支付机构的数据管理平...

时空数据库时空数据库是一种针对时空数据处理的数据库系统。它以时间和空间为基础，整合了空间信息和时间信息，能够对时空数据进行存储、查询和分析。时空数据库广泛应用于交通运输、城市规划、GIS等领域。分布式时空数据库分布式时空数据库是一种对时空数据进行存储和处理的数据库系统，通过分布式存储和分布式计算等技术，可以实现对大规模时空数据的高效处理和分析。与传统的集中式数据库系统不同，分布式时空数据库将数据存储在多个存储节点上，并将计算任务分配给多个计算节点来完成，从而极大地提高了时空数据的处理能力和可靠性。分布式时空数据库的出现，使得处理大规模时空数据成为了可能，也更好地满足了各个领域对时空数据深度分析的需求。星环分布式时空数据库-TranswarpSpactureSpacture是星环科技自主研发的一款面向空间、时空数据的存储与管理，集计算与存储为一体的分布式数据库产品，支持大规模矢量数据、时空轨迹数据的存储与计算，具有完备的数据查询、分析和挖掘能力，可用于时空查询分析、时空模式挖掘、时空轨迹聚类等时空轨迹数据分析场景，广泛应用于交通物流、城市管理、位置服务等场景。

双碳目标下，全国碳排放监测服务平台启动建设力争2030年前实现碳达峰、2060年前实现碳中和，我国明确提出“双碳”目标，充分彰显了在构建人类命运共同体进程中的大国担当。国家电网公司主动担当重要使命，提出“实现双碳目标，能源是主战场，电力是主力军，电网是排头兵”的战略部署，率先行动，发布《全国碳排放监测服务平台建设工作方案》。“双碳”目标的实现离不开科技支撑。《全国碳排放监测服务平台建设工作方案》指出，全国碳排放监测服务平台建设的总体目标是以电网数字化赋能和助力国家碳达峰碳中和，实现“电力看双碳”，“双碳看经济”，为国家碳排放统计核算体系建设、宏观调控政策制定、经济社会全面绿色转型发展等工作提供决策支持。平台建设需要解决以下问题：以数字化平台技术解决各省的地市、区县、重点行业碳排放数据维度不全面、核算方法不完善、碳核算体系不统一等方面的问题；强化数据应用，发挥好决策支撑作用，深挖电力大数据价值，开展“电力看环保”“电力看经济”等大数据应用。积极响应号召，星环科技打造碳排放监测服务平台解决方案星环科技作为大数据基础软件领域的代表性企业，有着高度的责任感和使命感，为响应“全国碳排放监测服务平...