联邦计算和隐私计算

可以利用联邦隐私计算技术，在保护患者隐私的情况下，联合进行疾病诊断模型的训练、药物研发等工作，促进医疗数据的共享和利用。工业领域：在供应链上下游企业之间，可通过联邦隐私计算实现数据共享和协同分析，如需求预测、质量控制、生产优化等，提高产业链的协同效率和竞争力。联邦隐私计算通常指联邦学习与隐私计算技术相结合。基本原理数据不出本地：参与方在本地拥有各自的数据，在联合训练模型或进行数据处理时，数据始终不离开本地设备或数据中心，避免了数据的直接共享。加密参数交互：通过加密技术对模型参数进行加密处理后在参与方之间进行传输和交换。各方利用本地数据对加密后的参数进行计算和更新，并将更新后的加密参数再返回给其他参与方。主要技术同态加密：允许在密文上直接进行特定类型的计算，计算结果解密后与在明文上进行相同计算的结果相同，确保数据在加密状态下进行处理和分析。秘密共享：将数据或计算结果分割成多个份额，分发给不同的参与方，只有当足够数量的参与方合作时才能恢复出原始数据或正确的计算结果，防止单点数据泄露。差分隐私：通过在数据处理或模型训练过程中添加适量的随机噪声，使得处理后的结果对于数据集中任何单个记录的存在或缺失不敏感，在保护个体隐私的同时提供有价值的统计信息。应用

联邦计算和隐私计算都是在保护数据隐私的前提下进行数据计算或模型训练的技术手段。联邦计算指的是在不泄露原始数据隐私的前提下，将各方的数据集合并在一起进行计算或模型训练。与传统的数据集中式计算方案相比，联邦计算更加注重数据隐私保护和数据的去中心。联邦计算的基本流程是：通过密码学手段保证各方之间的数据隐私；将各个参与方提供的数据在本地预处理，提取特征，然后在各方之间进行模型参数更新；后汇总模型参数文结果才被解密，得到终的结果。通过加密计算，私计算实现了用户数据的隐私保护和数据共享的矛盾的平衡。联邦计算更加注重在各方之间进行数据合并时对数据隐私的保护，强调去中心化，在各方的数据安全和隐私保护保证技术手段，能够帮助企业和个人处理数据共享和隐私保护。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解决方案，以，得到联合训练后的模型。联邦计算应用于数据大规模分布式场景，例如金融风控、医疗诊疗、智慧城市等多个领域。隐私计算则是一种在不将原始数据暴露的前提下，基于加密计算实现对数据的计算、查询或分析。隐私计算中的

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学习领域，特别是当涉及到大数据和多源数据融合的时候，它的优点是可以保护数据隐私并且提高计算效率。而隐私计算的应用场景则更加广泛，它可以在数据产生、存储、处理和流通的各个环节提供隐私保护，使得数据在协作的同时不泄露给其他未经授权的实体，因此可以应用于众多领域如金融、医疗、政府等。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

联邦计算与隐私计算是两个不同但又相互关联的概念，以下是它们的主要区别：概念定义联邦计算：通常是指联邦学习这一分布式机器学习技术，旨在解决在多个参与方数据不共享的情况下进行联合建模和训练的问题。多个数据处理和计算的技术，旨在实现数据“可用不可见”，即数据在不泄露隐私的情况下被用于计算和分析等操作。除了联邦学习外，还包括多方安全计算、可信执行环境、同态加密、差分隐私等多种技术。技术原理联邦计算：主要基于；多方安全计算性能也会因具体算法和场景而异。总体来说，隐私计算在追求隐私保护的同时，往往需要在一定程度上牺牲部分性能。数据处理方式联邦计算：侧重于对数据的分布式处理和模型训练，数据在本地进行预处理和模型进行特定类型的计算，计算结果解密后与对明文进行相同计算的结果一致；差分隐私通过在数据中添加噪声来保护个体数据的隐私。应用场景联邦计算：主要应用于需要多方数据进行联合机器学习的场景，如金融领域的反欺诈模型参与方在本地训练模型，然后通过加密等技术交换模型参数或梯度信息，不断迭代优化模型，最终得到一个联合模型，而原始数据始终不离开本地。隐私计算：是一个更广泛的概念，涵盖了多种在保护数据隐私的前提下进行

联邦学习与隐私计算紧密相关，联邦学习是隐私计算的一个重要分支，在隐私保护的前提下实现了数据的协同利用和模型训练。基本概念联邦学习：是一种分布式机器学习技术，多个参与方在本地训练机器学习模型，然后将数据协同场景下的隐私保护问题，通过加密等技术手段确保各方数据在不泄露隐私的情况下进行模型训练和优化，是隐私计算在机器学习领域的具体应用和创新。技术原理加密通信：在联邦学习中，参与方之间的通信通常采用模型参数进行加密聚合，不断迭代优化模型，整个过程中数据始终不离开本地，既保护了数据隐私，又能利用各方数据共同训练出更准确的模型。与隐私计算的关系：联邦学习作为隐私计算的关键技术之一，重点解决了在多参与方决策的准确性。医疗领域：不同医疗机构之间可以利用联邦学习技术，在保护患者隐私的前提下，联合训练疾病诊断模型、药物研发模型等，促进医疗数据的共享和利用，推动医学研究和临床实践的发展。物联网领域：众多物联网再进行聚合操作。例如，同态加密允许直接对加密数据进行计算，聚合服务器可以在不解密模型参数的情况下对各方上传的加密参数进行求和、平均等聚合操作，然后将聚合后的加密参数返回给各参与方。差分隐私保护：在模型

隐私计算与联邦学习紧密相关，联邦学习是隐私计算的一个重要分支和应用场景。基本概念隐私计算：指在提供隐私保护的前提下实现数据价值挖掘的技术体系，包括安全多方计算、联邦学习、机密计算、差分隐私等多种技术。联邦学习：一种分布式机器学习框架，允许多个参与方在不共享原始数据的情况下，共同训练一个全局模型。关键技术同态加密：在联邦学习中，同态加密技术可用于对模型参数进行加密，使得在加密状态下进行计算和更新，解密后的结果与在明文上计算的结果一致，确保数据隐私。差分隐私：通过在模型参数更新过程中添加适量的随机噪声，使得攻击者难以从参数中推断出单个用户的隐私信息，进一步增强隐私保护效果。秘密共享：将模型参数或模型参数进行聚合操作，得到全局模型参数，并将其返回给各参与方。模型更新：参与方根据接收到的全局模型参数更新本地模型，然后继续进行下一轮的训练和聚合，直到达到预设的训练轮数或模型收敛。优势数据隐私保护强：数据始终保存在本地，不直接共享原始数据，只传输加密后的模型参数或梯度信息，大大降低了隐私泄露的风险。数据利用高效：打破了数据孤岛，实现了数据的跨机构、跨领域共享和利用，能够聚合来自不同源的数据，提高

联邦学习隐私计算是一种结合了联邦学习和隐私计算技术的创新方法，旨在解决在多参与方协作机器学习过程中的数据隐私保护问题。在大数据时代，数据分散在不同的机构或个人手中，形成了数据孤岛。传统的机器学习方法需要将数据集中到一处进行训练，这会带来严重的隐私风险。联邦学习应运而生，它允许各参与方在不共享原始数据的情况下，通过交换加密的模型参数共同训练一个全局模型。而联邦学习隐私计算则是在此基础上，进一步运用多种隐私计算技术，如加密技术、差分隐私等，对模型训练过程中的数据和信息进行更严格的隐私保护。关键技术加密技术同态加密：支持在密文上进行特定类型的计算，如加法同态加密可在加密数据上直接进行加法运算，乘法同态加密可进行乘法运算，计算结果解密后与在明文上进行相同运算的结果一致，从而保证数据在计算过程中的隐私性。混合加密：结合对称加密和非对称加密的优点，通常使用非对称加密进行密钥交换，再使用对称加密对大量数据进行加密和解密，提高加密效率和安全性。差分隐私技术：通过在模型参数更新过程中添加适量的随机噪声，使得攻击者难以从参数中推断出单个用户的隐私信息。例如，在模型梯度更新时，根据隐私预算添加拉普拉斯噪声

联邦学习是隐私计算的一个重要分支，二者既有紧密联系，又在概念、技术特点、应用场景等方面存在一些区别。联系目标一致：联邦学习和隐私计算的总体目标都是在保护数据隐私的前提下，实现数据的价值挖掘和共享利用。它们致力于解决数据隐私与数据流通、协同计算之间的矛盾，使得数据在不泄露敏感信息的情况下，能够在不同主体之间进行有效处理和分析。技术融合：在实际应用中，联邦学习常常与其他隐私计算技术相结合，以进一步计算：是一个更广泛的概念，涵盖了多种在数据处理和计算过程中保护隐私的技术和方法，包括安全多方计算、同态加密、联邦学习、差分隐私、零知识证明等。联邦学习：侧重于在多个数据拥有者之间进行机器学习模型的协同技术实现多方数据的协同计算；同态加密允许在密文上进行特定的计算操作；差分隐私通过添加噪声来保护数据隐私等。联邦学习：其核心特点是数据不出本地，通过加密的模型参数传输和聚合来实现模型的协同训练。在联邦数据分析、政务数据的跨部门共享等。联邦学习：主要应用于机器学习和人工智能领域，特别是在数据分散且具有隐私需求的情况下，如跨企业的用户行为预测、智能设备间的模型协同训练、多机构的医疗影像诊断等。性能与效率隐私计算

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...

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...

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...

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...

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...

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...

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...

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...