银行 隐私计算技术 应用

隐私计算技术是一系列在保护数据隐私的同时实现数据处理和分析的先进技术，以下是对一些主要隐私计算技术的详细介绍：多方安全计算（MPC）基本原理：基于密码学技术，通过将计算任务分解为多个子任务，并在多个、求均值、数据匹配等。应用示例：在金融信贷领域，多家银行可利用MPC技术联合评估客户信用风险，各方无需共享客户敏感数据，仅通过加密交互计算得出风险评估结果。联邦学习（FL）工作流程：包括数据划分、本地创建一个可信的执行环境，该环境与操作系统和其他应用程序隔离，确保在其中运行的代码和数据的安全性和隐私性。技术实现：通过硬件指令和内存加密等手段，为应用程序提供一个安全的执行空间，即使在操作系统或其他软件被攻击的情况下，也能保证数据的隐私和计算的完整性。密文的乘法运算；全同态加密则能实现任意类型的计算操作。应用示例：在云计算环境中，用户可将加密数据上传至云端，云端利用同态加密技术直接对密文进行计算，如数据统计分析、机器学习模型预测等，计算结果返回给医院可通过联邦学习共同训练疾病诊断模型，各方利用本地病历数据训练模型，然后加密聚合模型参数，提高模型对疾病的诊断能力，同时保护患者隐私。同态加密（HE）加密特点：同态加密允许直接对密文进行特定的计算

隐私计算技术是一系列在保护数据隐私的同时实现数据处理和分析的先进技术，以下是对一些主要隐私计算技术的详细介绍：多方安全计算（MPC）基本原理：基于密码学技术，通过将计算任务分解为多个子任务，并在多个、求均值、数据匹配等。应用示例：在金融信贷领域，多家银行可利用MPC技术联合评估客户信用风险，各方无需共享客户敏感数据，仅通过加密交互计算得出风险评估结果。联邦学习（FL）工作流程：包括数据划分、本地创建一个可信的执行环境，该环境与操作系统和其他应用程序隔离，确保在其中运行的代码和数据的安全性和隐私性。技术实现：通过硬件指令和内存加密等手段，为应用程序提供一个安全的执行空间，即使在操作系统或其他软件被攻击的情况下，也能保证数据的隐私和计算的完整性。密文的乘法运算；全同态加密则能实现任意类型的计算操作。应用示例：在云计算环境中，用户可将加密数据上传至云端，云端利用同态加密技术直接对密文进行计算，如数据统计分析、机器学习模型预测等，计算结果返回给医院可通过联邦学习共同训练疾病诊断模型，各方利用本地病历数据训练模型，然后加密聚合模型参数，提高模型对疾病的诊断能力，同时保护患者隐私。同态加密（HE）加密特点：同态加密允许直接对密文进行特定的计算

隐私计算技术是一系列在保护数据隐私的同时实现数据处理和分析的先进技术，以下是对一些主要隐私计算技术的详细介绍：多方安全计算（MPC）基本原理：基于密码学技术，通过将计算任务分解为多个子任务，并在多个、求均值、数据匹配等。应用示例：在金融信贷领域，多家银行可利用MPC技术联合评估客户信用风险，各方无需共享客户敏感数据，仅通过加密交互计算得出风险评估结果。联邦学习（FL）工作流程：包括数据划分、本地创建一个可信的执行环境，该环境与操作系统和其他应用程序隔离，确保在其中运行的代码和数据的安全性和隐私性。技术实现：通过硬件指令和内存加密等手段，为应用程序提供一个安全的执行空间，即使在操作系统或其他软件被攻击的情况下，也能保证数据的隐私和计算的完整性。密文的乘法运算；全同态加密则能实现任意类型的计算操作。应用示例：在云计算环境中，用户可将加密数据上传至云端，云端利用同态加密技术直接对密文进行计算，如数据统计分析、机器学习模型预测等，计算结果返回给医院可通过联邦学习共同训练疾病诊断模型，各方利用本地病历数据训练模型，然后加密聚合模型参数，提高模型对疾病的诊断能力，同时保护患者隐私。同态加密（HE）加密特点：同态加密允许直接对密文进行特定的计算

隐私计算技术是一系列在保护数据隐私的同时实现数据处理和分析的先进技术，以下是对一些主要隐私计算技术的详细介绍：多方安全计算（MPC）基本原理：基于密码学技术，通过将计算任务分解为多个子任务，并在多个、求均值、数据匹配等。应用示例：在金融信贷领域，多家银行可利用MPC技术联合评估客户信用风险，各方无需共享客户敏感数据，仅通过加密交互计算得出风险评估结果。联邦学习（FL）工作流程：包括数据划分、本地创建一个可信的执行环境，该环境与操作系统和其他应用程序隔离，确保在其中运行的代码和数据的安全性和隐私性。技术实现：通过硬件指令和内存加密等手段，为应用程序提供一个安全的执行空间，即使在操作系统或其他软件被攻击的情况下，也能保证数据的隐私和计算的完整性。密文的乘法运算；全同态加密则能实现任意类型的计算操作。应用示例：在云计算环境中，用户可将加密数据上传至云端，云端利用同态加密技术直接对密文进行计算，如数据统计分析、机器学习模型预测等，计算结果返回给医院可通过联邦学习共同训练疾病诊断模型，各方利用本地病历数据训练模型，然后加密聚合模型参数，提高模型对疾病的诊断能力，同时保护患者隐私。同态加密（HE）加密特点：同态加密允许直接对密文进行特定的计算

和数据安全，还能充分利用多方数据进行全局模型的构建，提高了模型的准确性和泛化能力。联邦学习在联合建模、联合预测等领域有着广泛的应用前景。以可信执行环境为代表的基于可信硬件的隐私计算技术：可信执行环境通过隐私计算技术体系主要可以分为三类：基于密码学的隐私计算技术、人工智能与隐私保护技术融合衍生的技术，以及基于可信硬件的隐私计算技术。以多方安全计算为代表的基于密码学的隐私计算技术：多方安全计算基于现代密码学原理，通过一系列复杂的算法和协议，实现在不暴露原始数据的前提下，完成多方间的数据融合计算。这种技术主要用于联合统计、联合查询、联合建模和联合预测等场景，有效保护了参与方的数据隐私，同时实现了数据软硬件方法在中央处理器中构建一个安全的区域，这个区域能够抵御外部攻击，保证内部加载的程序和数据在机密性和完整性上得到保护。这种技术有效隔离了敏感数据的处理过程，防止了数据泄露和篡改，为隐私计算提供了坚实的硬件基础。的共享和利用。以联邦学习为代表的人工智能与隐私保护技术融合衍生的技术：联邦学习本质上是一种分布式机器学习的技术，它通过安全设计，使得各参与方之间的模型信息交换过程更加安全。这种技术不仅确保了用户隐私

方提供了安全的合作模式，具有广泛的应用前景。金融行业金融行业作为数据密集型行业，对数据的安全性和隐私性有着极高的要求。隐私计算技术为金融行业提供了有效的解决方案。在客户画像和风控领域，多家金融机构可以之间的信息共享，从而提高信用评估的准确性和效率。医疗健康行业在医疗健康行业，隐私计算技术同样具有广阔的应用前景。随着医疗数据的不断增加和人工智能技术的快速发展，利用医疗数据进行病情推断和医疗科研已成为企业、互联网企业等社会数据融合的解决方案，为政府决策提供更为全面和准确的数据支持。隐私计算技术在金融、医疗健康和政务等行业具有广泛的应用前景。随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，隐私计算技术将在更多领域发挥重要作用，为数据共享和价值挖掘提供更为安全和有效的解决方案。随着数字化时代的快速发展，数据已成为各行各业的核心资源。然而，数据的隐私保护问题也日益凸显，如何在保障数据隐私的前提下实现数据共享和价值挖掘，成为了一个亟待解决的问题。隐私计算技术应运而生，为各参与通过隐私计算技术联合分析客户数据，为客户提供更精准的产品和服务推荐，同时避免了客户个人信息的泄露。在信用评估方面，隐私计算技术可以在不泄露客户已有贷款数额、黑名单等敏感信息的前提下，实现多家金融机构

隐私计算技术是一种保护数据隐私和安全的计算方式，近年来得到了快速发展和广泛应用。未来几年，隐私计算技术的发展趋势如下：深度学习与隐私保护的结合：深度学习被广泛应用于人工智能领域，而且在训练模型时需要大量的数据。为了保护这些数据的隐私，隐私计算技术往往被用于脱敏和加密。未来，深度学习和隐私计算将更加紧密地结合起来，为AI领域带来更加保护隐私的解决方案。大数据安全的需求增加：大数据应用在商业和社会计算技术是指多个计算参与方共同完成计算任务，但是又不会泄露各自的数据。多方计算可以实现多组数据的联合分析，为数据之间的隐私提供更加安全的保护。未来，多方计算技术将继续得到应用，同时也将面临着安全性和技术计算和物联网的应用：云计算和物联网的快速发展已经成为隐私计算得以发展的基础，未来，这两者的应用会愈加广泛。隐私计算技术将在云计算环境中广泛应用，提供安全的数据存储和计算服务。同时，隐私计算也将解决物传输，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

隐私计算技术是一系列允许数据在保护隐私的同时被分析和利用的密码学和计算方法。主要包括以下几种：多方安全计算：这是一种密码学领域的隐私保护分布式计算技术，允许多个参与方在互不信任且没有可信第三方的可信的程序进行处理。同态加密：同态加密是一种特殊的加密形式，允许在加密数据上直接进行计算，计算结果在解密后与在原始数据上进行相同计算的结果相同，从而保护数据的隐私性。零知识证明：零知识证明允许一方向另一方证明某个陈述是正确的，而无需透露任何有用的信息，除了该陈述本身的真实性。差分隐私：差分隐私通过添加噪声来保护个人信息，确保在发布统计数据时，单个数据项对结果的影响被最小化，从而保护个人隐私。匿名化：匿名化技术通过去除或替换数据中的识别信息，使得数据在被使用时无法关联到具体的个人，实现隐私保护。情况下，协同计算一个约定函数，同时确保除计算结果外，各参与方无法通过计算过程中的交互数据推断出其他参与方的原始数据。联邦学习：联邦学习是一种分布式机器学习方法，允许多个节点或设备协同训练模型，而不需要

隐私计算技术是一系列允许数据在保护隐私的同时被分析和利用的密码学和计算方法。主要包括以下几种：多方安全计算：这是一种密码学领域的隐私保护分布式计算技术，允许多个参与方在互不信任且没有可信第三方的可信的程序进行处理。同态加密：同态加密是一种特殊的加密形式，允许在加密数据上直接进行计算，计算结果在解密后与在原始数据上进行相同计算的结果相同，从而保护数据的隐私性。零知识证明：零知识证明允许一方向另一方证明某个陈述是正确的，而无需透露任何有用的信息，除了该陈述本身的真实性。差分隐私：差分隐私通过添加噪声来保护个人信息，确保在发布统计数据时，单个数据项对结果的影响被最小化，从而保护个人隐私。匿名化：匿名化技术通过去除或替换数据中的识别信息，使得数据在被使用时无法关联到具体的个人，实现隐私保护。情况下，协同计算一个约定函数，同时确保除计算结果外，各参与方无法通过计算过程中的交互数据推断出其他参与方的原始数据。联邦学习：联邦学习是一种分布式机器学习方法，允许多个节点或设备协同训练模型，而不需要

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"}...

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

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。

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

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...

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":...

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•...

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：

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