隐私计算数据资产要素

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隐私计算数据可信空间
隐私计算数据可信空间:数据价值释放的新范式在数字经济时代,数据已成为关键生产要素。但数据要素的市场化配置面临着一个根本性矛盾:数据使用与隐私保护之间的冲突。隐私计算技术的出现,为这一矛盾提供了创新性的解决方案,正在重塑数据流通的规则与模式。隐私计算是一套融合了密码学、人工智能、芯片设计等多项技术的综合体系。其核心在于实现"数据可用不可见",即在保护数据隐私的前提下,实现数据的计算与价值挖掘。多方了传统的数据孤岛,实现了数据要素的安全流动与价值释放。数据可信空间的构建正在多个领域展现出巨大价值。在金融领域,多家银行通过隐私计算技术实现了联合风控,显著提升了反欺诈能力;在医疗领域,不同医疗机构在保护患者隐私的前提下,实现了医疗数据的联合分析,推动了精准医疗的发展;在政务领域,政府部门通过数据可信空间实现了跨部门数据共享,提升了社会治理效能。这些实践表明,隐私计算正在成为数据要素市场化配置的关键基础设施。随着技术的不断成熟和应用场景的持续拓展,隐私计算正在开启数据流通的新纪元。它不仅解决了数据使用与隐私保护的矛盾,更重要的是建立了一种新型的数据生产关系。在这个新的数据生产关系下,数据要素将能
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数据要素与隐私计算
数据要素与隐私计算存在紧密的联系,隐私计算为数据要素的安全流通和价值释放提供了关键技术支撑,二者相互促进、共同发展。隐私计算是面向隐私信息全生命周期保护的计算理论和方法,涉及信息搜集者、发布者和作为一种新型生产要素参与分配,隐私计算在数据要素市场化进程中扮演核心基础技术的角色。它帮助建立有序可控的共享机制,促进数据要素市场的蓬勃发展。数据要素只有在安全、高效的流通中才能充分发挥价值,隐私计算使用者在信息产生、感知、发布、传播、存储、处理、使用、销毁等全生命周期过程的所有计算操作。它包括支持海量用户、高并发、高效能隐私保护的系统设计理论与架构,旨在实现数据的“可用不可见”。数据要素市场化:数据可以在保障数据流通过程计算安全性、赋能不同行业场景释放数据价值、适配数据要素流通多种应用模式上发挥价值。技术应用:隐私计算技术可以应用于数据的收集、脱敏、存储、使用、交换、删除、存证与取证等环节,涵盖、个人隐私等敏感信息的保护,并且助力数据安全流通、释放数据价值。隐私计算技术能够打破数据孤岛、加强隐私保护、强化数据安全合规性,在支撑落实数据要素相关政策文件、赋能数据要素流通方面发挥作用。技术实践与探索

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数据隐私计算是什么?
数据隐私计算是指在对数据进行处理或计算时,采取保护数据隐私、防止数据泄露的安全计算技术。在数据私计算中,可以利用加密技术、掩蔽技术、随机化技术等多种手段,使得原始数据在进行计算前被转换为一种形式保证个人隐私信息不被泄漏。数据隐私计算是一个重要的数据安全领域,可以在保证个人隐私安全的内核层面上实现数据共享和计算的有效方法。星环分布式隐私计算平台-SophonP²C星环分布式隐私计算平台,使得攻击者无法获取、分析和利用数据。数据隐私计算可以在保护数据隐私的同时实现数据的共享、处理和计算,保障数据的安全和隐私同时也能够保证其在相关方面的合法有效性。数据隐私计算技术适用于多种场景,例如金融风控、医疗诊疗、公共安全等领域。在金融领域,由于涉及到个人的账户、财产等隐私信息,采用数据隐私计算可以实现对个人隐私信息的保护,同时也能发挥金融数据优势,提升金融监管和风控的能力。在医疗领,数据隐私计算可以保护医疗数据的隐私,保证病人就诊和医生诊疗过程的隐私信息不被泄漏,同时也可以为诊疗提供全面的数据支持。在公共安全领域,数据隐私计算技术可以实现人员追踪、异常检测等功能,提升公共安全监测水平,同时也

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隐私计算赋能数据要素流通
:提高隐私计算性能和安全性:通过工程优化、算法优和软硬件结合等方式提升隐私计算算法性能,并研究抗合谋算法和多技术融合方式,增强隐私计算产品的安全性。满足不同行业场景的需求,释放数据价值:在数据要素加速开放的政策环下,挖掘隐私计算在不同行业的需求价值,提升隐私计算在各场景中的实用性。适应不同数据要素流通模式的多种应用模式:加速在各种数据流通平台上实施,满足不同数据要素流通模式对隐私计算的要求,从而大幅提升隐私计算的应用规模,保障隐私计算在各模式中的可扩展性。和多样的数据服务。同时,各行各业也纷纷启动了隐私计算技术应用的标准化建设工作,金融、信息通信、密码行业等领域相继制定并出台了相应的技术应用标准,以推动隐私计算在数据流通方面的规范落地。在安全高效的数据流通中,数据要素才能充分发挥价值。隐私计算技术能够打破数据孤岛,加强隐私保护和数据安全合规性。在支撑数据要素相关政策文件的落实和赋能数据要素流通方面,隐私计算技术可以从三个方面更好地赋能数据要素流通。隐私计算技术可应用于不同的数据流通模式,如两方合作运营、依赖外部数据源、数据开放和数据交易等。在数据开放模式中,政府机构或其他公共机构可以授权第三方机构将放数据与其业务数据进行融合应用开发,隐私

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隐私计算算法
隐私计算算法是一系列技术手段,旨在在保护数据隐私的同时,允许对数据进行有效计算和分析。以下是一些关键的隐私计算算法及其应用:差分隐私算法:差分隐私是一种密码学手段,通过添加随机噪声来隐藏单个数据点的。隐私保护的进化计算算法:例如,隐私保护的遗传算法和隐私保护的粒子群优化算法等,这些算法在不泄露个体数据的前提下,通过隐私计算技术寻找最优解。基于个性化隐私保护的协同过滤算法:这种算法结合差分隐私技术,通过随机翻转机制保护隐私敏感评分,然后使用贝叶斯估计方法重建项目间的联合分布,以提高推荐系统的准确性。不共享原始数据的情况下共同训练机器学习模型,从而保护用户数据隐私。同态加密算法:同态加密允许对加密数据进行计算,计算结果解密后与在原始数据上进行相同计算的结果相同,从而实现数据在使用过程中的隐私保护信息,使得攻击者无法通过数据分析结果识别出任何个体信息。其核心思想是在数据查询过程中引入随机性,以保护个体隐私。数据脱敏算法:数据脱敏是在保留数据可用性和统计性的基础上,通过失真等变换降低数据敏感度,以实现隐私保护。匿名化算法:匿名化技术通过“去识别化”实现隐私保护。常见的匿名化模型包括K匿名化、(α,k)-匿名、L-多样性和T-接近性。联邦学习算法:联邦学习是一种分布式学习方法,允许多个参与方在

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隐私计算助力数据的安全流通与共享
发展机遇。伊人指出数据要素流通的阶段化建设路径包括数据安全防护与加固、点对点隐私计算数据服务、数据要素化流通。而要实现数据要素化流通,当前有四大关键问题亟待解决。一是如何确保安全;二是如何确保合规;三是近日,上海市信息服务业行业协会联合亿欧举办了以“隐私计算由虚向实的成功路径”为主题的线上研讨会。星环科技隐私计算科学家伊人受邀出席,以《隐私计算助力数据的安全流通与共享》为主题,分享了隐私计算是如何实现过程中,隐私计算起到了至关重要的作用。隐私计算在不泄露敏感数据的前提下,多方数据可以进行分析计算并能验证计算结果,保证在各个环节中数据可用不可见/数据不动模型动/数据可用不可得,能够有效助力数据安全防护。隐私计算下面提供了三种技术框架:多方安全计算、联邦学习、可信执行环境。星环科技根据不同的场景或性能要求,对三种技术框架都有相应适配。隐私计算主要用在整个数据应用和数据服务层,包括联合分析与建模,对数据资源本身进行保护,达到数据的可用不可见。基于数据要素流通四大关键问题,星环科技在各个环节也提供了相对应的安全防护和加固产品,包括隐私计算平台TranswarpSophonP²C、数据交易

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隐私计算是什么?
隐私计算是一种在数据处理和分析过程中保护数据隐私的技术体系,旨在确保数据在被使用、共享和分析时,数据所有者的隐私信息不被泄露,同时又能充分发挥数据的价值。隐私计算是指在保护数据本身不对外泄露的前提下技术手段,确保数据在整个计算过程中始终处于加密状态或经过隐私处理,即使数据在不同主体之间传输和共享,也不会泄露敏感信息。去中心化与分布式:许多隐私计算技术采用去中心化或分布式的架构,避免数据集中存储和处理,数据已成为企业和社会发展的重要资产,但同时数据泄露和滥用问题也日益严重,人们对数据隐私保护的关注度不断提高,促使了隐私计算技术的产生和发展。法律法规的推动:各国纷纷出台了一系列严格的数据保护法的区别数据处理方式:传统计算通常是在明文数据上进行处理,数据的隐私性难以得到保障,而隐私计算则是在加密或经过隐私处理的数据上进行计算,确保数据在计算过程中不被泄露。数据所有权和控制权:传统计算中,数据,实现数据的分析和计算,涉及密码学、分布式计算、人工智能等多学科交叉融合,涵盖多方安全计算、联邦学习、同态加密、零知识证明等多种技术。特点数据隐私保护:这是隐私计算的核心特点,通过加密、匿名化等
(2022年)》将全面展现行业成就及发展新态势,希望为产业界应用隐私计算技术提供参考指导,推动隐私计算行业健康发展,让隐私计算在数据要素市场建设过程中发挥更大的价值。本研究报告亮点如下:纵览发展历程参考。道阻且长,行则将至;行而不辍,未来可期。面对这个日新月异、快速发展的行业,我们期待与业界共同守正创新,推动隐私计算行业健康发展,让隐私计算在数据要素市场建设和数据流通过程中发挥更大的价值,踔厉奋发谱写隐私计算新篇章!*来源:隐私计算联盟、中国信息通信研究院云计算与大数据研究所"落地的方向持续发展,可用性和可信性进一步增强。通过对技术发展的前沿进行整理和分析,洞察隐私计算技术发展趋势,为落地应用搭建桥梁。聚焦应用实际,凸显应用优势在广泛调研的基础上全面梳理隐私计算在实际数据2021年,中国信通院云大所联合隐私计算联盟发布《隐私计算白皮书(2021年)》,全面展示了隐私计算发展状况。经过一年多的发展,隐私计算在政策、技术、应用等方面上均迎来了新的进展。《隐私计算白皮书,明确当前进展根据隐私计算技术出现、发展、落地到广泛应用的不同特点,梳理隐私计算发展阶段,明确当下发展阶段并研判未来发展前景。把握技术前沿,洞察发展趋势作为数据安全流通的关键技术,隐私计算技术向推动应用

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隐私计算算法
隐私计算算法是在不暴露原始数据的情况下对数据进行分析和处理的一系列技术方法,以下是一些常见的隐私计算算法:安全多方计算算法混淆电路算法:将计算电路转化为加密形式,参与方通过交互加密信息来模拟电路的计算过程,从而在不泄露各自数据的情况下得到计算结果。秘密分享算法:把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。同态加密算法加法同态加密算法:允许在密文上直接进行加法运算,计算结果解密后与在明文上进行相同加法运算的结果相同。例如,在处理加密的金融交易数据时,可以对加密后的金额进行加法运算,而无需解密数据。乘法同态加密算法:支持在密隐私的保护程度越高,但对数据可用性的影响也越大。指数机制:用于处理在离散数据集合上的选择问题,根据数据的敏感度和隐私预算,为每个数据元素分配一个选择概率,通过随机采样的方式从数据集中选择元素,从而保护数据隐私。文上进行乘法运算,解密后的结果与明文乘法运算结果一致。差分隐私算法拉普拉斯机制:通过向查询结果中添加服从拉普拉斯分布的噪声来实现差分隐私保护。噪声的大小与隐私预算有关,隐私预算越小,添加的噪声越大,对

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隐私计算
隐私计算是一种在保护数据隐私的前提下进行数据处理和分析的技术。概念及背景定义:隐私计算是指在不泄露敏感数据的前提下,对数据进行计算和分析的一系列技术和方法的统称。它旨在解决数据隐私保护与数据流通、共享及协同计算之间的矛盾,使得数据在可用不可见的情况下发挥价值。发展背景:随着数字化进程的加速,数据已成为重要的生产要素,但数据隐私泄露风险也日益增加。同时,不同机构间的数据孤岛现象严重,限制了数据的协同应用。隐私计算技术应运而生,为数据安全共享和合规利用提供了解决方案。关键技术多方安全计算(MPC):多个参与方在不泄露各自数据的情况下共同完成计算任务。通过加密算法和协议,将计算逻辑分布在各方之间,各方只对加密数据进行操作,最终得到计算结果而不泄露任何隐私信息。联邦学习(FL):一种机器学习技术,多个参与方在本地训练模型,然后将模型参数进行加密聚合,不断迭代优化模型,在不共享原始数据的情况下实现计算过程中的隐私性。零知识证明(ZKP):证明者能够在不向验证者泄露任何有用信息的情况下,使验证者相信某个论断是正确的。例如,证明者可以向验证者证明自己知道某个密码,但不需要实际透露密码的具体内容。应用
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图数据库的应用场景
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...

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国产数据库有哪些?
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...

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企业级AI能力运营平台
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...

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省市级碳排放监测服务平台建设方案
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...

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图计算平台代表厂商
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...

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电力行业数字化转型服务商
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...

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数据中台推荐供应商
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、...

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什么是分布式时空数据库?
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。

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数据安全实践案例
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...

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数据中台建设
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...