隐私保护的数据治理

隐私计算的流程涵盖了从数据收集到模型评估的各个环节，每一个步骤都需要进行严格的隐私保护。原始数据不出域是隐私计算的重要原则之一。这意味着原始数据不需要离开其所有者，而是在所有者控制的计算环境中进行计算。这样的设计不仅保护了原始数据的隐私和安全，同时也确保了数据的计算和分析得以顺利进行。为了实现原始数据不出域，隐私计算采用了多种技术手段。同态加密是其中一种常用的方法。同态加密技术可以将原始数据加密保护。除了同态加密，隐私计算还运用了安全多方计算和联邦学习等技术手段。这些技术可以在不共享原始数据的情况下，实现数据的分析和计算。通过多方协同计算和模型的分布式训练，隐私计算能够在保护数据隐私的同时领域具有广泛的应用前景。用户可以将数据加密后上传到云端或发送给大数据分析系统，而无需担心数据隐私的泄露。同时，密态数据的计算和分析结果依然能够满足用户的需求，实现了数据隐私保护与利用的双赢。隐私计算作为一种新的数据安全技术手段，在保护数据隐私的同时，为数据的利用提供了强大的支持。通过原始数据不出域和密态数据可用不可见等原则的实现，隐私计算能够在数据收集、预处理、模型训练、部署使用以及评估等全流程中实现隐私保护。

隐私计算与大数据分析的巧妙结合，不仅能够有效保护数据隐私，还能实现大数据的高效分析和处理，为不同场景下的隐私保护需求提供了有力支持。分布式隐私计算：通过将数据分散到多个计算节点上，并使用加密和安全协议来保护数据隐私，分布式隐私计算能够在保护隐私的同时，提高数据处理效率和准确性。这种技术适用于大规模数据处理场景，如金融风控、医疗数据分析等，能够确保数据的安全性和隐私性，同时满足业务需求。联邦学习大数据的共享和流通，促进数据的价值发挥。安全多方计算：能够在多个参与方之间保护数据隐私的同时，进行高效的计算和分析。通过使用加密和安全协议，安全多方计算确保了参与方之间的数据安全性和隐私保护，为跨组织、跨领域的合作提供了技术支持。同态加密和差分隐私：同态加密可以在不暴露明文数据的情况下进行计算，得到与明文数据相关的结果，从而实现了数据隐私的保护和高效分析。而差分隐私则通过添加噪声来保护数据隐私，使得分析结果在满足一定隐私要求的同时，仍具有较高的准确性。隐私计算与大数据的结合为数据隐私保护和高效分析处理提供了有力的支持。通过采用分布式隐私计算、联邦学习、安全多方计算、同态加密和差分隐私等技术手段，在保护数据隐私的前提下，实现大数据的高效分析和处理。

隐私计算（PrivacyCompute）致力于在保护数据本身不被泄露的前提下，实现数据的分析计算，从而确保了数据隐私和数据分析的双重需求。隐私计算不仅仅是一种技术集合，更是一种面向隐私信息全生命周期，数据往往分散在多个系统中，如何在这些系统中实现隐私信息的有效保护是一个重要的问题。隐私计算通过其独特的技术手段，能够在不同的系统之间实现隐私信息的无缝对接和融合，从而确保数据在整个生命周期内都能得到妥善的保护。隐私计算还包含了支持海量用户、高并发、高效能隐私保护的系统设计理论与架构。随着大数据和云计算技术的发展，数据处理的需求越来越大，对隐私保护的要求也越来越高。隐私计算通过优化系统设计和架构，能够在满足海量数据处理需求的同时，保证隐私信息的高效保护。保护的计算理论和方法。隐私计算的技术特点体现在多个层面。在处理包括视频、音频、图像、图形、文字、数值以及泛在网络行为性信息流等多种类型的信息时，隐私计算能够对所涉及的隐私信息进行全面而细致的描述、度量、评价和融合等操作。这意味着，无论是何种形式的数据，隐私计算都能够精准地把握其中的隐私成分，并进行科学化的处理。隐私计算形成了一套符号化、公式化且具有量化评价标准的理论体系。这一特点使得隐私计算不再是

保护个人隐私在数据流通中是一个复杂而细致的工作，需要从多个方面入手来确保个人隐私的安全。通过提高隐私保护意识、加强数据加密技术、使用安全的软件和硬件产品、遵循法律法规、实施数据匿名化处理、加强数据流通监管以及提升公众参与度等措施，可以共同构建一个安全、可信的数据流通环境。‌提高隐私保护意识‌：个人应谨慎处理自己的个人信息，避免随意向他人透露敏感信息。妥善保管个人账号和密码，使用复杂且不易被猜测的‌：选择信誉良好的厂商提供的安全产品，如防火墙、杀毒软件等，以防范恶意攻击和数据泄露。定期更新软件和硬件产品的安全补丁，以修复可能存在的安全漏洞。‌遵循法律法规‌：了解和遵守与个人隐私保护相关的法律法规匿名化处理策略。‌加强数据流通监管‌：建立完善的数据流通监管机制，对数据流通过程中的各个环节进行监控和管理。对违反隐私保护规定的行为进行严厉处罚。‌提升公众参与度‌：鼓励公众积极参与数据隐私保护工作，如举报违法行为、提供线索等。加强数据隐私保护的宣传教育，提高公众对数据隐私保护的认识和重视程度。星环数据要素流通解决方案为了帮助企业发挥数据资产的价值，星环提供了覆盖云基础设施、数据平台、数据资源

敏感数据被大量收集和处理，这引发了公众对隐私保护的深切关注。在这个背景下，隐私计算作为一种新兴的计算理论和方法，正逐渐成为保护个人隐私的重要手段。隐私计算旨在面向隐私信息的全生命周期进行保护，包括视频处理和分析的过程中保持数据的加密状态，确保数据不会被泄露给计算方或其他非授权方。这一技术的出现，为我们在享受科技带来的便利的同时，提供了更为有效的隐私保护手段。随着移动互联网、云计算和大数据等技术的广泛应用，为我们的生活带来了前所未有的便利。然而，这些技术也带来了一个不容忽视的问题——隐私泄露。在享受科技红利的同时，我们的个人信息、生活习惯、消费记录等有效的隐私保护方案。隐私计算涵盖了信息全生命周期的所有计算操作，从信息采集、存储、处理，到发布（含交换）、销毁等各个环节。不仅仅关注隐私信息的保护，还涉及隐私信息的所有权、管理权和使用权的分离问题计算时，必须注意保护“输入隐私”和“输出隐私”。输入隐私要求参与方不能非授权地获取或解析原始输入数据以及中间计算结果，而输出隐私则要求参与方不能从输出结果中反推出敏感信息。隐私保护计算技术能够在数据

患者隐私的前提下，联合分析医疗数据，提高疾病诊断的准确性。政务领域：支持政府部门之间的数据共享和协同治理，如人口数据、税收数据等的共享，同时保护公民的隐私信息。发展趋势性能优化：不断提升隐私计算系统的隐私计算系统是一种融合了多种隐私保护技术，旨在实现数据在流通和处理过程中隐私安全与数据价值挖掘相平衡的综合性系统。系统架构基础设施层：为隐私计算系统提供硬件支持，包括服务器、存储设备等，以及可信执行能够访问和处理数据。隐私计算层：是系统的核心层，集成了多种隐私计算技术，如安全多方计算、同态加密、联邦学习等，根据具体的业务需求选择合适的技术来实现隐私保护下的数据计算和分析。应用层：基于隐私计算层提供的接口和服务，开发各种隐私保护应用，如隐私保护的数据分析、机器学习、金融风控等，满足不同行业和场景的需求。关键技术安全多方计算技术：多个参与方在不泄露各自隐私数据的情况下，通过加密交互共同完成计算任务情况下，联合训练疾病诊断模型。主要功能隐私保护数据处理：在数据的收集、存储、分析和共享等全生命周期中，对数据进行隐私保护，防止数据泄露和滥用。安全的多方协作：支持多个参与方之间进行安全的数据交互和协

治理能力和公共服务水平的重要手段，但如何在开放过程中保障数据安全和隐私保护，一直是一个难题。隐私计算技术的应用，可以在保障数据安全的前提下，促进政府数据的开放和共享，推动数据在公共服务、城市规划、政策随着数字化时代的到来，数据成为驱动经济社会发展的重要引擎。然而，数据的共享与利用往往伴随着隐私泄露的风险，如何在保护个人隐私和企业数据安全的同时，实现数据的有效利用，成为了一个亟待解决的问题。隐私可能导致财产损失、隐私侵犯等严重后果。隐私计算通过技术手段，保护了个人数据在流通和使用过程中的安全性，降低了个人信息泄露的风险，让个人消费者能够更加放心地参与数字经济活动。对于企业和机构而言，隐私计算同样是数据协作过程中的重要保障。在数据采集、存储、分析等环节中，企业面临着保护关键信息和商业秘密的艰巨任务。隐私计算技术的应用，不仅有助于保护企业的核心数据资产，还能促进企业与外部合作伙伴之间的数据计算作为一种新的技术手段，可以很好解决这些问题。隐私计算是一种由两个或多个参与方联合计算的技术和系统，其核心在于通过特定的算法和协议，使参与方在不直接交换数据的情况下，能够对数据进行联合分析和机器学习

，确保数据的安全性。同时，它还能帮助企业遵守相关的数据保护和隐私法规，避免因数据违规而面临的法律风险。数据治理与协同：是实施数据治理框架的重要工具，它促进了不同部门和个人之间的数据协同工作。通过数据治理和合规性方面。数据资产目录通过对数据的分类、分级和元数据管理，为企业建立了统一的数据标准和规范，有助于提高数据的质量和一致性。隐私计算平台则能够帮助企业满足数据安全和隐私保护法规的要求，确保数据资产的梳理和分析，企业能够更好地理解自身的数据资源，发现数据之间的关联和趋势，从而为业务决策提供科学的洞察力和决策支持。隐私计算平台：数据安全的“守护神”隐私计算平台是在保护数据隐私的前提下进行数据处理和分析的一系列技术的集合。它通过运用加密技术、安全协议和隐私保护算法等手段，确保数据在计算和分析过程中不泄露原始信息，实现数据的“可用不可见”。其核心技术主要包括以下几类：多方安全计算：它允许多个参与。此外，同态加密、零知识证明、差分隐私、区块链等技术也常常应用和辅助隐私计算，共同为数据隐私保护提供全方位的支持。两者携手：数据价值与安全的双赢数据资产目录与隐私计算平台并非孤立存在，它们相互依存、协同

加强数据治理意味着通过制定清晰的策略、强化团队和流程、保护数据安全与隐私，以及持续优化数据管理实践，以确保数据的准确性、可靠性和价值最大化。加强数据治理可以通过以下几个策略来实现：制定清晰的数据治理行业规范，以保护用户隐私和数据安全。建立数据治理组织架构：成立数据治理委员会，由高层管理者牵头，跨部门组建，负责数据治理战略的制定、监督执行及效果评估。明确角色与职责，形成协同合作的工作机制。完善数据和整合工作，识别和修复数据错误、删除重复数据，确保数据的准确性和完整性。此外，企业还需要将各个数据源整合起来，形成统一的数据视图。加强数据保护和隐私管理：加强数据保护和隐私管理，确保遵守相关法律法规和治理政策与流程：建立全面的数据政策体系，包括数据分类分级、数据访问控制、数据质量管理、数据安全保护等方面的政策，为数据治理提供制度保障。设计并实施覆盖数据采集、存储、处理、分析、共享、销毁全生命周期的数据在传输、存储、处理过程中的安全性。加强用户隐私意识教育，明确告知用户数据收集目的、范围、方式及保护措施。促进数据价值释放：推动数据在企业内部的共享与整合，提升数据资源的利用效率。利用先进的数据

数据要素是数字经济发展的关键生产要素，是数字经济发展的基础。加快培育数据要素市场是全面建设社会主义现代化国家的一项基础性工作，对推动经济高质量发展、建设数字中国和数字强省、促进经济社会数字化转型具有重要意义。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据全生命周期提供基础软件与服务。基于在大数据、分布式数据库、隐私计算、数据安全流通领域的多年积累，星环科技研发了数据要素流通全过程的一系列工具，在各方数据不出域的前提下，为数据资源方和数据消费方提供数据交付服务。2021年星环科技成为上海数据交易所首批签约数商。2022年9月星环科技曾受邀出席“深数交”数据合规活动，分享数据安全出境解决方案。2022年12月星环科技与中国东信旗下北部湾大数据交易中心达成了战略合作。星环科技在产品的各层级上都完善了安全技术，从而可以给用户提供体系化的数据安全防护能力，助力企业高效、合规的开展数据流通业务。在基础设施层，星环科技提供基于容器的云原生操作系统TCOS，它不仅能够提供容器隔离和镜像扫描，还新增了漏洞检测以及面向业务的微隔离安全技术，从而可以为用户开辟一个独立的数据与计算环境，外部的服务未经授权无...

图数据库有许多适用场景，常见的应用场景有：社交媒体：社交媒体中的用户和关系可以建模为图结构。用图数据库来管理和查询这些社交数据，可以实现更精确的社交关系分析。金融：在金融领域中，图数据库可以用于合规风控、反欺诈、投资和信贷决策等众多场景。例如，通过在图中存储和分析不同实体（如银行账户、信用卡、电话、邮箱、运单等）之间的关系，可以准确识别欺诈降低风险。物流和运输：物流和运输领域也是图数据库的应用场景之一。例如，通过在图中存储城市、仓库、货物、运输路线等信息，可以进行物流管理、运输计划优化、货物追踪等任务。生命科学：在生命科学领域，图数据库可以用于存储和分析复杂的基因、蛋白质、代谢物等数据，帮助科学家发现新的治疗方法和疾病机制。游戏：游戏开发者可以使用图数据库来管理玩家角色、各种装备、地图、任务等复杂的游戏数据，实现更好的游戏体验。图数据库的灵活性和高效性使其在多个领域都有着广泛的应用。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，自主研发了分布式图数据...

时空数据库（Spacial-temporaldatabase）是一种专门用于存储和管理时空数据的数据库管理系统，它是传统关系型数据库的一个扩展，可以实现对时空数据进行有效管理和处理。时空数据是指带有时空坐标或时间戳的数据，例如地图、气象数据、交通、城市规划等。因此，时空数据库可以用于多种应用程序，如地理信息系统、航空航天、气象预报、GPS导航等。时空数据库与传统数据库不同的是，它提供了额外的功能和数据类型，例如点、线、面等空间对象和时间序列数据类型。此外，时空数据库还支持空间查询和时空查询，例如常见的缓冲区查询，使得用户可以在时空范围内进行查询和分析。这种数据库可以对时空数据进行高效的存储、查询、更新和分析，并通过插件技术集成其他地理信息数据源。星环分布式时空数据库-SpactureSpacture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。

垂直领域知识图谱产品主要用于面向特定领域知识应用需求，通过构建和应用知识图谱解决对应领域的专业问题。目前，知识图谱在智慧医疗与智慧金融领域已取得了一系列成功实践，被应用于辅助医生、药物发现、临床科研、风险防控、内部监管、投资研究、保险理赔等众多实际业务场景，并涌现出了一批知识图谱产品或服务平台。星环科技自主研发的知识图谱平台Sophon正是一款覆盖知识全生命周期，集知识的采集、建模、融合、存储、计算及应用为一体的知识图谱产品。平台支持低代码图谱构建、智能化知识抽取、多模态知识存储与融合、多形式知识计算和推理以及多维度的图谱分析。除了具备链路完备性，平台还从业务场景出发，沉淀了金融、保险等场景的图数据模型、规则模型和算法模型，可以帮助用户快速解决不同场景下的业务问题。目前，星环科技Sophon已经在金融等多个行业成功落地，在反洗钱、反欺诈、疫情防控、公共安全、企业级营销、保险知识智能问答等场景有着广泛的应用。同时星环科技在推动知识图谱技术创新和成功落地的过程中，也获得了多项荣誉和权威认可：入选Gartner《MarketGuideforArtificialIntelligenceStar...

新时代需要新技术，企业应抓住机遇实现旧平台的改造升级数据库技术经过不断的发展，已经从以Oracle、IBM为代表的集中式数据库，演进到分布式、多模型、云原生的形态，并在很多场景应用落地，带来了真实的业务价值。当前得益于国家政策的大力扶持以及国内市场环境的快速发展，国产软件加速发展，国产化替代进程正在不断加速。自主可控是国产化替代的核心，同时也是一个阶段性的目标。我们不应该满足于此，应该抓住国产化改造的机遇，用新技术去替代老技术，实现自主可控的同时，完成旧系统的改造升级，这也是信创的主旨。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据全生命周期提供基础软件与服务，在分布式技术、多模型技术、数据云技术等方面有很多技术突破。比如大数据基础平台TDH是全球首个通过TPC-DS基准测试的产品；提出了创新的多模型统一技术架构，支持业内主流的10种数据模型，Gartner®发布的中国数据库技术发展趋势报告引用星环科技多模型联合分析用例，论证了多模型融合分析的趋势和价值。基于多年积累的分布式技术、多模型统一技术、数据云技术等，星环科技打造了分布式数据库ArgoDB、分布式交易型数据库KunDB、分布...

银行图数据库的应用场景：反洗钱：图数据库可以将可疑交易数据存储于其中，帮助银行更快速地提取、分析与关系，识别出潜在的洗钱行为。客户关系管理：银行图数据库可以将客户的不同信息（如交易记录、信用评级、客户所在地和行业等）进行整合，并将这些信息在一个数据仓库中呈现出来。这使得银行能够更加精准地分析客户需求，提供更加符合客户需求、更加优质的服务。风险管理：银行是一个与风险息息相关的行业。图数据库可以帮助银行对相关风险进行整合和分析。通过解析大量的金融数据，图数据库可以找出潜在的风险点，提前控制风险。数字化转型：图数据库能够将社交网络、收集的数据等信息关联起来，并创造性地开拓新业务模式。除了与客户密切相关的业务领域，图数据库还能够在支持业务流程优化方面发挥重要作用。营销：银行可以使用图数据库来收集客户数据、行为数据等，这样可以更加精确地预测客户习惯，对客户进行更加细致的营销和服务。银行图数据库有着广泛的应用场景，可以在多个角度上支持银行的业务发展，提高服务的质量和效率。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...

星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，基于在大数据、分布式数据库、隐私计算、数据安全流通领域有着多年积累，研发了数据要素流通全过程的一系列工具，在各方数据不出域的前提下，为数据资源方和数据消费方提供数据交付服务。2022年9月星环科技曾受邀出席“深数交”数据合规活动，分享数据安全出境解决方案。2021年星环科技成为上海数据交易所首批签约数商。2022年12月星环科技与中国东信旗下北部湾大数据交易中心达成了战略合作。伴随数字经济蓬勃发展，融入全球数据跨境流动的趋势不可避免。数据出境安全治理受到广泛重视，为进一步规范数据出境活动，保护个人信息权益，维护国家安全和社会公共利益，促进数据跨境安全，国家互联网信息办公室发布了《数据出境安全评估办法》。国内运营的外企（尤其是零售、化工等）、新能源汽车以及生态企业（含自动驾驶等）、国际化企业与出海企业、跨境电商和物流、有融资需求的基于数字化做业务创新的创业公司等是国内迫切需要落实数据安全出境的企业。然而企业在落地数据出境安全方面存在一些实际困难，主要体现在：错综复杂的数据如何分类分级，如何识别重要数据；重要数据如何存储和管理，才能达到相关法律法规的...

星环科技图数据库StellarDB是国产高性能图数据库，采用分布式架构和原生图计算引擎，支持超大规模数据管理和高效的图计算。TranswarpStellarDB具有以下特点：原生图存储：StellarDB为数据存储设计了专有的图存储结构，优化查询性能，通过高效的压缩算法减少磁盘和内存的使用量。根据分区策略，图数据均匀分布于集群各节点。优越的性能：存储引擎和计算引擎结合，使计算引擎可以利用数据locality提升计算性能，拥有卓越的数据读写能力，支持大规模并行处理，毫秒级的查询响应。高扩展性：完全的分布式架构，具有良好的可扩展性，支持在线扩容和升级。拥有万亿级图数据处理能力，支持数据多副本，提供集群高可用和高可靠。灵活的查询方式：计算引擎支持灵活易懂的图查询语言TranswarpExtended-OpenCypher，拥有丰富的图操作语法。同时提供SQL支持，多模场景灵活切换。深度分析能力：支持10层及以上的图深度遍历和复杂分析。丰富的算法库：内置丰富的算法库，几十种图算法开箱即用，优化的分布式并行图算法，千万级子图计算效率达到行业先进水平。企业级功能：支持用户权限认证、集群状态监控、日...

图数据库是现代数据库系统中的一种，它主要的特点就是使用了图论的概念来进行数据管理。传统的关系型数据库通常是基于表和列的结构进行数据管理，而图数据库则是构建了节点和边的图形结构，可以更好的表示现实世界中的复杂关系。下面是图数据库的几个主要特点：1.基于图形结构：图数据库是基于图形结构来进行数据管理的。它通过节点和边来构建数据的表示形式，使得数据之间的关系和结构更加直观和清晰。这对于处理关联复杂、数据关系复杂的场景具有重要意义。2.高效地关系查询和分析：图数据库具有高效的关系查询和分析能力。对于一个大规模的图，传统的SQL查询方式显然不能满足查询时间的要求。而图数据库则可以通过图数据库内部的算法来进行实时的查询和分析。尤其是针对一些复杂的图分析算法，图数据库更能够快速地获得结果，提高查询速度。3.可扩展性：由于采用了分布式的技术设计，使图数据库的可扩展性极佳。当需要管理的数据量增加时，图数据库可以通过简单的集群扩展方式来实现性能的提升。而且，图数据库的分布式能力也可以让其在多个节点上进行操作，提高了系统的容错能力和加载能力。4.元素和关系度量：图数据库具有丰富的元素数据和关系数据量度方式。...

星环科技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，以隐私保护为前提，解决了跨组织协作时无法安全利用各方数据的困境。平台支持联邦学习、多方安全计算、匿踪查询等功能；性能方面，联邦学习与多方安全计算可达亿级数据量，助力数据要素安全流通和价值迸发，实现数字经济时代下的跨企业和行业的AI协作。星环科技的隐私计算技术已落地如数据流通、政务民生、金融营销等垂直业务场景，为跨企业数据协作提供安全可信的平台支持。在政务民生场景，SophonP²C通过纵向联邦学习联合居民用电数据与用水数据，生成群租房预测名单。在联合建模过程中，全程明文数据不出，有效保护了居民用水用电的数据隐私信息。联合训练模型比本地单独用电数据训练的模型AUC提升20%以上，赋能政务决策高效的处理分析能力，为政府有效排查群租房，消除群租房造成的消防、安全隐患，打造和谐、安全、美丽的生活环境作出了突出贡献，为政务决策、民生建设发挥信息化支撑保障作用。在精准营销场景，通过纵向联邦学习，车企安全引入了多方数据，丰富用户特征维度，对用户行为进行统计分析。在联合建模过程中，全程明文数据...