隐私数据治理

数据治理
星环科技提供体系完善的整体数据治理解决方案,涵盖数据治理战略、组织制度机制、数据管理活动和技术工具落地四个方面,同时,还为企业提供数据管理成熟度评估(DCMM)指导,在数据战略,数据治理数据标准、数据架构、数据安全,数据质量,数据应用,数据生存周期 八大项数据管理能力方面结合企业实际需求,帮助客户制定和实施精准有效的解决方案。

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加强数据治理
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。完善数据策略:企业应制定一套清晰、全面的数据治理策略,明确目标、范围、流程以及责任分配。这包括数据标准化、数据安全性、数据质量控制等多个方面,以确保数据的准确性和可靠性。组建专门的数据治理团队:数据治理团队负责制定和执行数据治理计划,确保各相关部门和个人的合作与遵守。团队成员应具备数据科学、信息技术、业务管理等多方面的知识和技能。强化数据权限和访问控制:企业应制定明确的数据权限和访问控制策略,确保只有经过授权的人员才能访问、修改和分享数据。通过技术手段如身份验证、访问控制列表等,加强数据的安全性,防止数据泄露和未经授权的访问。注重数据清洁和整合:数据质量和一致性是数据治理的基础。企业应定期进行数据清洁
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高校数据治理
高校数据治理是一个复杂的过程,其目标是整合和规范化高校内部的数据管理,提升数据质量,并保障数据的安全性和隐私性。高校数据治理主要步骤:明确数据治理范围:确定数据治理的对象,包括哪些数据和哪些部门需要参与数据治理。系统业务梳理:明确数据在信息系统的分布情况,为后续进行数据职权、责权划分及数据关联关系的明确打好基础。数据流梳理:通过梳理数据流向及运行状态,充分了解数据的产生、采集、存储、加工、应用等目录。建立全员参与数据治理机制:高校的数据来源于包括职能部门、二级学院、教职工等在内的多方,为了从源头上保证数据质量,提高数据治理效率,建立全员参与数据治理机制。星环数据治理解决方案星环科技提供体系完善的整体数据治理解决方案,涵盖数据治理战略、组织制度机制、数据管理活动和技术工具落地四个方面,同时,还为企业提供数据管理成熟度评估(DCMM)指导,在数据战略,数据治理数据标准、数据架构、数据安全,数据质量,数据应用,数据生存周期八大项数据管理能力方面结合企业实际需求,帮助客户制定和实施精准有效的解决方案。多个环节,有助于建立完善的数据全生命周期管控体系。建立数据标准体系:通过对数据和业务进行梳理,得到相关数据项标准、代码标准、编号标准等,基于系统对数据项进行重新组合,终形成适用于校情的数据资源
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安全隐私计算
、药物研发等工作。患者的个人隐私信息不会被泄露,同时促进了医疗技术的进步。政务领域:政府部门在数据共享和协同治理过程中,需要确保数据安全和隐私。安全隐私计算可用于人口普查数据处理、税收数据共享、城市治理安全隐私计算是一种在数据处理和计算过程中,能够同时确保数据安全性和隐私性的技术体系。技术原理与特点多种技术融合:融合了密码学、分布式计算、人工智能等多领域技术。如联邦学习通过加密模型参数更新来保护数据隐私;安全多方计算利用加密协议使多方在不泄露隐私数据的情况下进行协同计算;同态加密允许直接对密文进行特定类型的计算,计算结果解密后与对明文计算结果相同。数据隐私保护:在数据的全生命周期,包括数据收集、存储、传输、处理和共享等各个环节,都采取严格的隐私保护措施。对敏感数据进行加密、脱敏、匿名化等处理,确保数据在使用过程中不被泄露、篡改或滥用。安全的计算环境:构建安全的计算环境,防止外部攻击和内部可在不共享敏感客户数据的情况下,联合进行风险模型的建立和评估,提高风险预测的准确性,同时保护客户隐私。医疗健康领域:医疗机构之间可在保护患者隐私的前提下,进行医疗数据的共享和分析,开展联合疾病研究
质量和效率;在交通领域,隐私计算技术可以用于交通流量的分析和预测,为城市规划和交通管理提供有力支持;在政务领域,隐私计算技术可以帮助政府部门实现数据的跨部门共享,提高政府服务水平和治理效能。在数字化时代,数据已成为驱动社会发展的核心要素,而如何在保护个人隐私的同时实现数据的有效利用,则成为了一个亟待解决的问题。隐私计算(Privacy-preservingComputation)应运而生。隐私计算的核心目标是实现数据的共享、互通、计算、建模,同时确保数据的安全性和隐私性。隐私计算允许多个数据拥有者在不暴露数据本身的前提下,共同利用这些数据,从而产生超越各自数据本身的价值。这一过程的实现,不仅保护了用户的隐私权益,也确保了数据计算的真实性和有效性。隐私计算是一个复杂而多样的技术体系,它融合了硬件、密码学、分布式机器学习等多种底层技术。其中,多方安全计算、联邦学习、可信执行环境数据资源,隐私计算技术能够在严格的个人信息监管下,实现数据的合规利用。同时,在防范化解金融风险和金融支持实体经济的过程中,隐私计算也展现出了其独特的价值。它能够帮助金融机构在保护客户隐私的前提下,进行
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隐私计算系统
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,以及可信执行环境等硬件安全技术,确保系统运行的基础环境安全可靠。数据管理层:负责对隐私数据进行管理,包括数据的存储、加密、访问控制等。数据在该层通常以加密形式存储,并通过严格的访问控制策略确保只有授权用户或应用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
平台底座。SophonP²C可用于解决跨组织协作时无法安全利用各方数据的难题,助力数据流通应用的合法合规。在保障隐私的前提下,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,提供环底座支持,隐私保护全链路基于星环全链路数据隐私保护能力,可围绕数据的集成、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。将星环大数据分析能力与隐私计算相结合,多种加密安全手段星环SophonP²C是企业级隐私计算平台,拥有多项性能及安全认证,平台支持不同场景的隐私计算需求,包括横纵向联邦学习、多方安全计算、基于差分隐私数据发布、匿踪查询等,为多方数据安全协作提供完整的)等多种隐私计算功能。支持大数据规模的隐私计算场景,支持亿级数据进行联邦学习、多方安全计算和隐私求交。提供页面可视化安装部署,并支持实体部署、容器部署、云上部署等多种方式,轻松完成平台上线。低代码可视化隐私计算平台,提供算子托拉拽式本地数据清洗与特征工程能力,实现高效数据预处理。多行业AI落地经验,可提供专家级应用服务,如联邦风控、联邦反欺诈、联邦推荐等个性化AI场景建模服务,助力企业降本增效。星
平台底座。SophonP²C可用于解决跨组织协作时无法安全利用各方数据的难题,助力数据流通应用的合法合规。在保障隐私的前提下,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,提供欺诈、联邦推荐等人性化AI场景建模服务,助力企业降本增效。星环底座支持,隐私保护全链路1.基于星环全链路数据隐私保护能力,可围绕数据的集成、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星环SophonP²C是企业级隐私计算平台,拥有多项性能及安全认证,平台支持不同场景的隐私计算需求,包括横纵向联邦学习、多方安全计算、基于差分隐私数据发布、匿踪查询等,为多方数据安全协作提供完整的(MPC)、匿踪查询(PIR)、隐私求交(PSI)等多种隐私计算功能。2.支持大数据规模的隐私计算场景,支持亿级数据进行联邦学习、多方安全计算和隐私求交。3.提供页面可视化安装部署,并支持实体部署、容器部署、云上部署等多种方式,轻松完成平台上线。4.低代码可视化隐私计算平台,提供算子托拉拽式本地数据清洗与特征工程能力,实现高效数据预处理。5.多行业AI落地经验,可提供专家级应用服务,如联邦风控、联邦反
隐私计算技术在数据安全治理中提供了一种解决方案,它不仅可以增强数据流通过程中对数据要素安全的保护,而且也为数据的融合应用与价值释放提供了新思路。隐私计算技术应用主要集中在有大量数据要素积累且有实际数据流通需求的医疗、政务、金融等领域。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
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数据治理流程
数据治理流程是一系列结构化的步骤,旨在确保数据的质量和一致性,保护数据的安全和隐私,并确保数据的合规使用。以下是数据治理流程的关键步骤:规划阶段明确目标与需求:与企业战略和业务目标相结合,明确数据治理的总体目标,如提升数据质量、实现数据共享、支持决策分析等,同时梳理各业务部门对数据的具体需求。制定战略与规划:根据目标和需求,制定数据治理的战略规划,包括确定治理的范围、重点领域、实施步骤和时间计划等,为后续工作提供指导。组建团队与分工:成立数据治理工作团队,明确团队成员的角色和职责,如数据治理委员会负责决策和监督,数据管理员负责具体的数据管理工作,业务人员负责提供业务需求和参与数据治理等。设计阶段设计数据架构:构建企业级的数据架构,包括数据模型、数据存储架构、数据集成架构等,确保数据的合理组织和存储,为数据治理提供基础框架。制定标准与规范:制定统一的数据标准,涵盖数据格式、编码规则、数据字典等;同时制定数据质量标准、数据安全规范、数据治理流程规范等,确保数据治理工作有章可循。规划数据治理流程:设计数据治理的各项流程,如数据质量管理流程、数据安全管理流程、元数据管理流程等,明确各流程的
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...
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...
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...
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。
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...
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...
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。...
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...