政务类数据安全管理

安全构建主要包含政务数据安全管理体系、政务数据安全技术体系、政务数据安全运营体系三个部分。政务数据安全管理体系是指要构建一套科学的管理机制，从责任机制建设、组织架构、合规管理、政务数据安全规划和政务数据安全管理5个方面提升数据安全管理能力。政务部门应严格落实数据安全管理任，建立健全的组织架构和审计机制，完善政务数据安全规划体系，管理数据安全合规性。政数据安全技术体系是指要构建一套政务数据安全技术保障体系，从数据采集、传输、存储、使用、交换、销毁全生命周期保障政务数据安全。完善数据安全基础设施、数据安全服务和建设数据安全管理与运营保障管理平台，为安全管理、安全技术和安全运营的业务提供基础支持。政务数据安全运营体系是指构建政务数据安全运营体系，通过数据资产管理、数据安全隐患发现及处置机制、数据安全风险评估机制、数据安全突发事件应急响应机制、数据安全监控与审计机制的有效结合，支撑数据安全运营在当今信息化的社会中，政务数据安全问题愈加突出，各种政务公开被频繁爬取和非法传播，给政务数据安全面的巨大风险。为了应对这种情况，需要从多个角度发，建立一套针对政务数据的数据安全能力建设框架。政务数据

分类标签，方便快速查找和管理。通过对政务数据进行全面梳理，将其划分为不同的类别，如人口数据、经济数据、地理信息数据等。同时，为每一类数据添加具体的标签，如人口数据下可细分出年龄、性别、户籍等标签，经济政务数据“贴标签”，解锁数字政府新效能政务数据标签分类管理是什么定义与概念政务数据标签分类管理，是一种将政务数据按照特定的规则和标准进行分类，并赋予其相应标签的管理方式。它如同给图书馆里的书籍贴上提高数据管理和应用的效率。为什么要进行政务数据标签分类管理提升数据利用效率在传统的政务数据管理模式下，工作人员查找特定数据时，犹如在茫茫大海中捞针。而政务数据标签分类管理就像是为数据建立了一个清晰的索引目录。通过对数据进行分类和标签标注，工作人员可以根据业务需求，快速定位到所需的数据。加强数据安全保障政务数据涉及国家机密、商业秘密和个人隐私等重要信息，一旦泄露，将对国家、社会和个人造成严重的损害。政务数据标签分类管理通过对数据进行分类分级，能够根据数据的敏感程度采取不同的安全防护措施。对于涉及国家机密的数据，如国防、外交等领域的数据，设置最高级别的安全防护，采用加密传输、严格的访问控制等手段，确保

政务数据治理是指政府部门对其拥有的各类数据进行统筹规划、管理和优化的一系列活动，旨在提高政务数据的质量、安全性和可用性，以更好地支持政府决策、公共服务和社会治理。治理目标提升决策科学性：通过整合和机制。数据安全管理安全制度与规范：制定政务数据安全管理制度，明确数据安全责任，规范数据访问、使用、存储等操作流程，加强对数据安全的管理和监督。安全技术防护：采用加密、访问控制、数据备份等技术手段，保障对公共服务的满意度。推动数据共享与开放：打破政府部门之间的数据孤岛，促进政务数据的共享和开放，激发数据的潜在价值，推动数字经济和社会创新发展。关键环节数据标准管理制定标准规范：建立统一的政务数据标准体系政务数据的保密性、完整性和可用性，防止数据泄露、篡改和丢失。数据共享与开放管理共享平台建设：搭建政务数据共享交换平台，实现部门之间的数据互联互通和共享共用，提高数据共享的效率和便利性。开放机制与流程：建立政务数据开放机制，明确数据开放的范围、方式和流程，推动政务数据向社会开放，促进数据的创新应用。分析政务数据，为政府决策提供全面、准确、及时的数据支持，使决策更加科学、合理，提高政府治理能力和水平。优化公共服务：利用治理后的数据改善公共服务的提供方式和质量，实现个性化、精准化的服务推送，提高民众

重要意义。政务数据归集共享是指将分散在不同部门、不同层级的政务数据进行集中管理和互通共享的过程，旨在打破信息孤岛，实现数据资源的有效利用。政务数据归集共享的核心目标是实现"一网通办"和"一网统管"。通过数据关键环节包括：制定统一的数据标准和技术规范，确保数据可识别、可交换；建立数据质量管理体系，提高数据的准确性、完整性和时效性；构建安全可靠的数据共享平台，保障数据在传输、存储和使用过程中的安全；完善数据共享政务数据归集共享：打破信息孤岛，构建智慧政府在数字化时代，数据已成为重要的生产要素和战略资源。政务数据作为政府在履职过程中产生和收集的数据资源，其归集与共享对于提升政府治理能力、优化公共服务具有信息、民政部门的婚姻信息、税务部门的纳税信息等，可以实现"只跑一次"的有效服务。政务数据归集共享面临的主要挑战包括技术标准不统一、数据质量参差不齐、共享机制不健全等问题。由于历史原因，各部门信息系统建设时期不同、标准各异，导致数据格式不一致、系统难以互通。同时，部分数据存在缺失、错误或更新不及时等问题，影响共享效果。此外，数据共享涉及部门利益和权责划分，需要建立完整的制度保障。政务数据归集共享的

模型通过大数据处理、机器学习技术手段，能够从数据中提取出有价值的信息，并为决策者提供科学、准确的策略和方案。政务大模型的应用场景广泛，其中包括政府决策支持、公共安全、城市管理、社会服务等方面。在政府水平和公众安全感。城市管理方面，政务大模型可以通过对城市交通、环境、基础设施等数据的分析和优化，提供智能化的城市管理方案，提升城市的便利性和宜居性。在社会服务方面，政务大模型可以通过对民生领域数据决策支持方面，政务大模型可以帮助政府进行政策制定、规划布局、资源调配等工作，提高政府工作效率和决策的科学性。在公共安全方面，政务大模型可以通过对安全风险的预测和管理，提供有针对性的应对措施，提高社会治安分析，提供个性化的服务和精准扶贫方案，改善社会生活质量。政务大模型的出现为政府决策和政务管理提供了新的思路和方法。通过充分利用大数据和人工智能技术，政务大模型有望在提升政府工作效率、提升公共服务水平政务大模型，是指利用人工智能（AI）技术，对政务系统中的数据进行分析和挖掘，提供针对性智能决策支持和解决方案的一种技术应用。政务系统中的数据量庞大而复杂，传统的人力分析和决策难以满足实际需求。政务大

，整合数据是将相关数据关联起来。数据资产层：将经过处理的数据视为政务资产进行管理。通过建立数据资产目录，对数据的来源、质量、用途等进行标注和分类。例如，将涉及国家安全的数据列为高敏感资产，对其访问和服务接口，只要符合权限和安全要求，就可以方便地获取数据。数据治理数据质量管理，通过建立数据质量评估指标体系，如数据的准确性、完整性、时效性等，对政务数据进行质量监控和提升。例如，定期检查社会保障数据中的参政务数据中台是一种在政务领域应用的数据管理和服务平台，它对于提升政府部门的数据治理能力和政务服务水平具有至关重要的作用。一、概念与架构概念政务数据中台是将政府内部各部门的分散数据进行汇聚、整合、加工保人员信息是否准确、更新是否及时。数据标准管理，制定统一的数据标准和规范，如政务术语标准、数据格式标准等。确保不同部门在数据录入、存储和使用过程中遵循相同的标准，提高数据的一致性。数据服务提供提供多样化处理，形成标准化的数据资产，并以数据服务的形式提供给政务应用系统，从而实现数据共享、业务协同和快速创新的平台。它打破了政务部门之间的数据孤岛，促进政务数据的高效利用。架构层次数据汇聚层：负责收集来自

政务数据归集方案在数字化时代，政务数据已成为推动政府治理现代化的重要资源。政务数据归集是指将分散在各个政府部门、机构的信息系统中的数据，按照一定的标准和规范进行收集、整合和集中管理的过程。这一需要具备数据抽取、清洗、转换和加载的能力，同时要保证数据传输的安全性。然后是建立长效机制，包括数据质量管控、更新维护和责任分工等制度安排。成功的政务数据归集能够带来显著效益。最直接的是提高行政效率，比如不动产登记涉及多个部门的数据核查，归集后可以实现"一窗受理"。更深层次的价值在于支持精准决策，比如通过归集经济、人口、环境等多维度数据，可以建立城市发展预测模型。此外，在确保安全的前提下，适度开放政务数据还能促进数字经济发展，催生新的商业模式和服务创新。当然，政务数据归集也需要注意一些问题。首要的是隐私保护，特别是涉及个人敏感信息时，要严格遵守相关法律法规。其次是权责划分，要明确数据提供方、管理方过程不仅能够打破信息孤岛，还能为政府决策提供更加全面、准确的数据支持。政务数据归集的背景源于政府部门长期以来存在的数据分散问题。由于历史原因，不同部门往往独立建设信息系统，导致数据标准不统一、共享机制不健全

。它是一项系统性工程，旨在通过建立完善的数据管理体系，对政务数据进行全生命周期的管理与优化，确保数据在各个环节的质量与安全。这一过程涵盖了数据的采集、存储、处理、共享、应用等多个阶段，每一个环节都紧密解锁政务数据新密码：治理与建模的破局之路政务数据治理：构建数字政府的基石什么是政务数据治理政务数据治理，是从根本上建立数据标准和规范，统一数据资产管理，统一数据调度，保证数据可控、可用、可信的工程生产部门梳理本部门可共享数据资源，在数据共享交换平台进行注册、发布，并及时更新。数据应用：各政务部门积极开展政务数据智能化应用，将数据与业务深度融合。例安全监管：数据主管部门和各政务部门共同承担保障数据资源安全的重要职责。建立健全数据安全管理制度，运用加密技术、访问控制技术等保障数据在存储、传输、使用过程中的安全。对数据的访问权限进行严格管理，根据不同部门、不同岗位的工作需求，分配相应的数据访问级别，防止数据泄露与滥用。定期进行数据安全评估与风险监测，及时发现并处理安全隐患，确保政务数据的安全可控。政务数据治理的重要意义赋能数字政府建设：政务数据的有效治理与应用，能够充分激发政务数据应用

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...

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...

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...

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...

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...

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...

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。...

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。