隐私计算技术比较好的公司

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。参与方之间进行加密交互和协同计算，确保各方数据在整个计算过程中始终保持加密状态，只有最终结果才被解密公开。计算类型：涵盖算术运算、比较运算、逻辑运算等多种基本运算，能支持复杂的计算任务，如多方数据求和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

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，而不需要将数据集中到一个中心位置。它通过模型参数的加密和安全通信协议，确保数据在传输过程中的安全性。可信执行环境：TEE是通过可信的抗篡改的软硬件构建一个可信的、难以被外界窃听内部数据的安全环境，数据在该环境中由

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

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成本的双重挑战。国际标准化进程加速：与数据安全和隐私保护相关的标准和规范越来越多。未来，隐私计算领域与标准之间的协调和统一将更加重要，这将有助于各类标准化机构制定出更加符合行业和技术发展的标准和规范。云

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行业发展的重要方向。然而，由于医疗数据的隐私性和敏感性，数据共享和融合一直是一个难题。隐私计算技术能够在保护数据隐私的前提下，实现医疗机构之间的数据共享和联合建模，从而提高医疗科研的效率和精准度。政务

隐私计算技术为解决数据隐私保护与利用之间的矛盾提供了有效的手段。联邦学习、安全多方计算和可信计算这三种技术各具特色，能够根据不同的应用场景和需求，提供灵活多样的隐私保护方案。联邦学习是一种分布式机器和协议的方式相比，硬件实现的方式更为安全可靠。可信计算技术通过利用可信硬件的特性，如安全存储、加密解密等，确保数据的完整性和机密性。在数据处理和计算过程中，可信硬件能够防止恶意软件的攻击和篡改，从而保护数据的隐私和安全。加密或转化后再提供给其他方，确保在整个计算过程中，任一参与方都无法接触到其他方的明文形式数据。这种技术为跨组织、跨领域的数据合作提供了安全可靠的保障。可信计算是基于可信硬件的隐私保护技术。与基于软件保证了数据隐私，还能获得与传统中心式机器学习模型几乎相同的模型效果。联邦学习的应用广泛，特别是在金融、医疗等敏感数据领域，能够有效地解决数据孤岛问题，促进数据价值的共享和释放。安全多方计算是一种在参与方不共享各自数据且没有可信第三方的情况下安全地计算约定函数的技术和系统。它通过一系列安全的算法和协议，使得参与方能够在不暴露原始数据的情况下进行计算。在安全多方计算中，参与方通常需要将明文形式的数据进行

在数据安全和隐私保护日益受到重视的当下，隐私计算技术成为推动数据流通与利用的重要支撑。主流隐私计算技术主要包括多方安全计算、可信执行环境以及联邦学习等。多方安全计算，从而实现了数据的安全共享与利用。可信执行环境（TrustedExecutionEnvironment，TEE）：是另一种重要的隐私计算技术。它通过在中央处理器中构建一个安全的区域，保证区域内的程序滥用。联邦学习（FederatedLearning，FL）：是近年来兴起的隐私计算技术，旨在实现在各方机器学习原始数据不出库的情况下，通过对数据的加密流通与处理来完成多方机器学习模型训练。联邦学习在（SecureMulti-partyComputation，MPC）：是一种允许多个参与方在无可信第三方的情况下，共同进行一项计算的技术。这一技术初由图灵奖获得者姚期智院士在1982年提出，其核心在于保证每一方只能获取自己的计算结果，而无法通过计算过程推测出其他任意一方输入的数据。在金融场景下，多方安全计算的应用尤为广泛，如联合统计、联合查询、联合建模、联合预测等，它使得各方可以在不泄露各自输入数据的前提下，协同进行数据分析、处理

隐私计算技术是指在处理和分析数据的过程中，能够保护个人隐私和数据安全的一系列技术和方法。这些技术的核心目标是在不泄露个人或敏感信息的前提下，实现数据的分析和计算，从而挖掘数据的价值。多方安全计算一个中心位置。区块链技术：虽然区块链本身不是一种隐私保护技术，但它的不可篡改和可追溯特性可以与隐私计算技术结合，以确保数据的完整性和透明度。匿名化：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。这些技术可以单独使用，也可以组合使用，以适应不同的应用场景和隐私保护需求。隐私计算技术的发展对于保护个人隐私、促进数据的合理利用以及推动数据驱动的创新具有重要意义。：允许多个参与方在保护各自输入隐私的前提下，共同计算某个函数的结果，而无需暴露各自的输入数据。同态加密：一种特殊的加密技术，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最小化。可信执行环境：基于硬件的安全解决方案，构建一个硬件安全区域，隐私数据仅在该安全区域内解密出来进行计算。联邦学习：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，而不需要将数据集中到

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...

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...

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...

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...

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...

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...

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。

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...