云 隐私计算
Sophon P²C是一款分布式隐私计算平台,集隐私计算、加密网络通信等多种功能,为多方安全建模提供完整的解决方案。以隐私保护为前提,Sophon P²C解决了跨组织协作时无法安全利用各方数据的困境
Sophon P²C是一款分布式隐私计算平台,集隐私查询、隐私计算、加密通信等多种功能,能够为多方安全建模提供完整的解决方案。其以隐私保护为前提,能够帮助用户解决跨组织协作时无法安全利用各方数据的困境。
云 隐私计算 更多内容
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"(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,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流

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隐私计算节点
机构之间需要在保护数据隐私的前提下进行数据合作。隐私计算节点作为各方数据的处理和交互中心,实现数据的联合建模、分析和共享。云计算与大数据平台:云服务提供商可在其云计算和大数据平台中部署隐私计算节点,为隐私计算节点是隐私计算架构中承担数据处理、计算任务执行以及与其他节点交互协作等功能的关键单元。功能特点数据处理与存储:负责对本地的隐私数据进行加密、脱敏等预处理操作,并安全存储。在计算过程中,能够高效地对加密数据进行读取、写入等操作,支持多种数据格式和存储方式。计算任务执行:具备强大的计算能力,可运行联邦学习、安全多方计算、同态加密等隐私计算算法,执行各种复杂的计算任务,如模型训练、数据分析、加密运算等。通信与协作:与其他隐私计算节点进行安全通信,通过加密通道传输数据和计算指令。在多节点协作的场景中,能够按照预定的协议与其他节点进行交互,共同完成隐私计算任务。安全与隐私保护:内置多种安全机制,如身份认证、数据加密、访问控制等,确保节点自身以及所处理数据的安全性和隐私性。对数据的访问和使用进行严格的权限管理,防止数据泄露和非法访问。技术架构硬件层:通常基于高性能的服务器或专用计算设备构建

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隐私计算 同态加密
)和半同态加密(SWHE或PHE)。全同态加密支持无限次的加法和乘法,而半同态加密只支持有限次的计算。数据隐私保护:同态加密可以保护数据隐私,防止恶意软件和黑客的攻击,提高数据共享的安全性。云计算和大数据:在云计算和大数据环境中,同态加密可以保护用户的隐私数据,使得云服务提供商无法得知用户数据的具体内容,同时对敏感数据进行处理和分析而不需要将数据解密给任何人。人工智能领域的应用:同态加密技术在隐私计算中的同态加密是一种特殊的加密技术,它允许对加密数据进行计算,并在解密后得到与直接对明文数据进行相同计算的结果。密文计算能力:同态加密支持数据以密态方式进行计算,计算结果解密后与明文计算的结果一致,这是实现数据“可用不可见”的关键技术之一。应用场景广泛:同态加密在安全求交、隐匿查询、多方联合计算、多方联合建模等隐私计算的应用场景中具有重要的地位。技术分类:同态加密可以分为全同态加密(FHE人工智能领域中可以用于保护机器学习中的数据隐私信息,实现密态训练与密态推理。性能挑战:同态加密技术面临的一个主要挑战是计算资源开销大,计算效率问题仍然是影响同态加密技术在实际应用中被采用的一个重要因素

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联邦计算与隐私计算
联邦计算和隐私计算都是在保护数据隐私的前提下进行数据计算或模型训练的技术手段。联邦计算指的是在不泄露原始数据隐私的前提下,将各方的数据集合并在一起进行计算或模型训练。与传统的数据集中式计算方案相比,联邦计算更加注重数据隐私保护和数据的去中心。联邦计算的基本流程是:通过密码学手段保证各方之间的数据隐私;将各个参与方提供的数据在本地预处理,提取特征,然后在各方之间进行模型参数更新;后汇总模型参数,得到联合训练后的模型。联邦计算应用于数据大规模分布式场景,例如金融风控、医疗诊疗、智慧城市等多个领域。隐私计算则是一种在不将原始数据暴露的前提下,基于加密计算实现对数据的计算、查询或分析。隐私计算中的数据能够在加密状态下保存、传输、计算和输出,用户在享受计算结果的同时,也可以享受到数据隐私保护。在隐私计算中,数据拥有者将原始数据进行加密,形成密文。在密文的基础上,进行加密计算,得到密文结果。之后,密文结果才被解密,得到终的结果。通过加密计算,私计算实现了用户数据的隐私保护和数据共享的矛盾的平衡。联邦计算更加注重在各方之间进行数据合并时对数据隐私的保护,强调去中心化,在各方的数据安全和隐私保护保证

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国内隐私计算平台
、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、基于差分隐私的数据发布、匿踪查询等,为多方数据安全协作提供完整的、高效的平台支持。分布式隐私计算平台SophonP²C产品优势:支持多种隐私计算框架,平台易用易部署1.采用同态加密、差分隐私、秘密分享、不经意传输等隐私技术,覆盖联邦学习(FL)、多方安全计算(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、容器部署与服务。2.将星环大数据分析能力与隐私计算相结合,多种加密安全手段和优异的通信架构,确保平台在大数据量下也能获得卓越的性能。3.可与星环数据安全管理平台Defensor、数据商城Datamall、数据

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密态计算和隐私计算
参与方之间进行处理,以及在不泄露隐私信息的情况下进行数据交互;联邦学习则通过在本地训练模型并上传模型参数进行聚合更新等方式保护隐私。应用场景密态计算:在云计算环境中,用户可以将加密的数据存储在云端密态计算和隐私计算都属于数据安全与隐私保护技术范畴,但在概念、技术手段、应用场景等方面存在一些差异,以下是它们的具体介绍:密态计算:是一种在数据加密状态下直接进行计算的技术,整个计算过程中数据始终以密文形式存在,计算结果解密后与在明文状态下进行相同计算得到的结果一致。它强调的是在密文上执行计算操作,不泄露数据的明文信息。隐私计算:是指在保护数据本身不泄露的前提下实现数据价值挖掘和流通的一系列技术的统称,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,旨在解决数据在开放环境中的隐私保护和协同计算问题。技术手段密态计算:主要基于全同态加密、部分同态加密等加密技术,通过特定的加密算法和计算协议,使密文数据能够在不解密的情况下进行加法、乘法等算术运算,以及比较、搜索等逻辑运算。隐私计算:除了同态加密外,还包括多方安全计算中的秘密共享、不经意传输等技术,通过将数据分割成多个份额并在不同

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隐私计算的技术特点
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。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抽象的概念,而是可以量化评估和操作的具体方法。通过符号和公式的运用,隐私计算能够精确地计算隐私信息的保护程度,为隐私保护提供了科学化的依据。此外,隐私计算还支持多系统融合的隐私信息保护。在信息化社会中

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隐私计算产品
隐私计算产品-SophonP²C星环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平台在大数据量下也能获得卓越的性能。星环科技在隐私计算方面的技术探索和落地实践也受到了行业的广泛认可,入围工信部网安中心“2021数字技术融合创新应用典型解决方案”,产品通过信通院“卓信大数据计划”安全专项评估认证;荣获“江苏省优秀人工智能产品”、“2022可信AI”实践优秀案例、大数据“星河”隐私计算优秀案例;入选艾瑞咨询“隐私计算卓越者”榜单、易观分析“隐私计算领域典范厂商”等。产品功能基于密码学保障的分布式隐私计算技术:使用了差分隐私、同态加密、掩码技术、不经意传输的隐私计算技术和可信计算技术,结合公司高性能的分布式算法,可以在海量密文数据上运行分布式机器学习算法,实现“原始数据不动模型清洗及联邦特征工程,为后续联邦建模提供保障。强大的联邦建模:SophonP²C支持横向及纵向的逻辑回归、线性回归、K均值等常用统计分析和机器学习算法,并针对隐私计算中的数据分布不一致问题,对多种场景和
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金融、医疗知识图谱平台
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...

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国产化替代升级实践
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...

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银行图数据库应用场景有哪些?
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数据要素安全流通服务
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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...

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