隐私计算的平台有那些

隐私计算平台是为企业和个人提供数据隐私保护的解决方案的软件平台。随着数据隐私意识的提升和隐私法规的完善，越来越多的隐私计算平台涌现出来，星环科技分布式隐私计算平台SophonP²C就是其中具代表性之一。星环科技分布式隐私计算平台SophonP²C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，生成群租房预测学习安全评估专项证书，以及信通院星河案例隐私计算优秀案例等多项认证和荣誉。隐私计算的兴起为企业提供了更加安全、可靠的数据处理和分析方式，助力数据的有效利用和隐私的保护。相信随着技术的不断进步和隐私保护意识的提升，隐私计算平台将在数据处理领域发挥越来越重要的作用。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

隐私计算平台是为企业和个人提供数据隐私保护的解决方案的软件平台。随着数据隐私意识的提升和隐私法规的完善，越来越多的隐私计算平台涌现出来，星环科技分布式隐私计算平台SophonP²C就是其中具代表性之一。星环科技分布式隐私计算平台SophonP²C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，生成群租房预测学习安全评估专项证书，以及信通院星河案例隐私计算优秀案例等多项认证和荣誉。隐私计算的兴起为企业提供了更加安全、可靠的数据处理和分析方式，助力数据的有效利用和隐私的保护。相信随着技术的不断进步和隐私保护意识的提升，隐私计算平台将在数据处理领域发挥越来越重要的作用。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

隐私计算平台是为企业和个人提供数据隐私保护的解决方案的软件平台。随着数据隐私意识的提升和隐私法规的完善，越来越多的隐私计算平台涌现出来，星环科技分布式隐私计算平台SophonP²C就是其中具代表性之一。星环科技分布式隐私计算平台SophonP²C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，生成群租房预测学习安全评估专项证书，以及信通院星河案例隐私计算优秀案例等多项认证和荣誉。隐私计算的兴起为企业提供了更加安全、可靠的数据处理和分析方式，助力数据的有效利用和隐私的保护。相信随着技术的不断进步和隐私保护意识的提升，隐私计算平台将在数据处理领域发挥越来越重要的作用。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

隐私计算平台是为企业和个人提供数据隐私保护的解决方案的软件平台。随着数据隐私意识的提升和隐私法规的完善，越来越多的隐私计算平台涌现出来，星环科技分布式隐私计算平台SophonP²C就是其中具代表性之一。星环科技分布式隐私计算平台SophonP²C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，生成群租房预测学习安全评估专项证书，以及信通院星河案例隐私计算优秀案例等多项认证和荣誉。隐私计算的兴起为企业提供了更加安全、可靠的数据处理和分析方式，助力数据的有效利用和隐私的保护。相信随着技术的不断进步和隐私保护意识的提升，隐私计算平台将在数据处理领域发挥越来越重要的作用。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

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、数据云平台TDC等星环产品以松耦合的方式组成可信数据流通解决方案，提供安全、合规的数据跨域流通能力。权威机构认证,数据安全有保障1.SophonP²C作为国内首批通过信通院联邦学习资质认证的隐私计算平台。3.政务和营销隐私计算落地案例在荣获2021信通院《星河案例-隐私计算优秀案例》。企业级应用平台,支持国产化适配1.作为企业级应用平台，能有效应对非恶意性错误和显式攻击，拥有良好的系统稳健性，保障

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、数据云平台TDC等星环产品以松耦合的方式组成可信数据流通解决方案，提供安全、合规的数据跨域流通能力。权威机构认证,数据安全有保障1.SophonP²C作为国内首批通过信通院联邦学习资质认证的隐私计算平台。3.政务和营销隐私计算落地案例在荣获2021信通院《星河案例-隐私计算优秀案例》。企业级应用平台,支持国产化适配1.作为企业级应用平台，能有效应对非恶意性错误和显式攻击，拥有良好的系统稳健性，保障

，提升用户使用效率，低代码甚至零代码开发、图形化拉拖拽替代编码和多版本轻量化部署等将成为产品升级优化的关键。3.隐私计算平台的应用场景隐私计算平台在多个领域有广泛的应用，以下是一些常见的应用场景：金融1.隐私计算平台概述隐私计算平台是一种支持多方平等协作和大数据复杂逻辑密文计算的高性能平台，致力于扫除隐私合规技术壁垒，促进数据价值跨域流通和融合创新。这些平台融合了学术界和产业界的前沿成果，基于安全多方计算、零知识证明、同态加密等核心技术与国密算法、经典密码原语，有效支持各类通用隐私计算。2.隐私计算平台的技术进展隐私计算技术在不断成熟，主要体现在以下几个方面：软硬件协同优化：硬件加速在隐私策定制和定向支持提供依据。运营商：用于跨行业数据合作生态发展，提升数据运营场景与数据计算能力与效率。5.隐私计算平台的优势数据合规流通：构建数据合规流通生态，激活数据要素市场化价值，为多家金融机构提供优质、稳定、高效、自主可控的可信隐私计算服务和行业级解决方案。跨行业数据共享：形成基于可信隐私计算的互联互通数据安全共享体系，实现跨行业、跨区域、跨平台的联合风控。技术标准制定：积极参与行业标准制定，带动

，提升用户使用效率，低代码甚至零代码开发、图形化拉拖拽替代编码和多版本轻量化部署等将成为产品升级优化的关键。3.隐私计算平台的应用场景隐私计算平台在多个领域有广泛的应用，以下是一些常见的应用场景：金融1.隐私计算平台概述隐私计算平台是一种支持多方平等协作和大数据复杂逻辑密文计算的高性能平台，致力于扫除隐私合规技术壁垒，促进数据价值跨域流通和融合创新。这些平台融合了学术界和产业界的前沿成果，基于安全多方计算、零知识证明、同态加密等核心技术与国密算法、经典密码原语，有效支持各类通用隐私计算。2.隐私计算平台的技术进展隐私计算技术在不断成熟，主要体现在以下几个方面：软硬件协同优化：硬件加速在隐私策定制和定向支持提供依据。运营商：用于跨行业数据合作生态发展，提升数据运营场景与数据计算能力与效率。5.隐私计算平台的优势数据合规流通：构建数据合规流通生态，激活数据要素市场化价值，为多家金融机构提供优质、稳定、高效、自主可控的可信隐私计算服务和行业级解决方案。跨行业数据共享：形成基于可信隐私计算的互联互通数据安全共享体系，实现跨行业、跨区域、跨平台的联合风控。技术标准制定：积极参与行业标准制定，带动

OverviewAclusterisaHippoCloudinstanceassociatedwithspecificcomputingresources.Youcancreaterelatedtables,insertcorrespondingdata,andcompleteproductexperiencewithinacluster.Beforeyouusethedemoenvironment,youneedtocreateacluster.CreateClusterYouneedtogotothespecificproject.Iftherearenoclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'Createcluster'buttonbelowtheclustercreationguidancepagetoentertheclustercreation.Ifthereareclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'+Cluster'buttonabovetheclusterlist...

在Hippo中，比较耗时的操作如激活、加载向量索引实际上是一个分布式任务，用户可以通过任务相关接口查看、删除任务。查看任务curl-ushiva:shiva-XGET"localhost:8902/hippo/v1/_jobs?pretty"-H'Content-Type:application/json'-d'{"job_ids":["fc6feff4f303455a9347f9aab323dfc8"],"action_patterns":["hippo*"]}';返回结果：{"jobs":[{"job_id":"810935a1d91a46b7af2ec35013454fed","job_status":"SHIVA_JOB_SUCCESS","embedding_number":100,"task_results":[{"id":"54ab52493dfb4bab9fb7742d850c64c4","status":"TASK_SUCCESS","server":"172.29.40.26:27841","embedding_number":100,"execute_time":...

ThistutorialwillguideyouthroughthefollowingtaskswithinHippoCloud:EstablishingatablePerusingthetableIncorporatingdataExecutingsearchoperationsEliminatingrowsDissolvingthetableBeforeyoustartInthisguide,wewillbeutilizingthePythonAPI.Priortocommencement,ensurethatyouhave:RegisteredforaHippoCloudaccount.SubscribedtothecomplimentaryplanandestablishedatrialclusterwithinHippoCloud,orsubscribedtothestandard/enterpriseplansandconstructedadedicatedcluster.IfyouanticipateemployingPythonfordevelopment,ascert...

查看Master节点通过以下命令，查看集群Master节点信息：curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/master?v'返回结果：epochtimestampactive.master.hostactive.master.portmaster.group169079683909:47:19172.29.203.18926841172.29.203.189:26841,172.29.203.189:26851,172.29.203.189:26861查看数据节点curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/nodes?v'//查看所有节点curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/nodes/{node}?v'//{node}表示待匹配的节点地址，支持以*通配，支持指定多个pattern，多个pattern以逗号分割返回结果：

本节介绍Hippo表写入相关操作。Hippo会返回写入成功数据的下标以及总共写入成功的数据条数，如果出现行级错误（比如主键冲突），Hippo会返回具体的行级错误。插入本节介绍如何向Hippo中插入数据。curl-ushiva:shiva-XPUT'localhost:8902/hippo/v1/{table}/_bulk?database_name={database_name}&pretty'-H'Content-Type:application/json'-d'{"fields_data":[{"field_name":"book_id","field":[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30,31,32,33,34,35,36,37,38,39,40,41,42,43,44,45,46,47,48,49,50,51,52,53,54,55,56,57,58,59,60,61,62,63,64,65,66,67,68,69,70,71,72,73,74...

运维管理界面WebserverWebserver是Hippo提供运维监控的界面。默认访问地址为:4567"class="bare">http://<webserver_ip>:4567。或者在Manager管理界面我们可以通过下图所示的查看链接这里进行跳转。图15.登录HippoWebserverWebserver主要由下面几个部分构成。概况图16.概况该页面展示了Hippo集群的基本信息，包括：Masterstatus：当前的ActiveMaster，MasterGroup，MasterAddress，Master的健康状态TabletServerStatus：TabletServerAddress，健康状态，逻辑机架和数据中心信息，容量使用以及Tablet个数TabletNum：当前集群表的个数Version：Hippo版本信息库表图17.库表页面以库和表的概念集群存储的各类数据信息。库信息：库名库创建时间库内各类表的信息：点击某个库，可以看到库下所有表的信息，主要包括：••表的ID••表的名字••表的状态••表的Tablet数量••表的Engine类型••表的副本数•...

Hippo在1.2版本提供了全文索引能力，兼容ElasticSearch6.7.2语法，在底层架构上复用了公司产品TranswarpScope的一部分特性，支持以Java/HTTPRestful的形式通过Hippo的HTTPServer接口进行全文索引的创建、查询、使用等各类需求，通过该能力的支持，可以更好的实现向量与全文的混合检索。通过将向量检索加全文检索的联合召回，可以降低漏检和误检的概率，能够实现比单独使用向量或全文更高的精度。同时，一套数据库系统可避免部署多套系统带来的架构复杂、开发运维成本高等问题。具体的使用方法除了访问端口需要将端口从8902调整为9200外，均可参考《TranswarpScope手册》4.TranswarpScopeAPI介绍。

OverviewUnstructureddatamanagementismoreimportantthaneverduetotheriseofbigdata.Managingandgleaningbusinessvaluefromunstructureddataisofutmostimportancetoenterprisestoday.Advancementsinmachinelearning,aswellasdeeplearning,technologiesnowenableorganizationstoefficientlyaddressunstructureddataandimprovequalityassuranceefforts.Inthefieldofartificialintelligenceormachinelearning,embeddingsandvectordatabaseshavebecomeincreasinglyimportantfortacklingawiderangeofproblems.Thesetechniquesareusedtorepresen...

过滤条件表达式Hippo当前支持如下表达式，可用于标量或向量查询。表46.过滤条件表达式表达式描述and当前版本支持and，不支持or/not==等值<小于⇐小于等于>大于>=大于等于inin[1,2,3]notinnot_in[1,2,3]like'_'表示匹配任一字符，'%'表示匹配任意字符，'\'为转义符向量相似性检索本节描述如何进行向量相似度搜索。Hippo中的向量相似性搜索计算查询向量与表中向量的距离，返回最相似的结果集。通过指定标量过滤条件，用户可以进行向量与标量的混合搜索。curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/{table}/_search?pretty'-H'Content-Type:application/json'-d'{"output_fields":["book_id"],"search_params":{"anns_field":"book_intro","topk":2,"params":{"nprobe":10},"embedding_index":"ivf_flat_index"}...

本节测试主要描述了Hippo1.0在关键测试上的一些性能表现，该份测试同样也是Hippo的基准测试，后续版本发布也会在不同版本上进行该测试进行对比分析。术语表142.Hippo性能测试术语TermDescriptionnq一次搜索请求中搜索的向量个数topk一次请求中对于要检索的每个向量(依赖nq)，所能检索到最近距离的向量个数RT一次请求从发起到接受响应的时间]QPS请求在每秒内成功执行的次数dataset测试所用数据集，不同数据集表示不同的业务场景测试集群配置硬件配置表143.性能测试硬件配置硬件规范Nodes3CPUIntel®Xeon®Gold5218RCPU@2.10GHzMemory16*\16GBRDIMM,3200MT/sDISKNVMeSSD2T*4GPUNONE软件配置表144.性能测试软件配置软件版本Hippov1.2TranswarpManagerTDH9.3.0测试集表145.性能测试数据集数据集名称数据集介绍向量维度向量总数查询数量数据总量距离类型Sift-128-euclidean该数据集是基于Texmex的数据集整理，使用SIFT算法得到的图片特征向量。...