隐私计算平台技术架构

隐私计算架构是一种融合了多种技术和组件，旨在实现数据隐私保护与数据价值挖掘双重目标的系统架构。总体架构分层基础设施层：为隐私计算提供底层的硬件和网络支持，包括服务器、存储设备、网络设备等。该层需要有效的整合和管理，同时确保数据的隐私和安全。隐私计算核心层：是整个架构的核心，包含了各种隐私计算技术和算法，如安全多方计算、同态加密、差分隐私、联邦学习等。该层根据具体的应用场景和需求，选择合适的隐私的隐私计算功能。数据共享与交换平台：用于实现不同数据源之间的数据共享和交换。在隐私计算中，数据通常是分散在不同的机构或个人手中，数据共享与交换平台可以通过隐私计算技术，在保护数据隐私的前提下，实现数据的安全共享和交换。架构模式集中式架构：存在一个中心节点或服务器，负责协调和管理整个隐私计算过程。数据所有者将数据发送到中心节点，中心节点利用隐私计算技术进行处理，并将结果返回给数据所有者或其他授权用户节点进行协调和管理，又有多个分布式节点参与数据处理和计算。这种架构可以根据具体的应用场景和需求，灵活调整集中和分布的程度，实现性能和隐私的平衡。安全与隐私保护机制访问控制：通过身份认证、授权等技术，对

隐私计算平台的详细介绍：技术架构硬件层：提供物理计算资源支持，如服务器、存储设备等，确保平台的稳定运行。部分隐私计算平台还会采用可信执行环境（TEE）技术，通过硬件隔离和加密保护，确保敏感数据和代码的隐私计算平台是一种基于多方安全计算、密码学、分布式技术等先进技术的数据处理和分析平台，旨在实现“数据可用不可见，数据可控可计量”，从而在保护数据隐私的前提下，实现数据的深度挖掘和价值挖掘。以下是关于安全性和隐私性。密码学层：运用多种密码学技术，如同态加密、差分隐私、零知识证明等，对数据进行加密处理和隐私保护。这些技术可以在数据不被解密的情况下进行计算和分析，确保数据的隐私性。计算层：包含多方安全计算、联邦学习等核心计算技术。多方安全计算允许多个参与方在不泄露各自隐私信息的前提下，共同计算某个函数；联邦学习则允许各个参与方在本地训练模型，然后共享模型参数或梯度信息，从而在不直接共享原始数据的情况下，实现全局模型的优化。应用层：提供各种应用接口和工具，方便用户进行数据处理、分析、建模等操作应用场景金融领域：在风控方面，多家金融机构可通过隐私计算平台共享客户数据，在不泄露隐私的情况下进行联合

国产隐私计算平台是由国内企业或科研机构自主研发的，用于在保护数据隐私的前提下进行数据处理、分析和共享的技术平台，具有以下特点和作用：特点自主研发与安全可控：核心技术由国内团队自主研发，不受国外技术限制，可根据国内法律法规和用户需求进行定制化开发，保障数据安全和隐私。融合多种隐私计算技术：集成多方安全计算、联邦学习、同态加密、差分隐私、零知识证明等多种隐私保护技术，根据不同应用场景选择合适技术组合，实现数据“可用不可见”。高性能与高可扩展性：采用分布式计算架构和优化算法，提高计算效率，满足大规模数据处理和复杂计算任务需求；支持灵活扩展，可根据业务增长和数据量增加动态添加计算节点和存储资源。易用性与开放性：提供可视化操作界面和丰富的API，降低用户使用门槛，方便业务人员和数据分析师使用；具有良好开放性，支持与其他系统和平台对接集成，实现数据共享和协同。作用数据隐私保护：在数据处理和共享过程中，对敏感数据进行加密、脱敏等处理，确保数据隐私安全，防止数据泄露和滥用。促进数据流通与共享：打破数据孤岛，实现不同机构和部门之间的数据流通和共享，挖掘数据价值，推动数据要素市场发展。支持跨机构合作与

、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、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

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。、求均值、数据匹配等。应用示例：在金融信贷领域，多家银行可利用MPC技术联合评估客户信用风险，各方无需共享客户敏感数据，仅通过加密交互计算得出风险评估结果。联邦学习（FL）工作流程：包括数据划分、本地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

保护数据隐私和安全的目的。DP技术可以应用于数据发布和分析，并具有高度的可扩展性和适应性，在数据隐私保护和数据共享方面具有广泛的应用前景。星环分布式隐私计算平台-SophonP²C星环分布式隐私计算进行数据处理、分析、特征工程等工作，并快速建立机AI模型。加密网络通信模块负责节点间大量多批次加密信息的传输，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。星环科技在隐私计算隐私计算技术主要包括安全多方计算（SecureMultipartyComputation,SMC）、同态加密（HomomorphicEncryption,HE）差分隐私（DifferentialPrivacy,DP）三种，它们都可以在不将原始数据暴露的前提下实现对数据的计算和分析，保护用户数据隐私。安全多方计算：安全多方计算是一种运用密码学技术实现多个参与方在不暴露自己私有数据的情况下，完成约定的计算目标的技术。SMC需要应用密码学算法，把参与方的数据加密处理，然后在各方之间进行计算，后解密出计算结果。SMC的特点是在保证数据隐私和安全的前提下，完成多方数据的计算，具有去中心化、安全性高等

、技术选型等。平台搭建与部署：根据技术选型和架构设计，搭建隐私计算平台，包括硬件设备的采购与安装、软件系统的部署与配置等。在搭建过程中，需确保平台的性能、安全性和稳定性满足要求。数据接入与预处理：将各隐私计算平台，进行联合模型的训练和应用开发。在模型训练过程中，需充分利用隐私计算技术，确保数据的隐私安全。同时，根据业务需求，开发各种基于隐私计算的应用服务，如数据分析报表、预测模型、决策支持系统等数据隐私的前提下，实现跨机构、跨部门的数据融合分析与应用，充分释放数据价值，为业务创新、决策支持等提供有力支撑。二、技术选型多方安全计算：适用于需要在多个参与方之间进行联合计算，且不暴露原始数据的场景建模。同态加密：允许在密文上进行特定的计算，计算结果解密后与明文计算结果相同。在一些对数据保密性要求极高的科学计算、医疗研究等领域，可采用同态加密技术对数据进行加密计算。三、架构设计数据层：负责存储各参与方的原始数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。数据存储需采用安全可靠的存储技术，如分布式存储、加密存储等，确保数据的完整性和安全性。隐私计算层：部署多方安全计算、联邦学习、同态加密等隐私计算

架构和TEE技术，保证企业数据的安全和合规使用的能力。支持隐私查询、隐私求交、匿踪查询、横纵向学习等多种多个参与方的隐私计算场景；内置联邦风控、联邦反欺诈、联邦推荐等通用模板，帮助企业迅速借助数据流通建立个性化业务。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。平台提供多种开箱即用的工具，方便用户在隐私场景下进行数据处理、分析、特征工程等工作，并快速建立AI模型。加密网络通信模块负责节点间大量多批次加密信息的传输，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。星环科技基于隐私计算的数据流通产品支持多方AI协作，可以提供端到端的数据安全防护、隐私保护与隐私计算技术；提供基于硬件安全防护的可信计算提供卓越的联合建模能力，保障数据可用不可见；提供基于零信任

双碳目标下，全国碳排放监测服务平台启动建设力争2030年前实现碳达峰、2060年前实现碳中和，我国明确提出“双碳”目标，充分彰显了在构建人类命运共同体进程中的大国担当。国家电网公司主动担当重要使命，提出“实现双碳目标，能源是主战场，电力是主力军，电网是排头兵”的战略部署，率先行动，发布《全国碳排放监测服务平台建设工作方案》。“双碳”目标的实现离不开科技支撑。《全国碳排放监测服务平台建设工作方案》指出，全国碳排放监测服务平台建设的总体目标是以电网数字化赋能和助力国家碳达峰碳中和，实现“电力看双碳”，“双碳看经济”，为国家碳排放统计核算体系建设、宏观调控政策制定、经济社会全面绿色转型发展等工作提供决策支持。平台建设需要解决以下问题：以数字化平台技术解决各省的地市、区县、重点行业碳排放数据维度不全面、核算方法不完善、碳核算体系不统一等方面的问题；强化数据应用，发挥好决策支撑作用，深挖电力大数据价值，开展“电力看环保”“电力看经济”等大数据应用。积极响应号召，星环科技打造碳排放监测服务平台解决方案星环科技作为大数据基础软件领域的代表性企业，有着高度的责任感和使命感，为响应“全国碳排放监测服务平...

近年来，企业数据安全问题的重要性被提上了前所未有的高度。星环科技提供了从云基础设施、数据平台、数据资源、数据应用的数据安全能力。覆盖数据生命周期的各个阶段，涉及数据的收集、存储、使用、加工以及开放流通。全方位保障企业的数据安全，支撑业务合法合规的开展。星环科技凭借全面的数据安全能力助力某支付机构构建安全防线的落地实践。该支付机构拥有大量数据资产，目前机构面临着较大的挑战，需要加强数据安全管理，为此，机构决定与星环科技合作，利用星环科技的技术来提升数据安全管理能力，共同打造一个基于隐私计算的数据服务平台DaaS。根据客户需求，星环科技在基础设施层提供了基于容器的云原生操作系统TCOS，可以为用户提供独立的数据与计算环境，减少数据对外暴露的风险。在数据平台层，星环科技大数据基础平台TDH新版本增强了安全技术，支持行列级权限控制、动态脱敏等。在数据资产层，星环科技借助两款新产品：数据安全管理平台Defensor帮助企业构建整个数据安全管理域及数据流通平台Navier：包含隐私计算平台SophonP²C和数据交易门户datamall，提供包括联邦学习和差分隐私等技术能力。该支付机构的数据管理平...

星环科技作为一家企业级大数据基础软件开发商，在图计算领域深耕多年，有着深厚的技术积淀和丰富的实践经验。星环科技自主研发的分布式图数据库StellarDB，兼容openCypher查询语言，提供海量图数据的存储和分析能力，支持原生图存储结构，支持万亿边PB级数据存储。同时，StellarDB具备毫秒级点边查询能力，10+层的深度链路分析能力，提供近40种的图分析算法，具备数据2D和3D展示能力。StellarDB克服了海量关联图数据存储的难题，通过集群化存储和丰富算法，实现了传统数据库无法提供的低延时多层关系查询，目前已经用于金融、政府、交通等众多行业，用于反洗钱、风险控制、营销等多种场景。同时StellarDB还获得了多项行业权威认可：入选信通院2022大数据十大关键词“图计算平台”代表厂商；通过了中国信通院图数据库和图计算平台基础能力两项专项测评；入选著名咨询机构Gartner《中国数据库市场指南》、《工具：中国数据库管理系统供应商甄选》报告等，彰显了其产品技术领先性。如今，5G、物联网、AI等技术的发展应用让数据呈指数倍增长，为图数据库发展提供了更广阔的应用空间。顺势而为，乘势而上...

星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，具备大数据与云基础平台、分布式关系型数据库、数据开发与智能分析工具的软件产品矩阵，多年来深耕电力领域，覆盖电力产业“发-输-变-配-用”五大环节，为推动电力行业数字化转型做出了重要贡献。在国网上海电力智能配用电大数据应用系统建设项目中，基于星环科技大数据基础平台TDH构建的智能配用电大数据应用系统汇集了浦东1210平方千米的236万户的用电数据，高负荷738万千瓦，年用电量329亿度，占上海全网四分之一。集成的内外部数据源有10个，整个数据量到现在已经接近8个T了，台账的数据总量有29.14万条。在多元数据集成及大数据平台基础之上，应用系统实现了用电查询，电力地图等基础功能及用户用电行为分析，节电用电预测网架优化和错峰调度等业务应用。基于多源异构数据的关联解析，和海量用电负荷实际数据存储、索引，实现了用电查询的基础应用，包括230万用户，26000个台区，4000余中压馈线的基本台账及用电数据的快速查询，并可以进行用户用电画像、地图定位、供电范围等数据的查询，服务响应时间在三秒以内。此前，星环科技还曾凭借《星环科技电力智慧供应链智能决策平台建设方...

时空数据库时空数据库是一种针对时空数据处理的数据库系统。它以时间和空间为基础，整合了空间信息和时间信息，能够对时空数据进行存储、查询和分析。时空数据库广泛应用于交通运输、城市规划、GIS等领域。分布式时空数据库分布式时空数据库是一种对时空数据进行存储和处理的数据库系统，通过分布式存储和分布式计算等技术，可以实现对大规模时空数据的高效处理和分析。与传统的集中式数据库系统不同，分布式时空数据库将数据存储在多个存储节点上，并将计算任务分配给多个计算节点来完成，从而极大地提高了时空数据的处理能力和可靠性。分布式时空数据库的出现，使得处理大规模时空数据成为了可能，也更好地满足了各个领域对时空数据深度分析的需求。星环分布式时空数据库-TranswarpSpactureSpacture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。

图数据库的应用场景非常广泛，可以应用于各个行业。以下是一些常见的应用场景：金融：在金融领域，图数据库可以帮助银行、保险公司等企业处理复杂的数据结构，支持欺诈检测、交易路由、投资组合分析等操作。社交网络：图数据库可以存储和处理社交网络中的复杂关系图谱和大量用户数据，支持好友推荐、社区发现、个性化内容推荐等操作。物流：在物流领域，图数据库可以帮助企业优化路径规划、物流运输等操作，加速发货、配送时间并提高效率。制造业：图数据库可以支持企业处理复杂的设备关系结构图，进行维修保养、设备性能分析、生产计划优化等操作。能源行业：在能源领域，图数据库可以处理复杂的电网、管道等结构图谱，并支持多种能源趋势分析和紧急事件监测等操作。电商：图数据库可以应用于电商业务中，存储和处理复杂的商品与用户之间的关系，支持个性化推荐、购物车分析、用户行为预测等操作。图数据库可以在各个领域中应用，并且在处理复杂的数据结构和大量的数据时比传统数据库具有更高的性能和效率。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、挖掘和流通等数据全生命周期提供基础软件与...

随着行业和技术领域的变化日新月异，从数据仓库、动态数仓，到数据湖，从新一代湖仓一体技术到可插拔数据库，概念的引入虽然简单，但如何做到更有效，更复杂的数据资产管理就考验着对生产能力和工艺过程的管理能力。星环科技认为数据中台是一种能力、是一种组织上的策略而不仅仅是一种技术架构，它是在信息化基础上建立的可编织和可复用的数据可分析能力，从而支撑企业数字化转型。星环科技的数据中台三中心、六能力、两个体系星环科技很早就在数据中台领域布局，结合星环科技全系产品的相关组件实现数据中台能力建设。星环科技把数据中台建设归纳为三中心、六能力、两个体系，这当中都会有星环科技产品作为支撑，从而保证企业能够快速实现，并搭建起数据中台，满足企业未来发展变化。数据存储、分析探索、业务赋能三中心第一，帮助企业构建存储中心，提升数据的汇聚和整合能力；第二，构建数据分析探索中心，专注于智能分析能力和实时计算能力的提升，推动智能推荐能力和全链路实时监测和保障能力；第三，构建业务赋能中心，提供统一的访问能力实现跨平台联邦，统一的访问层控制，确保数据安全可用，同时搭建统一的服务能力，面向多场景的服务应用支撑。安全和运维、数据和分...

作为一家企业级大数据基础软件开发商，星环科技很早就在数据中台领域布局，结合星环科技全系产品的相关组件实现数据中台能力建设。星环科技把数据中台建设归纳为三中心、六能力、两个体系，这当中都会有星环科技产品作为支撑，从而保证企业能够快速实现，并搭建起数据中台，满足企业未来发展变化。其中，三中心分别是存储中心、分析探索中心、业务赋能中心；六能力包括数据汇聚能力、数据整合能力、智能分析能力、实时计算能力、统一访问能力、统一服务能力；两个体系则是安全和运维保障体系与数据和分析支撑体系。三中心、六能力、两个保障体系都构建在一个云底座之上，满足企业私有化或者混合云多云的部署形态，同时灵活组件式的可插拔式部署形态，能够帮助企业更迅速的起步，按规划分步完善数据中台建设。除了提供基础组件和相应的工具帮助客户快速构建数据中台之外，星环科技还提供咨询实施服务，可以为企业提供量身定制的“数据云基础设施+咨询服务的端到端产品+服务”的综合解决方案。在星环科技的咨询服务产品体系中，包括为企业构建中台的架构规划、应用规划，以及帮助企业实施建设数据底座、数据中台、数据仓库，以及数据治理服务，也包括了数据的分析、业务分析、...

为解决AI落地难的问题，星环科技从用户需求端出发，研发了一款基于云原生架构的企业级AI能力运营平台SophonMLOps，助推AI模型落地。SophonMLOps是基于云原生架构构建的企业级AI能力运营平台，聚焦于机器学习模型全生命周期中的模型管理、模型部署、模型监控预警、模型评估和模型迭代等关键环节。通过统一纳管、统一运维、统一应用、统一监控、统一评估、统一解释，赋予企业客户易用、高效且安全可靠的AI能力运营服务，协助客户规模化管理日益增长的机器学习模型，提升模型使用效率，降低模型集成管理成本，控制模型生产环境风险。SophonMLOps针对企业AI运营的痛点，围绕企业AI模型接入、运营管理、持续训练的全生命周期，分别提供规模化集成管理、高效模型推理、模型监控预警、模型性能评估、隐私安全保障等功能，为企业的AI日常运营插上翅膀。SophonMLOps打通了AI的全生命周期，为企业的各类用户角色搭建了统一的AI协作平台。对于企业而言，MLOps规模化集成管理了多源异构的机器学习模型，并提供高效且保障隐私安全的模型推理、监控预警及性能评估服务；对用户而言，能感受到操作上的快捷，AI应用与...

在国产数据库产品方面，星环科技坚持自主研发与技术创新，打造了自主可控的高性能分布式数据库ArgoDB和分布式交易型数据库KunDB，以及分布式图数据库StellarDB等产品。KunDB具备较强的SQL兼容性，同时具备高可用、高并发、在线扩缩容、数据强一致性等能力，适用于操作型业务、高并发业务等场景。ArgoDB具备完整的SQL兼容性，同时具备高扩展、高可靠、多模型、存算解耦等能力，一站式满足数据仓库、实时数据仓库、数据集市、OLAP、联邦计算等场景。通过不断的打磨和对业务场景不断的落地实践，ArgoDB和KunDB已成为具有完全自主知识产权的成熟的国产数据库，能够为更多的客户提供高性能、高可靠、成熟的数据库产品服务，帮助用户应对智能数据时代海量数据的分析与探索。分布式图数据库StellarDB兼容openCypher查询语言，提供海量图数据的存储和分析能力，支持原生图存储结构，支持万亿边PB级数据存储。同时，StellarDB具备毫秒级点边查询能力，10+层的深度链路分析能力，提供近40种的图分析算法，具备数据2D和3D展示能力。星环科技StellarDB在金融、政府和社交网络等领域...