隐私计算平台 私有化部署
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。平台提供多种开箱即用的工具,方便用户在联邦框架下进行数据处理、分析、特征工程等工作,并快速建立机器学习和深度学习模型。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。Sophon P²C的多种联邦学习算法适用于各类垂直业务场景,为跨企业AI协作提供安全可靠的平台支持。
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。
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私有化数据平台
数据新“管家”:探秘私有化数据平台什么是私有化数据平台私有化数据平台,从本质上来说,是一种云计算服务,但它与常见的公有云服务有着显著区别。它允许用户在私有环境,比如企业内部的私有云或者专用服务器上,部署和运行应用程序,实现对数据的自主掌控。私有化数据平台的优势私有化数据平台在当今数字化时代,展现出了诸多显著优势,使其成为众多企业在数据管理与运用方面的理想选择。安全性大升级私有化数据平台将数据存储,确保数据在传输和存储过程中的安全性。在进行线上转账业务时,客户的转账信息会在私有化数据平台的加密通道中传输,只有授权的系统模块才能对数据进行解密和处理,有效防止了信息被窃取或篡改。医疗行业:守护患者隐私医疗行业涉及大量患者的敏感信息,如病历、诊断结果、治疗方案等,这些数据的安全性和隐私性直接关系到患者的权益和信任。医院借助私有化数据平台,可以将患者数据存储在内部的私有环境中,实现对数据的自主数据。性能定制化优化不同企业的业务特点和数据处理需求千差万别,私有化数据平台正好能够满足这种个性化需求。企业可以根据自身业务负载的高峰低谷,在硬件资源上进行灵活配置,如增加服务器内存、提升CPU性能等,以应对

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平台私有化部署
大数据平台私有化部署:企业数据掌控的新选择在大数据时代,数据已经成为企业发展的核心资产。如何高效管理和利用这些数据,成为众多企业关注的焦点。大数据平台私有化部署作为一种独特的数据管理解决方案,正逐渐走进企业的视野,为企业带来全新的数据掌控体验。一、什么是大数据平台私有化部署大数据平台私有化部署,简单来说,就是企业将大数据平台搭建在自己的内部服务器或数据中心,完全由企业自己掌控平台的运行和管理。与公有云部署不同,私有化部署的大数据平台不依赖外部的云服务提供商,数据存储和处理都在企业内部完成。这就好比企业拥有了一个专属于自己的数据城堡,所有的数据资产都被安全地保护在城堡之中。二、私有化部署的显著优势(一)高度的数据安全保障对于许多企业,尤其是金融、医疗、政府等对数据安全要求极高的行业,数据的安全性和隐私性至关重要。私有化部署将数据存储在企业内部,企业可以根据自身的安全标准和规范,实施严格的数据访问控制、加密技术以及安全防护措施。例如,一家银行通过私有化部署大数据平台,能够确保客户的账户信息、交易记录等敏感数据不被外部非法获取,有效降低数据泄露风险。(二)灵活的定制化能力每个企业的业务需求

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私有化大模型
私有化大模型是指企业在自身的技术基础设施和数据环境中构建、训练和部署的专属大模型,与公有云大模型相对应,具有以下特点和优势:数据隐私与安全数据隔离性:企业的数据保留在自己的私有环境中,与其他企业的增强数据的安全性。符合法规要求:对于一些对数据隐私和安全要求极高的行业,如金融、医疗等,私有化大模型能够更好地满足相关法规和监管要求。定制化程度高适应特定业务需求:企业可以根据自身的业务特点、流程和目标。性能与成本优势性能优化:私有化部署可以根据企业的硬件资源和业务负载情况,进行针对性的性能优化,确保大模型在企业内部的运行效率和响应速度。成本效益:虽然私有化大模型的建设和维护需要一定的前期投入,但从长期来看,对于数据量较大、使用频率较高的企业,私有化部署可以降低对公有云服务的依赖,减少云服务费用支出,同时避免因公有云资源共享可能导致的性能瓶颈和成本增加问题。提升企业创新能力激发内部创新:私有化大模型,对私有化大模型进行定制化训练和优化,使其更精准地满足企业的特定需求。融入企业知识体系:将企业内部的专业知识、行业经验和独特的业务逻辑融入到大模型中,使其能够更好地理解和处理企业相关的问题,提供更贴合

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私有化部署大数据平台
私有化部署大数据平台是指企业或组织将大数据平台搭建在自己的内部服务器或私有云环境中,而非使用第三方云服务提供商的公共云平台,以下是关于它的详细介绍:特点数据安全性高:数据存储和处理都在企业内部的速度。部署方式本地数据中心部署:企业在自己的办公场所或专门的数据中心内,购置服务器、存储设备、网络设备等硬件资源,然后将大数据平台软件安装部署在这些硬件上,构建完全属于自己的大数据平台。私有云部署:企业利用云计算技术,在自己的私有云环境中创建和管理大数据平台。私有云可以由企业自己搭建和维护,也可以通过租用第三方的私有云服务来实现。建设步骤需求分析:明确企业对大数据平台的功能需求,如数据存储量网络,企业可以完全掌控数据的访问权限和安全策略,能有效防止数据泄露、被第三方非法获取等风险,满足对数据安全要求极高的行业,如金融、医疗等的合规需求。高度定制化:企业可根据自身业务特点和需求,对大数据平台的决定平台的扩展、优化等工作,不受第三方服务提供商的限制。性能优化潜力大:在私有环境中,可以针对企业的具体数据量和业务负载,对硬件资源进行专门的优化配置,使大数据平台能够更好地发挥性能,提高数据处理和分析

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私有化部署数据中心
企业数据安全新护盾:私有化部署数据中心私有化部署数据中心全解析(一)定义与概念私有化部署数据中心,是一种专为特定客户单独使用而构建的数据中心模式。在这种模式下,用户拥有数据中心的基础设施,并能完全控制应用程序在该基础设施上的部署方式。与公有云不同,私有化部署的数据中心资源不与其他企业共享,就如同企业拥有一座专属的“数据城堡”,所有的“钥匙”都掌握在自己手中,从服务器、存储设备到网络设备等硬件设施的严格要求。(二)部署方式本地部署:这是最为传统的私有化部署方式,企业将数据中心直接搭建在自己的办公场所或专门的机房内。就像在自家院子里建造一座坚固的仓库来存放重要物资一样,所有的硬件设备,如服务器、存储,再到操作系统、数据库管理系统等软件系统,企业都可以根据自身的业务需求和技术偏好进行自主选择和配置。这种高度的自主性使得企业能够更好地满足自身在数据安全、隐私保护、合规性以及个性化业务需求等方面极高的业务,如高频交易系统、在线游戏服务器等,本地部署能够确保业务的流畅运行。托管私有云:托管私有云是企业借助第三方专业的数据中心服务提供商来部署和运营自己的数据中心。这就好比企业租用一个专业的仓库来

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大数据基础平台私有化
大数据基础平台私有化在数字化转型的浪潮中,企业对数据的掌控和管理需求日益增长。大数据基础平台的私有化部署成为众多企业的选择,它不仅能够满足企业对数据安全和隐私的严格要求,还能提供高度定制化的服务,以,但从长期来看,它能够避免公有云服务的持续费用,尤其适合数据量大、计算需求高的企业。三、私有化部署的挑战(一)技术复杂性私有化部署需要企业具备专业的技术团队,负责平台的安装、配置、维护和升级。(二)运维适应不同企业的业务需求。一、什么是大数据基础平台私有化大数据基础平台私有化是指企业将大数据平台搭建在自己的内部服务器或数据中心,完全由企业自己掌控平台的运行和管理。与公有云部署不同,私有化部署不依赖外部云服务提供商,数据存储和处理都在企业内部完成。这种方式类似于企业拥有一个专属的“数据城堡”,所有数据资产都被安全地保护在其中。二、私有化部署的优势(一)数据安全与隐私保护数据是企业的核心资产,尤其在金融、医疗等行业,数据安全至关重要。私有化部署通过数据访问控制、加密技术以及安全防护措施,确保数据在企业内部安全存储和处理。例如,银行通过私有化部署的大数据平台,能够有效保护客户的账户信息和交易记录

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基于大模型的私有化本地知识问答
基于大模型的私有化本地知识问答是一种利用大型语言模型技术,在本地部署并针对特定组织或个人的私有知识进行问答的应用模式。原理数据收集与整理:首先需要收集组织或个人本地的各种知识数据,如企业内部的产品手册、技术文档、操作流程、客户案例,或者个人的学习资料、研究笔记等。这些数据是构建私有化知识问答系统的基础。模型训练与微调:利用收集到的本地数据,对预训练的大模型进行微调。通过将本地知识与大模型的通用升级,添加新的知识数据,进一步提升系统的性能和覆盖范围。应用场景企业内部知识管理:企业可以利用私有化本地知识问答系统,为员工提供快速获取内部知识的渠道,帮助新员工快速熟悉业务流程、产品信息等,提高工作效率,促进知识共享和传承。教育领域:学校或培训机构可以构建基于本地教学资源的知识问答系统,辅助学生进行学习和答疑,为学生提供个性化的学习支持。医疗行业:医院可以将医学知识、病例数据等整合到私有化知识进行,避免了将敏感信息上传到公共云端,从而更好地保护了组织或个人的隐私和数据安全。定制化与个性化:可以根据不同组织或个人的特定需求和知识领域进行定制,能够深入理解和处理与本地业务或个人兴趣相关的问题

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大模型一体机发布 助力企业私有化部署加速
大模型一体机发布助力企业私有化部署加速在人工智能技术迅猛发展的今天,大模型已成为推动企业智能化转型的重要力量。然而,大模型的部署和应用并非易事,尤其是对于希望实现私有化部署的企业而言,面临着诸多挑战。近日,大模型一体机的发布,为企业提供了一种有效、便捷的解决方案,助力企业私有化部署加速。大模型一体机:私有化部署的新选择大模型一体机是一种集成了硬件、软件和预训练大模型的综合解决方案。它专为企业私有化部署设计,旨在简化部署流程,降低技术门槛。一体机的核心优势在于其开箱即用的特性,企业无需自行搭建复杂的硬件环境或进行繁琐的软件配置,即可快速启动大模型的应用。从技术架构上看,大模型一体机通常包含全方位的支持。企业私有化部署的痛点与需求企业在考虑私有化部署大模型时,常常面临多方面的挑战。首先是技术门槛高,大模型的部署需要专业的技术团队和深厚的AI知识积累,这对于许多非科技型企业来说是一个不小的要求,企业需要确保模型在本地环境中运行,避免数据外泄。最后,模型维护和更新的复杂性也不容忽视,企业需要持续投入资源以保持模型的性能和时效性。一体机如何加速企业私有化部署大模型一体机通过其一体化的设计
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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...

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分布式隐私计算平台
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...

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银行图数据库应用场景有哪些?
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什么是时空数据库?
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。