隐私计算技术差分隐私

隐私计算技术主要包括安全多方计算（SecureMultipartyComputation,SMC）、同态加密（HomomorphicEncryption,HE）差分隐私分析等。差分隐私：差分隐私是一种基于随机扰动技术的隐私保护技术，针对数据集的隐分析和计算操作，通过添加随机噪声的方式，来保证隐私的安全性。DP技术通常采用添加随机化噪声的方式，对原始数据进行扰动，以达到（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、安全性高等能力，即可以在不露数据的情况下进行计算，也可以在数据加密状态下完成计算，保证了数据隐私的安全性。同态加密技术应用广泛，可以应用于云计算、金融、医疗等多种场景，比如云端数据的安全存储、数据的共享、计算和

差分隐私计算是一种通过在数据分析过程中引入可控的噪声来平衡数据可用性和个体隐私之间关系的技术。。隐私保护原理：差分隐私的核心思想是确保对于任意两个相邻的数据集（仅相差一条记录），算法在这两个数据集上的输出分布是相似的，从而无法通过算法输出推断出任何个体信息。隐私预算参数：差分隐私引入了一个称为隐私损失或隐私预算参数的概念。。差分隐私要求任何被发布的信息都应当与一个随机算法处理，该随机算法会对信息做一些扰动，以避免让攻击者分辨出任何具体的个人信息。算法实现：设计满足差分隐私的算法通常从一个不满足差分隐私的算法出发，然后适当地加入一定噪声，以使其输出满足差分隐私的要求。常见的机制包括拉普拉斯机制和指数机制等。拉普拉斯机制：拉普拉斯机制是一种常用的差分隐私算法，通过往查询结果中加入拉普拉斯分布的噪声来满足差分隐私。例如，对于病患数据集中糖尿病患的计数查询，可以通过加入噪声来保护隐私。机器学习中的应用：在机器学习中，差分隐私可以通过在模型训练过程中引入噪声，使得算法生成的模型满足差分隐私。数据采集中的应用：在数据采集场景中，为满足差分隐私，可以让用户采用类似于随机化回答的方法来提供数据，从而

预测，从而实现智慧交通的需求。差分隐私技术具有重要的应用价值，在实际场景中有着广泛的推广和应用前景。星环分布式隐私计算平台-SophonP²C星环分布式隐私计算平台SophonP²C集多方安全计算差分隐私是一种用于数据共享的密码学技术，可分享数据库的一些统计特征，而不泄露单条明细数据。差分隐私通过在数据集上添加噪音来保护隐私，同时保持统计结果的准确性。差分隐私的核心思想是通过添加一定的随机性来混淆对某个个体的具体数据的识别，从而达到保护个体隐私的目的。这种技术被广泛应用于保护用户隐私的数据共享场景中，如医疗保健、金融、社交网络等领域。差分隐私已经成为数据隐私保护领域中新兴而又重要的热点技术。差分隐私的实现可以基于两个基本的技术，分别是添加随机噪声和对查询结果进行扰动。在添加随机噪声方面，常用的技术包括拉普拉斯噪声和高斯噪声等，具体的加噪方法可以根据数据分布和实际需求进行选择和调整。在扰动查询结果方面，用的技术包括基于局部敏感哈希（LSH）的动和基于加性沙盒机（ASD）的扰动等。差分隐私技术的应用非常广泛，包括数据挖掘、智能交通、社交网络和医疗保健等领域。例如，在医疗保健领域，差分

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。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

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，并在多个示例：在统计机构发布人口普查数据或经济统计数据时，可采用差分隐私技术对数据进行处理，在保证数据统计分析价值的同时，保护个体的隐私信息不被泄露。可信执行环境（TEE）工作原理：通过硬件隔离技术，在处理器中足够的资金进行交易，而无需透露具体的账户余额和交易细节，保护用户隐私。差分隐私（DP）隐私保护机制：通过在数据集中添加精心设计的噪声，使得对数据集的查询结果在一定程度上模糊化，从而防止攻击者通过分析查询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

差分隐私技术是一种专门设计用于保护数据库隐私的密码学手段。其核心思想是在源数据或计算结果上添加一种特定分布的噪音，从而确保各个参与方无法通过获取的数据来分析出数据集中是否包含某一特定实体。这一机制有效地在数据的使用与隐私保护之间取得了平衡，使得数据的统计分析成为可能，同时保护了个人隐私不被泄露。差分隐私技术主要包括两种类型：本地差分隐私和计算结果差分隐私。本地差分隐私本地差分隐私主要关注的是在数机制可能会在一定程度上降低数据的准确性，因为添加的噪音可能会干扰到数据的分析结果。计算结果差分隐私与本地差分隐私不同，计算结果差分隐私是在数据分析阶段进行隐私保护的。在这种机制下，原始数据仍然会被完整地收集并存储，但在进行数据分析时，会添加噪音以掩盖数据中的敏感信息。这样，即使分析者拥有访问数据的权限，也无法准确地推断出关于特定个体的信息。计算结果差分隐私的优点在于，它可以在保持较高数据准确性的同时，实现隐私保护。然而，这种机制需要信任数据分析者不会滥用他们的权限，因为原始数据仍然是暴露的。据收集阶段就进行隐私保护。在本地差分隐私机制下，每个用户（或数据源）在将个人数据发送给数据收集者之前，会先对自己的数据进行处理，添加一定的噪音，使得数据收集者无法直接获取到用户的原始数据。这种机制确保

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相同。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：通过添加足够的随机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

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

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。

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...

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...

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...

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...

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...

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...

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...