同态加密隐私计算

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）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

加密的数据的加法或乘法运算后，密文的计算结果解密后与明文计算的结果相同。同态加密的特点使得它在云计算、隐私保护等领域具有重要应用它可以使得数据所有者将加密数据发送给第三方进行计算而不必担心数据的泄露。同时，同态加密也可以被用于隐私保护，使得敏感数据在计算过程中得到保护。同态加密是一种能够对加密数据进行计算，并保证计算结果解密后与明文计算结果一致的密码学技术。在保护数据隐私、云计算和隐私保护等领域同态加密是一种密码学技术，可对加密数据进行计算，并保证密文的计算结果解密后与明文计算的结果一致。传统的加密算法，在对密文进行计算时，需要先将密文解密为明文，然后再进行计算，后再将结果加密为新的密文。这样做虽然可以实现对数据的计算，对于加密数据的保护并非佳选择。而同态加密技术则采用了不同的方法。通过使用同态加密算法，在不暴露明文的情况下对加密数据进行计算。具体来说，同态加密算法可以保证对于两个已经具有重要应用。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、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

隐私计算是一种在保护数据隐私的前提下实现数据价值挖掘和流通的技术体系，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手段。定义与背景定义：隐私计算是指在不泄露数据隐私的情况下，对数据进行保护了数据隐私。同态加密：允许在密文上直接进行特定类型的计算，计算结果解密后与在明文上进行相同计算的结果一致。如对加密的金融交易数据进行求和、求平均等计算，无需解密数据即可得到正确结果。零知识证明分析、计算和共享的一系列技术和方法的统称。它允许不同的参与方在数据不出本地的情况下，通过加密、分布式等技术手段进行协同计算，实现数据的互联互通和价值最大化，同时确保数据的隐私和安全得到有效保护。背景应运而生。关键技术多方安全计算：多个参与方在不泄露各自数据隐私的情况下，通过特定的加密协议和算法进行协同计算。例如，在多方数据求和、数据比较等场景中，各方数据在加密状态下进行交互和计算，最终得到正确的结果信贷风险评估、反洗钱等场景。不同金融机构之间可以在不共享客户敏感信息的情况下，通过隐私计算技术进行联合风险评估，提高风险预测的准确性。医疗领域：医疗机构之间可以在保护患者隐私的前提下，共享加密的医疗数据进行

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、安全性高等特点，可以应用于金融、医疗、公共安全等领域。同态加密：同态加密技术是一种对数据进行加密处理的技术，可以在数据加密状态下进行计算操作，得到密文计算结果。同态加密技术具有密文数据的计算和加密数据的计算两种进行数据处理、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

各自的秘密份额，按照特定的计算协议进行交互计算。在计算过程中，通过加密、混淆等技术确保各方数据隐私不被泄露。如利用同态加密技术对密文进行计算，或通过不经意传输协议实现隐私数据的交换。结果重构：当计算输入数据的情况下进行计算。例如在隐私保护的拍卖场景中，可以用混淆电路实现出价的比较和获胜者的确定。同态加密：允许直接对密文进行特定的代数运算，运算结果解密后与对明文进行相同运算的结果一致。不经意传输完成后，各方将计算结果的份额进行汇总和重构，得到最终的计算结果。这个过程中同样要保证不泄露各方的隐私数据。核心技术混淆电路：将计算任务转化为布尔电路，然后对电路进行加密和混淆处理，使得参与方在不知道对方MPC即安全多方计算，是隐私计算的一个重要分支。基本原理秘密分享：将需要计算的数据在多个参与方之间进行秘密分割，每个参与方只持有数据的一部分份额，单独的份额无法获取完整数据信息。计算协议：参与方基于：在两个或多个参与方之间进行信息交换，使得接收方能够得到所需的信息，而发送方不知道接收方具体选择了哪条信息。例如在隐私保护的身份认证中，可用于验证用户身份而不泄露用户的密码。零知识证明：证明者能够在不向

、跨领域的合作提供了技术支持。同态加密和差分隐私：同态加密可以在不暴露明文数据的情况下进行计算，得到与明文数据相关的结果，从而实现了数据隐私的保护和高效分析。而差分隐私则通过添加噪声来保护数据隐私，使得分析结果在满足一定隐私要求的同时，仍具有较高的准确性。隐私计算与大数据的结合为数据隐私保护和高效分析处理提供了有力的支持。通过采用分布式隐私计算、联邦学习、安全多方计算、同态加密和差分隐私等技术手段，在保护数据隐私的前提下，实现大数据的高效分析和处理。隐私计算与大数据分析的巧妙结合，不仅能够有效保护数据隐私，还能实现大数据的高效分析和处理，为不同场景下的隐私保护需求提供了有力支持。分布式隐私计算：通过将数据分散到多个计算节点上，并使用加密和安全大数据的共享和流通，促进数据的价值发挥。安全多方计算：能够在多个参与方之间保护数据隐私的同时，进行高效的计算和分析。通过使用加密和安全协议，安全多方计算确保了参与方之间的数据安全性和隐私保护，为跨组织协议来保护数据隐私，分布式隐私计算能够在保护隐私的同时，提高数据处理效率和准确性。这种技术适用于大规模数据处理场景，如金融风控、医疗数据分析等，能够确保数据的安全性和隐私性，同时满足业务需求。联邦学习

不可见”的难题，通过安全多方计算、联邦学习、同态加密等技术手段，让数据在不暴露原始内容的情况下进行联合计算和分析，从而在保护数据隐私的同时，充分挖掘数据的价值。二、应用场景金融领域：银行等金融机构在原始数据。同态加密：对密文进行特定运算，其结果与对明文进行相同运算后再加密的结果一致，这使得数据在加密状态下就能进行计算，无需解密，从根本上保障数据隐私。一个目标函数。例如，在多方联合数据分析中，通过加密、混淆等技术，各方数据在计算过程中以密文形式交互，只有最终结果可见，有效保护原始数据隐私。联邦学习：分为横向联邦学习、纵向联邦学习和联邦迁移学习。横向隐私计算系统：数据安全与价值挖掘的新引擎在数字化浪潮席卷全球的今天，数据已然成为企业和社会发展的重要资产。然而，数据的广泛应用也带来了严峻的数据隐私安全问题。隐私计算系统的出现，为平衡数据流通与隐私保护提供了创新解决方案，正逐渐成为各行业关注和应用的焦点。一、隐私计算系统是什么隐私计算系统是一种融合了多种技术，能够在保障数据隐私安全的前提下，实现数据的计算和分析的技术体系。它致力于解决数据“可用

可以在不暴露自己的数据或敏感信息的情况下，将其数据与其他组织或个人共享，同时保护感信息不被竞争者或第三方恶意利用。常见的隐私计算系统包括联邦学习、同态加密、安全多方计算等。隐私计算系统在许多不同领域都得到了广泛的应用，例如医学数据分析、金融风险评估、人工智能模型训练等。由于其高效、安全、可靠的特性，隐私计算系统正在为未来数据处理和数据共享方向的趋势。同态加密：同态加密是一种特殊的加密技术，它允许在隐私计算系统是一种能够在尊重用户隐私和数据安全的前提下进行数据处理和数据共享的计算系统。隐私计算系统使用各种加密和数据保护技术，以便在不泄露数据的况下进行数据分析和数据共享。使用隐私计算系统，用户加密状态下对数据进行计算，而无需解密数据。这意味着隐私计算系统可以对加密数据进行各计算操作，如求和、平均值等，而不会暴露原始数据。安全多方计算：安全多方计算是一种协议，允许多个参与方在保护自己的输入数据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方面的技术探索和落地实践也受到了行业的广泛认可

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...

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...

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...

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...

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...

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、...

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...

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...