隐私计算同态加密

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

银行图数据库的应用场景：反洗钱：图数据库可以将可疑交易数据存储于其中，帮助银行更快速地提取、分析与关系，识别出潜在的洗钱行为。客户关系管理：银行图数据库可以将客户的不同信息（如交易记录、信用评级、客户所在地和行业等）进行整合，并将这些信息在一个数据仓库中呈现出来。这使得银行能够更加精准地分析客户需求，提供更加符合客户需求、更加优质的服务。风险管理：银行是一个与风险息息相关的行业。图数据库可以帮助银行对相关风险进行整合和分析。通过解析大量的金融数据，图数据库可以找出潜在的风险点，提前控制风险。数字化转型：图数据库能够将社交网络、收集的数据等信息关联起来，并创造性地开拓新业务模式。除了与客户密切相关的业务领域，图数据库还能够在支持业务流程优化方面发挥重要作用。营销：银行可以使用图数据库来收集客户数据、行为数据等，这样可以更加精确地预测客户习惯，对客户进行更加细致的营销和服务。银行图数据库有着广泛的应用场景，可以在多个角度上支持银行的业务发展，提高服务的质量和效率。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...

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...

数据要素是数字经济发展的关键生产要素，是数字经济发展的基础。加快培育数据要素市场是全面建设社会主义现代化国家的一项基础性工作，对推动经济高质量发展、建设数字中国和数字强省、促进经济社会数字化转型具有重要意义。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据全生命周期提供基础软件与服务。基于在大数据、分布式数据库、隐私计算、数据安全流通领域的多年积累，星环科技研发了数据要素流通全过程的一系列工具，在各方数据不出域的前提下，为数据资源方和数据消费方提供数据交付服务。2021年星环科技成为上海数据交易所首批签约数商。2022年9月星环科技曾受邀出席“深数交”数据合规活动，分享数据安全出境解决方案。2022年12月星环科技与中国东信旗下北部湾大数据交易中心达成了战略合作。星环科技在产品的各层级上都完善了安全技术，从而可以给用户提供体系化的数据安全防护能力，助力企业高效、合规的开展数据流通业务。在基础设施层，星环科技提供基于容器的云原生操作系统TCOS，它不仅能够提供容器隔离和镜像扫描，还新增了漏洞检测以及面向业务的微隔离安全技术，从而可以为用户开辟一个独立的数据与计算环境，外部的服务未经授权无...

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...

新时代需要新技术，企业应抓住机遇实现旧平台的改造升级数据库技术经过不断的发展，已经从以Oracle、IBM为代表的集中式数据库，演进到分布式、多模型、云原生的形态，并在很多场景应用落地，带来了真实的业务价值。当前得益于国家政策的大力扶持以及国内市场环境的快速发展，国产软件加速发展，国产化替代进程正在不断加速。自主可控是国产化替代的核心，同时也是一个阶段性的目标。我们不应该满足于此，应该抓住国产化改造的机遇，用新技术去替代老技术，实现自主可控的同时，完成旧系统的改造升级，这也是信创的主旨。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据全生命周期提供基础软件与服务，在分布式技术、多模型技术、数据云技术等方面有很多技术突破。比如大数据基础平台TDH是全球首个通过TPC-DS基准测试的产品；提出了创新的多模型统一技术架构，支持业内主流的10种数据模型，Gartner®发布的中国数据库技术发展趋势报告引用星环科技多模型联合分析用例，论证了多模型融合分析的趋势和价值。基于多年积累的分布式技术、多模型统一技术、数据云技术等，星环科技打造了分布式数据库ArgoDB、分布式交易型数据库KunDB、分布...

图数据库是现代数据库系统中的一种，它主要的特点就是使用了图论的概念来进行数据管理。传统的关系型数据库通常是基于表和列的结构进行数据管理，而图数据库则是构建了节点和边的图形结构，可以更好的表示现实世界中的复杂关系。下面是图数据库的几个主要特点：1.基于图形结构：图数据库是基于图形结构来进行数据管理的。它通过节点和边来构建数据的表示形式，使得数据之间的关系和结构更加直观和清晰。这对于处理关联复杂、数据关系复杂的场景具有重要意义。2.高效地关系查询和分析：图数据库具有高效的关系查询和分析能力。对于一个大规模的图，传统的SQL查询方式显然不能满足查询时间的要求。而图数据库则可以通过图数据库内部的算法来进行实时的查询和分析。尤其是针对一些复杂的图分析算法，图数据库更能够快速地获得结果，提高查询速度。3.可扩展性：由于采用了分布式的技术设计，使图数据库的可扩展性极佳。当需要管理的数据量增加时，图数据库可以通过简单的集群扩展方式来实现性能的提升。而且，图数据库的分布式能力也可以让其在多个节点上进行操作，提高了系统的容错能力和加载能力。4.元素和关系度量：图数据库具有丰富的元素数据和关系数据量度方式。...

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。

星环科技图数据库StellarDB是国产高性能图数据库，采用分布式架构和原生图计算引擎，支持超大规模数据管理和高效的图计算。TranswarpStellarDB具有以下特点：原生图存储：StellarDB为数据存储设计了专有的图存储结构，优化查询性能，通过高效的压缩算法减少磁盘和内存的使用量。根据分区策略，图数据均匀分布于集群各节点。优越的性能：存储引擎和计算引擎结合，使计算引擎可以利用数据locality提升计算性能，拥有卓越的数据读写能力，支持大规模并行处理，毫秒级的查询响应。高扩展性：完全的分布式架构，具有良好的可扩展性，支持在线扩容和升级。拥有万亿级图数据处理能力，支持数据多副本，提供集群高可用和高可靠。灵活的查询方式：计算引擎支持灵活易懂的图查询语言TranswarpExtended-OpenCypher，拥有丰富的图操作语法。同时提供SQL支持，多模场景灵活切换。深度分析能力：支持10层及以上的图深度遍历和复杂分析。丰富的算法库：内置丰富的算法库，几十种图算法开箱即用，优化的分布式并行图算法，千万级子图计算效率达到行业先进水平。企业级功能：支持用户权限认证、集群状态监控、日...

星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，基于在大数据、分布式数据库、隐私计算、数据安全流通领域有着多年积累，研发了数据要素流通全过程的一系列工具，在各方数据不出域的前提下，为数据资源方和数据消费方提供数据交付服务。2022年9月星环科技曾受邀出席“深数交”数据合规活动，分享数据安全出境解决方案。2021年星环科技成为上海数据交易所首批签约数商。2022年12月星环科技与中国东信旗下北部湾大数据交易中心达成了战略合作。伴随数字经济蓬勃发展，融入全球数据跨境流动的趋势不可避免。数据出境安全治理受到广泛重视，为进一步规范数据出境活动，保护个人信息权益，维护国家安全和社会公共利益，促进数据跨境安全，国家互联网信息办公室发布了《数据出境安全评估办法》。国内运营的外企（尤其是零售、化工等）、新能源汽车以及生态企业（含自动驾驶等）、国际化企业与出海企业、跨境电商和物流、有融资需求的基于数字化做业务创新的创业公司等是国内迫切需要落实数据安全出境的企业。然而企业在落地数据出境安全方面存在一些实际困难，主要体现在：错综复杂的数据如何分类分级，如何识别重要数据；重要数据如何存储和管理，才能达到相关法律法规的...

图数据库有许多适用场景，常见的应用场景有：社交媒体：社交媒体中的用户和关系可以建模为图结构。用图数据库来管理和查询这些社交数据，可以实现更精确的社交关系分析。金融：在金融领域中，图数据库可以用于合规风控、反欺诈、投资和信贷决策等众多场景。例如，通过在图中存储和分析不同实体（如银行账户、信用卡、电话、邮箱、运单等）之间的关系，可以准确识别欺诈降低风险。物流和运输：物流和运输领域也是图数据库的应用场景之一。例如，通过在图中存储城市、仓库、货物、运输路线等信息，可以进行物流管理、运输计划优化、货物追踪等任务。生命科学：在生命科学领域，图数据库可以用于存储和分析复杂的基因、蛋白质、代谢物等数据，帮助科学家发现新的治疗方法和疾病机制。游戏：游戏开发者可以使用图数据库来管理玩家角色、各种装备、地图、任务等复杂的游戏数据，实现更好的游戏体验。图数据库的灵活性和高效性使其在多个领域都有着广泛的应用。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服务，在图计算领域深耕多年，自主研发了分布式图数据...