安全数据大模型

安全数据中台是一种数据管理架构概念，它在企业的安全数据体系中扮演着承上启下的关键角色，主要用于整合、处理和共享安全数据，以支持安全策略的快速决策和安全业务的高效开展。一、与数据平台的区别与联系安全数据平台侧重于数据的收集、存储和基础分析，重点在技术层面实现数据的管理和简单应用；而安全数据中台更强调数据的整合、共享以及对业务的赋能，是一种战略层面的数据架构，它为不同的安全业务系统提供统一的数据服务接口，能够更好地将数据能力输出到各个安全应用场景。二、核心功能和组件数据汇聚与整合安全数据中台能够将来自多个不同渠道的安全数据进行汇聚，包括企业内部安全设备产生的日志数据、外部威胁情报数据、安全能够在一个共同的语义环境下进行处理和分析。同时，加强数据安全管理，采用加密、访问控制等技术手段保护安全数据的保密性、完整性和可用性。数据建模与分析服务提供数据建模能力，安全团队可以根据不同的安全业务需求，快速获取有价值的安全信息。数据共享与服务接口安全数据中台以服务化的方式将数据提供给不同的安全业务应用，如安全运营中心（SOC）、安全事件管理系统等。通过定义清晰的数据服务接口，其他安全应用可以方便地调用

安全数据湖是一种专门用于存储和管理安全相关数据的特殊数据湖架构。它将来自各种安全数据源的海量异构数据，如网络日志、系统日志、安全设备告警、应用程序日志等，以原始或近原始的形式集中存储在一个可扩展的，以及外部的威胁情报源、社交媒体等，为全面了解安全态势提供多维度数据支持。功能与作用安全数据整合：将分散在不同系统中的安全数据整合到一个统一的数据湖中，打破数据孤岛，方便安全分析师进行全面的关联分析和深度挖掘，提高安全事件的检测和响应能力。实时威胁检测：利用先进的流计算技术和机器学习算法，对实时流入的数据湖的安全数据进行实时分析，快速识别潜在的安全威胁和异常行为，如恶意攻击、数据泄露等，及时发出。技术优势扩展性：能够轻松应对海量安全数据的增长，通过添加节点或扩展存储资源，可以实现线性扩展，满足企业不断增长的安全数据存储和分析需求。灵活性：支持多种数据格式和存储方式，允许安全分析师根据具体需求灵活选择数据处理和分析工具。成本效益：相比于传统的安全数据存储和分析方案，安全数据湖可以利用开源技术和云计算资源，降低硬件投资和运维成本，同时提高安全分析的效率和效果。应用场景企业安全运营中心：作为企业安全

安全数据治理服务：数字时代的守护者在数字经济时代，数据已经成为重要生产要素之一。随着数据量的爆炸式增长，数据安全问题日益突出。近年来，全球范围内数据泄露事件频发，给企业和个人带来了巨大损失。在这样的背景下，安全数据治理服务应运而生，成为守护数据安全的关键力量。一、安全数据治理的核心价值安全数据治理通过建立完善的数据安全管理体系，确保数据在采集、存储、使用、传输和销毁的全生命周期中都得到有效保护。这项服务不仅能够防范外部攻击，还能有效管控内部数据使用风险，实现数据的合规使用和价值挖掘。数据分类分级管理是安全数据治理的基础。通过对数据进行科学分类和分级，制定差异化的保护策略，确保重要数据得到重点保护。同时，建立数据访问控制机制，防止数据滥用。在数据安全技术方面，采用加密存储、数据脱敏、访问审计等技术手段，构建多层次的安全防护体系。这些技术措施能够有效降低数据泄露风险，保障数据安全。二、安全数据治理的实施路径数据资产识别与分类是安全数据治理的起步。通过全面梳理数据资产，建立数据目录，明确数据责任主体，为后续的安全管理奠定基础。建立数据安全策略体系是核心环节。包括制定数据安全管理制度、明确

、数据安全、物理安全等。数据驱动：这些模型依赖于大规模的安全数据集进行训练，以确保其准确性和可靠性。智能分析：安全大模型能够运用复杂的算法和模型结构，对安全数据进行深度分析和挖掘，发现潜在的安全风险和安全大模型是指专注于安全领域的大型人工智能模型，它们通常使用海量安全相关的数据进行训练，具备强大的安全分析和预测能力。安全大模型特点针对性强：安全大模型针对特定的安全领域进行设计和训练，如网络安全防御网络攻击。通过实时分析网络流量和日志数据，安全大模型能够及时发现异常行为并采取相应的防御措施。数据安全：用于保护敏感数据的机密性、完整性和可用性。安全大模型可以对数据进行加密、脱敏和访问控制等操作，确保数据在存储、传输和处理过程中的安全性。物理安全：用于监控和保护物理环境的安全，如视频监控、入侵检测和门禁系统等。安全大模型可以分析视频图像、传感器数据等，识别潜在的安全威胁并采取相应的应对措施威胁。实时更新：随着安全威胁的不断演变和新的安全技术的出现，安全大模型需要不断更新和升级，以适应新的安全环境。安全大模型应用场景安全大模型在多个安全领域都有广泛的应用，包括但不限于：网络安全：用于检测和

稳定运行。有助于建立用户对大模型的信任，避免因安全问题导致的社会负面影响和法律责任。评测的主要内容（一）数据安全数据收集阶段评估数据来源是否合法合规，是否获得了数据所有者的明确授权，避免数据侵权问题敏感数据进行了特殊的保护处理，如加密存储或脱敏处理。数据使用阶段检查在大模型训练和推理过程中是否会泄露数据隐私，例如是否会通过生成的内容反向推测出训练数据中的敏感信息。（二）内容安全有害内容生成检测大大模型安全评测是确保大模型可靠、合规和安全应用的关键环节。评测的目标与重要性目标评估大模型在各种应用场景下可能带来的安全风险，包括数据隐私泄露、生成有害内容、被恶意利用等方面的风险。确定大模型是否操纵模型的输出，使模型违反安全策略或生成不符合预期的内容。评测方法（一）自动化测试工具使用专门的安全检测工具对大模型进行扫描，这些工具可以检测常见的安全漏洞，如代码中的安全缺陷、数据泄露风险点等。利用、法律专家、领域专家等，对大模型进行人工审查。他们可以凭借专业知识和经验，发现自动化工具难以检测到的安全问题，如复杂的合规性问题和潜在的伦理风险。进行用户测试，收集用户对大模型安全方面的反馈和意见，因为

大模型安全是一个复杂而多维的议题，涉及数据隐私、技术滥用、内容安全等多个方面。大模型安全的重要性大模型是指使用海量数据进行训练、由复杂的计算结构和大量参数构成的人工智能模型。这些模型在各个领域都有广泛的应用，如自然语言处理、图像识别等。然而，随着大模型的广泛应用，其安全性问题也日益凸显。大模型安全不仅关乎用户隐私和数据安全，还关系到社会的稳定和信任。大模型安全防护措施数据保护：对数据进行分类和生成阶段的安全防护：通过安全检测手段，检测大模型在应用过程中是否存在提示注入攻击、对抗攻击和隐私攻击。对用户的输入进行过滤和审核，防止恶意输入和诱导。在模型输出结果中过滤掉敏感的隐私信息，确保用户数据的分级，根据其安全级别采取相应的保护措施。通过流程化的流转审批机制确保数据传递的合法性和授权。对敏感数据进行脱敏处理，以保护个人隐私。模型训练阶段的安全防护：建立综合性的评测机制，全面评估算法的安全性。通过改进算法训练方法、调整算法模型结构、扩充多样化的训练数据集来增强大模型的鲁棒性。建设大模型后门检测能力，及时发现任何异常行为。采用联邦学习技术，在不共享原始数据的情况下进行训练，保护用户隐私。内容

大模型内容安全是指确保大模型生成的内容符合法律法规、道德伦理以及社会价值观，不会对个人、社会和国家造成危害，主要包括以下方面：面临的风险与挑战有害信息生成：大模型可能会生成包含黄赌毒、涉恐涉暴、仇恨、反讽、歧视、刻板印象等不良价值导向的内容，对社会风气和个人心理产生负面影响。隐私泄露：在训练和使用过程中，大模型可能会接触到大量的个人数据，如果这些数据被泄露或滥用，将侵犯个人隐私。虚假信息传播：大相似，侵犯他人的著作权。安全措施与技术手段数据安全管理：对训练数据进行严格的筛选、清洗和加密，确保数据的合法性、真实性和完整性。同时，建立数据访问控制机制，限制对数据的不当访问和使用。模型训练优化：通过改进训练算法、增加训练数据的多样性等方式，提高模型对有害信息的识别和抵御能力。例如，采用对抗训练、强化学习等技术，让模型学会识别和拒绝生成不良内容。内容审核机制：建立实时的内容审核系统，对大模型生成的内容进行自动检测和过滤，及时发现并阻止有害信息的传播。审核系统可以基于关键词匹配、语义分析、图像识别等技术，对文本、图像、视频等多种类型的内容进行审核。安全评估与监控：定期对大模型进行安全评估，检测模型是否

数据安全厂商提供常态化、一体化的数据安全能力，数据安全服务则关注数据安全合规、数据安全能力提升等内容。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，构建明日数据世界。在数据安全方面，星环科技具备一系列产品和解决方案，提供矩阵式的数据安全能力体系，可全方位保障企业的数据安全，支撑业务合法合规地开展。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。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法进入，减少数据对外暴露风险。在数据平台层，星环科技大数据基础平台TDH在新版本上做了大量的安全加固，一个是引入了微隔离安全技术，第二个是数据库支持行列级权限控制、动态脱敏等新能力，优化了数据透明加密并支持了用国密的算法，第三是增强了数据审计能力。在数据资产层的安全防护上，星环科技数据安全管理平台Defensor可以帮助企业构建

环科技大数据平台的安全能力，可以帮助企业建设以数据为中心的数据安全防护。Defensor能够帮助企业了解内部数据敏感信息的资产地图，发现潜在风险，并监控企业重要数据的合规使用；同时，也能对企业敏感数据、大数据平台和数据库的操作审计，避免违规操作带来的数据安全风险；第五、个人信息去标识化能力，落实《个保法》的相关要求；第六、基于分类分级结果的数据安全防护策略，能够支持业务层灵活的数据合规需求。需要补充的企业数字化转型的决心。作为引领大数据行业技术发展的星环科技，通过数据全生命周期的基础软件与服务，为组织搭建数字化转型的数字底座，同时不断夯实自身数据安全、产品安全能力，保障数据的安全和顺畅流通，以自研技术和产品积极落地IT基础设施的国产化替代，满足用户多方面数据智能需求，助力各行各业企业数字化转型。数据安全与流通需求与日俱增，亟待建设体系化的安全防护能力近几年，随着欧盟GDPR以中国相关法律法规的出台，各国都在推动数据安全的落地，需求的爆发也带动了数据安全技术的飞速发展，各个厂商的数据平台和数据进入了3.0时代，将数据的流动构建在安全合规和与隐私计算的基础之上，采用隐私计算技术保证数据不移动，而让算法、模型和协议移动，以此来保障数据安全。面对数据安全合规和流通数据要素的要求，企业的技术决策者

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...

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...

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...

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...

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、...

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...