隐私计算数字经济

隐私计算数据可信空间：数据价值释放的新范式在数字经济时代，数据已成为关键生产要素。但数据要素的市场化配置面临着一个根本性矛盾：数据使用与隐私保护之间的冲突。隐私计算技术的出现，为这一矛盾提供了创新性的解决方案，正在重塑数据流通的规则与模式。隐私计算是一套融合了密码学、人工智能、芯片设计等多项技术的综合体系。其核心在于实现"数据可用不可见"，即在保护数据隐私的前提下，实现数据的计算与价值挖掘。多方安全计算、联邦学习、可信执行环境等技术路径，构成了隐私计算的技术矩阵。这些技术通过不同的方式，在数据不出域的情况下，实现了数据的协同计算与价值释放。数据可信空间是隐私计算技术落地的重要载体。它是一个基于隐私计算技术构建的数据流通基础设施，通过技术手段确保数据流通的安全可控。在数据可信空间中，数据提供方、使用方、计算方等参与主体能够在严格的隐私保护机制下进行数据协作。这种新型的数据流通模式，打破了传统的数据孤岛，实现了数据要素的安全流动与价值释放。数据可信空间的构建正在多个领域展现出巨大价值。在金融领域，多家银行通过隐私计算技术实现了联合风控，显著提升了反欺诈能力；在医疗领域，不同医疗机构在保护

隐私计算数据可信空间：数据价值释放的新范式在数字经济时代，数据已成为关键生产要素。但数据要素的市场化配置面临着一个根本性矛盾：数据使用与隐私保护之间的冲突。隐私计算技术的出现，为这一矛盾提供了创新性的解决方案，正在重塑数据流通的规则与模式。隐私计算是一套融合了密码学、人工智能、芯片设计等多项技术的综合体系。其核心在于实现"数据可用不可见"，即在保护数据隐私的前提下，实现数据的计算与价值挖掘。多方安全计算、联邦学习、可信执行环境等技术路径，构成了隐私计算的技术矩阵。这些技术通过不同的方式，在数据不出域的情况下，实现了数据的协同计算与价值释放。数据可信空间是隐私计算技术落地的重要载体。它是一个基于隐私计算技术构建的数据流通基础设施，通过技术手段确保数据流通的安全可控。在数据可信空间中，数据提供方、使用方、计算方等参与主体能够在严格的隐私保护机制下进行数据协作。这种新型的数据流通模式，打破了传统的数据孤岛，实现了数据要素的安全流动与价值释放。数据可信空间的构建正在多个领域展现出巨大价值。在金融领域，多家银行通过隐私计算技术实现了联合风控，显著提升了反欺诈能力；在医疗领域，不同医疗机构在保护

隐私计算数据可信空间：数据价值释放的新范式在数字经济时代，数据已成为关键生产要素。但数据要素的市场化配置面临着一个根本性矛盾：数据使用与隐私保护之间的冲突。隐私计算技术的出现，为这一矛盾提供了创新性的解决方案，正在重塑数据流通的规则与模式。隐私计算是一套融合了密码学、人工智能、芯片设计等多项技术的综合体系。其核心在于实现"数据可用不可见"，即在保护数据隐私的前提下，实现数据的计算与价值挖掘。多方安全计算、联邦学习、可信执行环境等技术路径，构成了隐私计算的技术矩阵。这些技术通过不同的方式，在数据不出域的情况下，实现了数据的协同计算与价值释放。数据可信空间是隐私计算技术落地的重要载体。它是一个基于隐私计算技术构建的数据流通基础设施，通过技术手段确保数据流通的安全可控。在数据可信空间中，数据提供方、使用方、计算方等参与主体能够在严格的隐私保护机制下进行数据协作。这种新型的数据流通模式，打破了传统的数据孤岛，实现了数据要素的安全流动与价值释放。数据可信空间的构建正在多个领域展现出巨大价值。在金融领域，多家银行通过隐私计算技术实现了联合风控，显著提升了反欺诈能力；在医疗领域，不同医疗机构在保护

隐私计算数据可信空间：数据价值释放的新范式在数字经济时代，数据已成为关键生产要素。但数据要素的市场化配置面临着一个根本性矛盾：数据使用与隐私保护之间的冲突。隐私计算技术的出现，为这一矛盾提供了创新性的解决方案，正在重塑数据流通的规则与模式。隐私计算是一套融合了密码学、人工智能、芯片设计等多项技术的综合体系。其核心在于实现"数据可用不可见"，即在保护数据隐私的前提下，实现数据的计算与价值挖掘。多方安全计算、联邦学习、可信执行环境等技术路径，构成了隐私计算的技术矩阵。这些技术通过不同的方式，在数据不出域的情况下，实现了数据的协同计算与价值释放。数据可信空间是隐私计算技术落地的重要载体。它是一个基于隐私计算技术构建的数据流通基础设施，通过技术手段确保数据流通的安全可控。在数据可信空间中，数据提供方、使用方、计算方等参与主体能够在严格的隐私保护机制下进行数据协作。这种新型的数据流通模式，打破了传统的数据孤岛，实现了数据要素的安全流动与价值释放。数据可信空间的构建正在多个领域展现出巨大价值。在金融领域，多家银行通过隐私计算技术实现了联合风控，显著提升了反欺诈能力；在医疗领域，不同医疗机构在保护

隐私计算算法是一系列技术手段，旨在在保护数据隐私的同时，允许对数据进行有效计算和分析。以下是一些关键的隐私计算算法及其应用：差分隐私算法：差分隐私是一种密码学手段，通过添加随机噪声来隐藏单个数据点的。隐私保护的进化计算算法：例如，隐私保护的遗传算法和隐私保护的粒子群优化算法等，这些算法在不泄露个体数据的前提下，通过隐私计算技术寻找最优解。基于个性化隐私保护的协同过滤算法：这种算法结合差分隐私技术，通过随机翻转机制保护隐私敏感评分，然后使用贝叶斯估计方法重建项目间的联合分布，以提高推荐系统的准确性。不共享原始数据的情况下共同训练机器学习模型，从而保护用户数据隐私。同态加密算法：同态加密允许对加密数据进行计算，计算结果解密后与在原始数据上进行相同计算的结果相同，从而实现数据在使用过程中的隐私保护信息，使得攻击者无法通过数据分析结果识别出任何个体信息。其核心思想是在数据查询过程中引入随机性，以保护个体隐私。数据脱敏算法：数据脱敏是在保留数据可用性和统计性的基础上，通过失真等变换降低数据敏感度，以实现隐私保护。匿名化算法：匿名化技术通过“去识别化”实现隐私保护。常见的匿名化模型包括K匿名化、(α,k)-匿名、L-多样性和T-接近性。联邦学习算法：联邦学习是一种分布式学习方法，允许多个参与方在

隐私计算算法是一系列技术手段，旨在在保护数据隐私的同时，允许对数据进行有效计算和分析。以下是一些关键的隐私计算算法及其应用：差分隐私算法：差分隐私是一种密码学手段，通过添加随机噪声来隐藏单个数据点的。隐私保护的进化计算算法：例如，隐私保护的遗传算法和隐私保护的粒子群优化算法等，这些算法在不泄露个体数据的前提下，通过隐私计算技术寻找最优解。基于个性化隐私保护的协同过滤算法：这种算法结合差分隐私技术，通过随机翻转机制保护隐私敏感评分，然后使用贝叶斯估计方法重建项目间的联合分布，以提高推荐系统的准确性。不共享原始数据的情况下共同训练机器学习模型，从而保护用户数据隐私。同态加密算法：同态加密允许对加密数据进行计算，计算结果解密后与在原始数据上进行相同计算的结果相同，从而实现数据在使用过程中的隐私保护信息，使得攻击者无法通过数据分析结果识别出任何个体信息。其核心思想是在数据查询过程中引入随机性，以保护个体隐私。数据脱敏算法：数据脱敏是在保留数据可用性和统计性的基础上，通过失真等变换降低数据敏感度，以实现隐私保护。匿名化算法：匿名化技术通过“去识别化”实现隐私保护。常见的匿名化模型包括K匿名化、(α,k)-匿名、L-多样性和T-接近性。联邦学习算法：联邦学习是一种分布式学习方法，允许多个参与方在

隐私计算算法是一系列技术手段，旨在在保护数据隐私的同时，允许对数据进行有效计算和分析。以下是一些关键的隐私计算算法及其应用：差分隐私算法：差分隐私是一种密码学手段，通过添加随机噪声来隐藏单个数据点的。隐私保护的进化计算算法：例如，隐私保护的遗传算法和隐私保护的粒子群优化算法等，这些算法在不泄露个体数据的前提下，通过隐私计算技术寻找最优解。基于个性化隐私保护的协同过滤算法：这种算法结合差分隐私技术，通过随机翻转机制保护隐私敏感评分，然后使用贝叶斯估计方法重建项目间的联合分布，以提高推荐系统的准确性。不共享原始数据的情况下共同训练机器学习模型，从而保护用户数据隐私。同态加密算法：同态加密允许对加密数据进行计算，计算结果解密后与在原始数据上进行相同计算的结果相同，从而实现数据在使用过程中的隐私保护信息，使得攻击者无法通过数据分析结果识别出任何个体信息。其核心思想是在数据查询过程中引入随机性，以保护个体隐私。数据脱敏算法：数据脱敏是在保留数据可用性和统计性的基础上，通过失真等变换降低数据敏感度，以实现隐私保护。匿名化算法：匿名化技术通过“去识别化”实现隐私保护。常见的匿名化模型包括K匿名化、(α,k)-匿名、L-多样性和T-接近性。联邦学习算法：联邦学习是一种分布式学习方法，允许多个参与方在

数据隐私计算是指在对数据进行处理或计算时，采取保护数据隐私、防止数据泄露的安全计算技术。在数据私计算中，可以利用加密技术、掩蔽技术、随机化技术等多种手段，使得原始数据在进行计算前被转换为一种形式保证个人隐私信息不被泄漏。数据隐私计算是一个重要的数据安全领域，可以在保证个人隐私安全的内核层面上实现数据共享和计算的有效方法。星环分布式隐私计算平台-SophonP²C星环分布式隐私计算平台，使得攻击者无法获取、分析和利用数据。数据隐私计算可以在保护数据隐私的同时实现数据的共享、处理和计算，保障数据的安全和隐私同时也能够保证其在相关方面的合法有效性。数据隐私计算技术适用于多种场景，例如金融风控、医疗诊疗、公共安全等领域。在金融领域，由于涉及到个人的账户、财产等隐私信息，采用数据隐私计算可以实现对个人隐私信息的保护，同时也能发挥金融数据优势，提升金融监管和风控的能力。在医疗领，数据隐私计算可以保护医疗数据的隐私，保证病人就诊和医生诊疗过程的隐私信息不被泄漏，同时也可以为诊疗提供全面的数据支持。在公共安全领域，数据隐私计算技术可以实现人员追踪、异常检测等功能，提升公共安全监测水平，同时也

OverviewUnstructureddatamanagementismoreimportantthaneverduetotheriseofbigdata.Managingandgleaningbusinessvaluefromunstructureddataisofutmostimportancetoenterprisestoday.Advancementsinmachinelearning,aswellasdeeplearning,technologiesnowenableorganizationstoefficientlyaddressunstructureddataandimprovequalityassuranceefforts.Inthefieldofartificialintelligenceormachinelearning,embeddingsandvectordatabaseshavebecomeincreasinglyimportantfortacklingawiderangeofproblems.Thesetechniquesareusedtorepresen...

运维管理界面WebserverWebserver是Hippo提供运维监控的界面。默认访问地址为:4567"class="bare">http://<webserver_ip>:4567。或者在Manager管理界面我们可以通过下图所示的查看链接这里进行跳转。图15.登录HippoWebserverWebserver主要由下面几个部分构成。概况图16.概况该页面展示了Hippo集群的基本信息，包括：Masterstatus：当前的ActiveMaster，MasterGroup，MasterAddress，Master的健康状态TabletServerStatus：TabletServerAddress，健康状态，逻辑机架和数据中心信息，容量使用以及Tablet个数TabletNum：当前集群表的个数Version：Hippo版本信息库表图17.库表页面以库和表的概念集群存储的各类数据信息。库信息：库名库创建时间库内各类表的信息：点击某个库，可以看到库下所有表的信息，主要包括：••表的ID••表的名字••表的状态••表的Tablet数量••表的Engine类型••表的副本数•...

本节测试主要描述了Hippo1.0在关键测试上的一些性能表现，该份测试同样也是Hippo的基准测试，后续版本发布也会在不同版本上进行该测试进行对比分析。术语表142.Hippo性能测试术语TermDescriptionnq一次搜索请求中搜索的向量个数topk一次请求中对于要检索的每个向量(依赖nq)，所能检索到最近距离的向量个数RT一次请求从发起到接受响应的时间]QPS请求在每秒内成功执行的次数dataset测试所用数据集，不同数据集表示不同的业务场景测试集群配置硬件配置表143.性能测试硬件配置硬件规范Nodes3CPUIntel®Xeon®Gold5218RCPU@2.10GHzMemory16*\16GBRDIMM,3200MT/sDISKNVMeSSD2T*4GPUNONE软件配置表144.性能测试软件配置软件版本Hippov1.2TranswarpManagerTDH9.3.0测试集表145.性能测试数据集数据集名称数据集介绍向量维度向量总数查询数量数据总量距离类型Sift-128-euclidean该数据集是基于Texmex的数据集整理，使用SIFT算法得到的图片特征向量。...

在Hippo中，比较耗时的操作如激活、加载向量索引实际上是一个分布式任务，用户可以通过任务相关接口查看、删除任务。查看任务curl-ushiva:shiva-XGET"localhost:8902/hippo/v1/_jobs?pretty"-H'Content-Type:application/json'-d'{"job_ids":["fc6feff4f303455a9347f9aab323dfc8"],"action_patterns":["hippo*"]}';返回结果：{"jobs":[{"job_id":"810935a1d91a46b7af2ec35013454fed","job_status":"SHIVA_JOB_SUCCESS","embedding_number":100,"task_results":[{"id":"54ab52493dfb4bab9fb7742d850c64c4","status":"TASK_SUCCESS","server":"172.29.40.26:27841","embedding_number":100,"execute_time":...

OverviewAclusterisaHippoCloudinstanceassociatedwithspecificcomputingresources.Youcancreaterelatedtables,insertcorrespondingdata,andcompleteproductexperiencewithinacluster.Beforeyouusethedemoenvironment,youneedtocreateacluster.CreateClusterYouneedtogotothespecificproject.Iftherearenoclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'Createcluster'buttonbelowtheclustercreationguidancepagetoentertheclustercreation.Ifthereareclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'+Cluster'buttonabovetheclusterlist...

过滤条件表达式Hippo当前支持如下表达式，可用于标量或向量查询。表46.过滤条件表达式表达式描述and当前版本支持and，不支持or/not==等值<小于⇐小于等于>大于>=大于等于inin[1,2,3]notinnot_in[1,2,3]like'_'表示匹配任一字符，'%'表示匹配任意字符，'\'为转义符向量相似性检索本节描述如何进行向量相似度搜索。Hippo中的向量相似性搜索计算查询向量与表中向量的距离，返回最相似的结果集。通过指定标量过滤条件，用户可以进行向量与标量的混合搜索。curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/{table}/_search?pretty'-H'Content-Type:application/json'-d'{"output_fields":["book_id"],"search_params":{"anns_field":"book_intro","topk":2,"params":{"nprobe":10},"embedding_index":"ivf_flat_index"}...

本节介绍Hippo表写入相关操作。Hippo会返回写入成功数据的下标以及总共写入成功的数据条数，如果出现行级错误（比如主键冲突），Hippo会返回具体的行级错误。插入本节介绍如何向Hippo中插入数据。curl-ushiva:shiva-XPUT'localhost:8902/hippo/v1/{table}/_bulk?database_name={database_name}&pretty'-H'Content-Type:application/json'-d'{"fields_data":[{"field_name":"book_id","field":[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30,31,32,33,34,35,36,37,38,39,40,41,42,43,44,45,46,47,48,49,50,51,52,53,54,55,56,57,58,59,60,61,62,63,64,65,66,67,68,69,70,71,72,73,74...

ThistutorialwillguideyouthroughthefollowingtaskswithinHippoCloud:EstablishingatablePerusingthetableIncorporatingdataExecutingsearchoperationsEliminatingrowsDissolvingthetableBeforeyoustartInthisguide,wewillbeutilizingthePythonAPI.Priortocommencement,ensurethatyouhave:RegisteredforaHippoCloudaccount.SubscribedtothecomplimentaryplanandestablishedatrialclusterwithinHippoCloud,orsubscribedtothestandard/enterpriseplansandconstructedadedicatedcluster.IfyouanticipateemployingPythonfordevelopment,ascert...

查看Master节点通过以下命令，查看集群Master节点信息：curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/master?v'返回结果：epochtimestampactive.master.hostactive.master.portmaster.group169079683909:47:19172.29.203.18926841172.29.203.189:26841,172.29.203.189:26851,172.29.203.189:26861查看数据节点curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/nodes?v'//查看所有节点curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/nodes/{node}?v'//{node}表示待匹配的节点地址，支持以*通配，支持指定多个pattern，多个pattern以逗号分割返回结果：

Hippo在1.2版本提供了全文索引能力，兼容ElasticSearch6.7.2语法，在底层架构上复用了公司产品TranswarpScope的一部分特性，支持以Java/HTTPRestful的形式通过Hippo的HTTPServer接口进行全文索引的创建、查询、使用等各类需求，通过该能力的支持，可以更好的实现向量与全文的混合检索。通过将向量检索加全文检索的联合召回，可以降低漏检和误检的概率，能够实现比单独使用向量或全文更高的精度。同时，一套数据库系统可避免部署多套系统带来的架构复杂、开发运维成本高等问题。具体的使用方法除了访问端口需要将端口从8902调整为9200外，均可参考《TranswarpScope手册》4.TranswarpScopeAPI介绍。