隐私计算数据流出

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，打破基础设施。随着技术的不断成熟和应用场景的持续拓展，隐私计算正在开启数据流通的新纪元。它不仅解决了数据使用与隐私保护的矛盾，更重要的是建立了一种新型的数据生产关系。在这个新的数据生产关系下，数据要素将能安全计算、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

隐私计算在数据流通应用中非常重要。不仅可以满足各行业对用户数据和企业数据的隐私保护需求，还可以为数据流通平台提供更高的灵活性和信度，使得数据交易更加便捷安全。金融行业：金融机构需要处理大量用户如能源得到广泛应用。这些行业需要处理各自特定领域的敏感数据，，隐私计算可以为这些行业提供保护数据隐私的有效手段，同时实现数据的共享和交易，推动行业的发展。隐私计算有各种不同的应用方式。这些方式包括公数据的处理、企业集团内部数据共享、企业间的数据传输和跨境数据流通等。敏感数据，如个人信息、账户数据、交易记录等，隐私计算技术可以对这些数据进行加密和处理，确保用户的隐私得到充分保护的同时，满足金融机构数据共享和交易的需求。政务领域：政府机构需要处理大量涉及个人隐私的数据，如居民户籍信息、社保数据、税务信息等，通过隐私计算的加密处理，政府部门可以在满足隐私保护的前提下，更好地进行数据共享和交流，提高政务工作效率。医疗行业：医疗机构需要处理大量患者的个人健康信息，如病历、检查结果、用药信息等，隐私计算可以确保这些敏感数据的安全性，同时为医疗机构之间的数据共享和交流提供技术支持，进一步促进医疗行业的发展。通信行业和互联网行业：随着移动互联网的普及和数字化时代的到来，个人

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

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

隐私计算算法是在不暴露原始数据的情况下对数据进行分析和处理的一系列技术方法，以下是一些常见的隐私计算算法：安全多方计算算法混淆电路算法：将计算电路转化为加密形式，参与方通过交互加密信息来模拟电路的计算过程，从而在不泄露各自数据的情况下得到计算结果。秘密分享算法：把数据或计算结果分割成多个份额，分发给不同的参与方，只有当足够数量的参与方合作时才能恢复出原始数据或正确的计算结果。同态加密算法加法同态加密算法：允许在密文上直接进行加法运算，计算结果解密后与在明文上进行相同加法运算的结果相同。例如，在处理加密的金融交易数据时，可以对加密后的金额进行加法运算，而无需解密数据。乘法同态加密算法：支持在密隐私的保护程度越高，但对数据可用性的影响也越大。指数机制：用于处理在离散数据集合上的选择问题，根据数据的敏感度和隐私预算，为每个数据元素分配一个选择概率，通过随机采样的方式从数据集中选择元素，从而保护数据隐私。文上进行乘法运算，解密后的结果与明文乘法运算结果一致。差分隐私算法拉普拉斯机制：通过向查询结果中添加服从拉普拉斯分布的噪声来实现差分隐私保护。噪声的大小与隐私预算有关，隐私预算越小，添加的噪声越大，对

隐私计算是一种在数据处理和分析过程中保护数据隐私的技术体系，旨在确保数据在被使用、共享和分析时，数据所有者的隐私信息不被泄露，同时又能充分发挥数据的价值。隐私计算是指在保护数据本身不对外泄露的前提下技术手段，确保数据在整个计算过程中始终处于加密状态或经过隐私处理，即使数据在不同主体之间传输和共享，也不会泄露敏感信息。去中心化与分布式：许多隐私计算技术采用去中心化或分布式的架构，避免数据集中存储和处理的区别数据处理方式：传统计算通常是在明文数据上进行处理，数据的隐私性难以得到保障，而隐私计算则是在加密或经过隐私处理的数据上进行计算，确保数据在计算过程中不被泄露。数据所有权和控制权：传统计算中，数据，实现数据的分析和计算，涉及密码学、分布式计算、人工智能等多学科交叉融合，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。特点数据隐私保护：这是隐私计算的核心特点，通过加密、匿名化等带来的风险，数据可以在多个参与方之间进行协同计算，而无需将数据汇总到一个中心节点。可验证性：在保护隐私的同时，隐私计算通常提供一定的验证机制，使得计算结果的正确性和可靠性能够得到验证，确保各方能够信任

和多样的数据服务。同时，各行各业也纷纷启动了隐私计算技术应用的标准化建设工作，金融、信息通信、密码行业等领域相继制定并出台了相应的技术应用标准，以推动隐私计算在数据流通方面的规范落地。在安全高效的开放的政策环下，挖掘隐私计算在不同行业的需求价值，提升隐私计算在各场景中的实用性。适应不同数据要素流通模式的多种应用模式：加速在各种数据流通平台上实施，满足不同数据要素流通模式对隐私计算的要求，从而大幅提升隐私计算的应用规模，保障隐私计算在各模式中的可扩展性。。隐私计算技术可应用于不同的数据流通模式，如两方合作运营、依赖外部数据源、数据开放和数据交易等。在数据开放模式中，政府机构或其他公共机构可以授权第三方机构将放数据与其业务数据进行融合应用开发，隐私数据流通中，数据要素才能充分发挥价值。隐私计算技术能够打破数据孤岛，加强隐私保护和数据安全合规性。在支撑数据要素相关政策文件的落实和赋能数据要素流通方面，隐私计算技术可以从三个方面更好地赋能数据要素流通：提高隐私计算性能和安全性：通过工程优化、算法优和软硬件结合等方式提升隐私计算算法性能，并研究抗合谋算法和多技术融合方式，增强隐私计算产品的安全性。满足不同行业场景的需求，释放数据价值：在数据要素加速

隐私计算是一种在保护数据隐私的前提下进行数据处理和分析的技术。概念及背景定义：隐私计算是指在不泄露敏感数据的前提下，对数据进行计算和分析的一系列技术和方法的统称。它旨在解决数据隐私保护与数据流通、共享及协同计算之间的矛盾，使得数据在可用不可见的情况下发挥价值。发展背景：随着数字化进程的加速，数据已成为重要的生产要素，但数据隐私泄露风险也日益增加。同时，不同机构间的数据孤岛现象严重，限制了数据的协同应用。隐私计算技术应运而生，为数据安全共享和合规利用提供了解决方案。关键技术多方安全计算（MPC）：多个参与方在不泄露各自数据的情况下共同完成计算任务。通过加密算法和协议，将计算逻辑分布在各方之间，各方只对加密数据进行操作，最终得到计算结果而不泄露任何隐私信息。联邦学习（FL）：一种机器学习技术，多个参与方在本地训练模型，然后将模型参数进行加密聚合，不断迭代优化模型，在不共享原始数据的情况下实现计算过程中的隐私性。零知识证明（ZKP）：证明者能够在不向验证者泄露任何有用信息的情况下，使验证者相信某个论断是正确的。例如，证明者可以向验证者证明自己知道某个密码，但不需要实际透露密码的具体内容。应用

星环科技自主研发的数据安全管理平台TranswarpDefensor，基于Defensor的五大核心能力和星环科技全局数据安全策略，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进行分类分级，通过数据脱敏、水印等方式对数据进行事前事后的保护，防止数据泄露或能够在数据泄露后做到可以溯源追踪。五大核心能力：分类分级、数据脱敏、操作监测、操作审计、个人信息去标识第一，敏感数据识别与分类分级，帮助企业全面梳理敏感资产，并绘制分类分级资产地图。Defensor内置的分类分级标准参照，涵盖了多个行业法律法规，并与律师深度合作探讨，共同落实了大量规则；基于正则表达式、关键字内容、算法匹配、字典匹配等方式，自动扫描全局敏感数据，提供定时敏感识别扫描任务。第二，提供数据脱敏和水印等能力，让敏感数据可以脱敏后服务业务，并在发生泄露后可以追踪溯源。平台预置多种脱敏算法，开箱即用，满足不同场景，不同安全等级的脱敏要求。当敏感数据需要对外流通时，支持在数据集中嵌入水印，当数据发生泄漏后，...

星环科技凭借自身在大数据、人工智能等领域多年来积累的技术优势和实践经验，能够为水电行业打造基于国产基础软件的新一代数据底座，实现海量数据实时接入及应用。在方案中，所有时序数据通过实时接口统一接入星环科技分布式时序数据库TranswarpTimelyre，关系型数据接入关系型分析引擎TranswarpInceptor关系库，非结构化数据接入对象存储平台。然后对时序数据、关系数据进行主题建模和维度建模，将建模结果直接写星环科技分布式数据库入ArgoDB中，形成DWD和DWS层。并在ArogDB中，面向应用分析，构建数据指标宽表、应用主题数据等数据集市层。这里有几个很关键的联合分析技术，一个是“序关分析”，举个例子，我们在做故障预警算法开发的过程中，需要提取故障特征，通过历史设备台账数据（一般存在关系型数据库），把所有设备的故障开始时间、故障结束时间，故障类型等拿出来，关联时序数据库找到设备故障时刻的测点值，这些值要提取出来，作为样本进行AI模型训练。另外一个是流上机器学习与流批一体，按照上面的例子，训练完模型后，需要部署在实时计算引擎上，与离线库中的档案数据表等，构建实时故障预警模型，对同...

分布式图数据库是一种用于存储、管理和查询图数据的数据库，适用于处理海量复杂数据、实现多跳关系查询和图算法计算。通过分布式存储和计算，实现对大规模图数据的高效管理和查询。分布式图数据库使用图结构存储数据，节点和边可以拥有自定义的属性，支持多种查询语言和图算法。它通常由多个节点组成，每个节点负责存储和处理一部分数据，互相协作完成任务。分布式图数据库适用于金融、社交媒体、医疗等领域的数据分析和挖掘。TranswarpStellarDB是由星环科技自主研发的一款分布式图数据库，兼容开放Cypher查询语言。它支持原生图存储结构，提供PB级别的海量图数据的存储和分析能力。同时，在易用性、安全性、运维管理以及开放性方面也有着不错的表现。TranswarpStellarDB4.0性能在多跳查询和图算法方面实现了数倍升级，并且在易用性、安全性、运维管理和开放性等方面都进行了全面升级，可以帮助企业用户更快、更高效地挖掘海量数据互联的价值。通过采用分布式集群存储的方式，TranswarpStellarDB克服了海量关联图数据存储的难题，并通过集群化存储和丰富的算法来实现低延迟的多层关系查询。已经在金融、政...

图数据库是一种特殊的数据库管理系统，可以高效地存储和查询各种复杂数据间的关系。一般而言，图数据库是基于图形理论和图形模型而建立的，相比于传统的关系数据库（RDBMS），图数据库能够很好的解决复杂数据之间的连接问题，有着优越的效率和性能。图数据库可以看作一个由节点（节点表示具体的数据）和边（边表示节点之间的生物关系）组成的图，这种图称为图形数据。这些节点和边都具有特定的属性，这些属性包含了数据的详细信息，比如名称，性别，地址等内容。这种数据呈现了一个更加真实和可视的方式，具有更加完整的信息和语义，可以用于多种领域，如社交网络，交通规划，生物医学等，因此有着极其广泛的应用前景。相比于其他数据库系统，图数据库拥有以下优点：应对复杂性：图数据库可以轻松处理各种形式的复杂数据，可以通过在图形结构中表示数据之间的联系，从而实现更好的查询和可视化。相比于传统的关系型数据库，图形数据的可视化更加清晰有条理，能够更加方便的进行复杂数据的关系分析。高效性：图数据库能够高效地处理大量的数据连接操作，而且查询时不需要太多的连接，所以具有更高的查询效率。例如，在社交网络中，图数据库能够高效的搜索出用户之间的关系...

AquilaInsight是星环科技推出的一款多模数据平台监控软件，为企业运维团队提供了一套统一、完整、便捷的智能化运维解决方案。通过丰富的仪表盘管理、告警与通知管理、实时和历史查询语句运行分析、计算和存储引擎的统一监控、完整的日志收集过滤与检索等功能，实现高效智能运维的目标，充分保证集群稳定高效的运作。业务痛点企业在应对业务部门的扩张以及数据融合创新时，通常会针对不同的项目场景引入不同的数据模型以及大数据产品。这些产品和模型为企业解决了海量多源异构数据的存储管理难题，但与此同时，产品服务的可靠性问题也为企业带来了挑战。服务需要持续高效、稳定、可靠的运作，对于企业运维团队来说需要做到有问题及时发现，资源不够及时扩容，出现故障迅速修复，以防止出现服务器长时间宕机、业务长时间中断、数据丢失等问题。企业如果采用了大量分布式架构的大数据组件，那么运维人员需要掌握每一款大数据产品的相关知识，极大的增加了企业的运维成本以及运维人员的学习成本。并且由于缺乏统一的运维入口，传统的查询运维难以完成指标数据的可视化，极易缺乏或遗漏关键监测指标。在数据碎片化、监控对象粒度庞大的情况下，自动化监控难以实现，无...

图数据库技术是一种应对处理网络、社交网络、金融、物流、人力资源等领域大规模图数据的数据库技术。它的核心思想是将数据以节点和边(或关系)的形式表示为图结构，并且使用图论算法来处理和分析图数据。与传统关系型数据库相比，图数据库具有以下独有的优势：高效处理复杂关系：图数据库能够更加高效和便利地处理网络关系的复杂性，而关系型数据库则需要多表关联，从而开销比较大。更加贴合业务需求：图数据库建立的业务图模型更能够贴合实际业务需求，更好的反映业务中的关系复杂性，同时也更加容易维护和解决问题。易于拓展：作为新型数据库，图数据库基于跨平台开源软件，并且基于标准语言，可以并行处理，易于拓展。更好的查询性能：图数据库采用以图形方式存储的数据，查询性能快，即使在数据量较大时，图查询语言效果也良好。更好的原型应用程序：图数据库的特性，同时也增加了更多的应用程序，这些程序在传统关系型数据库中往往比较困难。图数据库技术在社交网络分析、推荐系统、物流、金融、人工智能等领域有广泛的应用前景。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...

近年来，图数据库的价值逐渐得到了大家的关注。作为一家专注于图数据库研发的企业，星环科技成为了行业内备受关注的图数据库公司之一。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，旨在为用户提供数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等全生命周期的基础软件和服务。同时，作为一家深入图计算领域多年的公司，星环科技自主研发了分布式图数据库StellarDB，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。另外，StellarDB还具备毫秒级的点边查询能力、10+层深度链路分析能力和近40种的图分析算法，同时还可提供数据2D和3D展示能力。星环科技进一步推出的StellarDB4.0版本，在数据导入、多跳查询和图算法性能方面实现了数倍升级，同时在易用性、安全性、运维管理和开放性方面也全面升级。这些升级内容均有利于帮助企业用户更高效地挖掘海量数据互联价值。星环科技已经成功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。广泛应用于金融、政府、交通等多个行业的反洗钱、风...

数字经济时代，边缘计算作为行业数字转型的核心能力底座，正在快速崛起。星环科技也在边缘计算领域进行了诸多探索，研发了边缘计算平台Sophon。Sophon是解决多模态数据集成和治理过程中的边缘化、智能化的云端-边缘端融合计算平台，支持标准的视频和物联网协议接入，低代码的业务流程构建，高性能的数据处理和分析，企业级的云-边数据、服务治理，以及针对边缘嵌入式和云端服务器等异构硬件的适配。星环科技Sophon平台包括设备数据管理、模型训练迭代、边缘模型部署、应用构建分发、数据治理能力、边缘自治能力、云边协同能力七大能力。Sophon可以从两个层面实现效益价值：降低长尾应用的实施人力，降低从数据到模型，模型到应用的构建成本；改变长尾应用的落地模式，从粗放的一次性模型交付到精细化的模型持续运营。其主要技术创新包括：边缘可视化流处理构建、边缘数据采样驱动模型迭代、边缘实时数据可视化、边缘深度推理引擎。设备数据管理：平台支持超过20种标准的设备协议，用户只需要进行简单配置便可快速将物联网设备或视频设备接入平台，并进行设备数据实时预览和统一管理。边缘模型部署：平台支持多种框架训练的深度学习模型的上架，通...

TranswarpDataStudio(简称TDS)是星环科技自研的一站式大数据开发工具，提供数据集成、存储、治理、服务和共享等数据处理全生命周期的企业级管理能力。结合星环科技大数据基础平台TranswarpDataHub简称TDH)业界创新的多模态的大数据处理能力，能够提升企业构建数据中台、数据仓库、数据湖等系统的效率，更高效地实现数据资产化和数据业务化数据开发套件，助力企业完成数据统一化数据开发套件包含了大数据整合工具Transporter、数据库在线开发与协同工具SQLBook和任务调度软件Workflow，该套件作为星环科技大数据基础平台TranswarpDataHub的生态开发应用工具，针对数据开发场景，提供数据集成、SQL开发和任务调度的能力，帮助企业将数据归集到数据湖仓，完成数据统一化的过程。数据开发套件的三大核心优势：分布式架构设计，可支持PB级别的数据平台建设，支持日均十万级任务调度，性能可扩展；支持SQL关键词和SQL片段推荐，数据开发知识积累，智能化持续优化开发体验和开发效率；基于大数据平台计算能力提供数据转换能力，避免传统ETL工具本身的计算瓶颈。数据治理套件，...

图数据库相对于其他传统的数据库有很多优势，以下是几点常见的优势：灵活的数据模型：图数据库支持灵活的数据模型，可以存储复杂的实体类型和其之间的关系，如社交网络、地图路线等复杂模型。强大的关系查询能力：图数据库通过树状遍历方式遍历关系，使用广度优先搜索和深度优先搜索算法，提供更快速、更精确的关系查询和分析。高效的数据处理能力：图数据库处理大规模图数据的效率更高，能够对图数据进行快速存储、索引和查询，降低了大数据量和高并发访问时的数据处理成本和时间成本。聚焦场景：图数据库适用于需要对关系进行建模和分析的应用场景，更加专注于应用场景的需求，为用户提供更好的数据处理能力和建模分析能力。多语言支持：图数据库支持多种语言，为多类开发者和企业提供了更便利的操作性和接口。图数据库具有灵活性高、查询性能强、数据处理能力优异、聚焦场景和多语言支持等优势。这些优势使得图数据库在现代大数据场景下的应用越来越广泛化。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...