隐私计算如何实现隐私查询

星环SophonP²C是企业级隐私计算平台，拥有多项性能及安全认证，平台支持不同场景的隐私计算需求，包括横纵向联邦学习、多方安全计算、基于差分隐私的数据发布、匿踪查询等，为多方数据安全协作提供完整的(MPC)、匿踪查询(PIR)、隐私求交(PSI)等多种隐私计算功能。2.支持大数据规模的隐私计算场景，支持亿级数据进行联邦学习、多方安全计算和隐私求交。3.提供页面可视化安装部署，并支持实体部署、容器部署、云上部署等多种方式，轻松完成平台上线。4.低代码可视化隐私计算平台，提供算子托拉拽式本地数据清洗与特征工程能力，实现高效数据预处理。5.多行业AI落地经验，可提供专家级应用服务，如联邦风控、联邦反、高效的平台支持。分布式隐私计算平台SophonP²C产品优势：支持多种隐私计算框架,平台易用易部署1.采用同态加密、差分隐私、秘密分享、不经意传输等隐私技术，覆盖联邦学习(FL)、多方安全计算与服务。2.将星环大数据分析能力与隐私计算相结合，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。3.可与星环数据安全管理平台Defensor、数据商城Datamall、数据

在数字化时代，数据已成为驱动社会发展的核心要素，而如何在保护个人隐私的同时实现数据的有效利用，则成为了一个亟待解决的问题。隐私计算（Privacy-preservingComputation）应运而生。隐私计算的核心目标是实现数据的共享、互通、计算、建模，同时确保数据的安全性和隐私性。隐私计算允许多个数据拥有者在不暴露数据本身的前提下，共同利用这些数据，从而产生超越各自数据本身的价值。这一过程的实现，不仅保护了用户的隐私权益，也确保了数据计算的真实性和有效性。隐私计算是一个复杂而多样的技术体系，它融合了硬件、密码学、分布式机器学习等多种底层技术。其中，多方安全计算、联邦学习、可信执行环境数据资源，隐私计算技术能够在严格的个人信息监管下，实现数据的合规利用。同时，在防范化解金融风险和金融支持实体经济的过程中，隐私计算也展现出了其独特的价值。它能够帮助金融机构在保护客户隐私的前提下，进行风险评估和信贷决策，从而提高金融服务的效率和安全性。此外，隐私计算技术还在医疗、交通、政务等多个领域得到了广泛应用。在医疗领域，隐私计算技术可以帮助医疗机构实现患者数据的共享和分析，从而提升医疗服务的

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隐私计算正在成为当今数字时代中的一个热门话题。作为一种创新的数据处理方式，隐私计算能够在保护用户数据隐私的同时，实现数据的有效利用。星环科技就是隐私计算服务公司之一。星环科技分布式隐私计算平台-SophonP²C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。平台支持联邦星河案例隐私计算优秀案例等多项认证和荣誉。随着隐私技术产品的技术能力和应用模式越发成熟，隐私计算将有助于构建数据流通的基础设施，在保证安全的前提下有效持续释放数据要素价值，促进数字经济高质量发展。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

隐私计算技术是一系列在保护数据隐私的同时实现数据处理和分析的先进技术，以下是对一些主要隐私计算技术的详细介绍：多方安全计算（MPC）基本原理：基于密码学技术，通过将计算任务分解为多个子任务，并在多个创建一个可信的执行环境，该环境与操作系统和其他应用程序隔离，确保在其中运行的代码和数据的安全性和隐私性。技术实现：通过硬件指令和内存加密等手段，为应用程序提供一个安全的执行空间，即使在操作系统或其他软件被攻击的情况下，也能保证数据的隐私和计算的完整性。医院可通过联邦学习共同训练疾病诊断模型，各方利用本地病历数据训练模型，然后加密聚合模型参数，提高模型对疾病的诊断能力，同时保护患者隐私。同态加密（HE）加密特点：同态加密允许直接对密文进行特定的计算操作，计算结果解密后与对明文进行相同计算的结果一致，从而实现在不解密数据的情况下对加密数据进行处理。算法类型：主要分为加法同态、乘法同态和全同态加密等。加法同态加密可对密文进行加法运算；乘法同态加密支持密文的乘法运算；全同态加密则能实现任意类型的计算操作。应用示例：在云计算环境中，用户可将加密数据上传至云端，云端利用同态加密技术直接对密文进行计算，如数据统计分析、机器学习模型预测等，计算结果返回给

星环SophonP²C是企业级隐私计算平台，拥有多项性能及安全认证，平台支持不同场景的隐私计算需求，包括横纵向联邦学习、多方安全计算、基于差分隐私的数据发布、匿踪查询等，为多方数据安全协作提供完整的、高效的平台支持。产品优势支持多种隐私计算框架，平台易用易部署采用同态加密、差分隐私、秘密分享、不经意传输等隐私技术，覆盖联邦学习（FL）、多方安全计算（MPC）、匿踪查询（PIR）、隐私求交（PSI可视化隐私计算平台，提供算子托拉拽式本地数据清洗与特征工程能力，实现高效数据预处理。多行业AI落地经验，可提供专家级应用服务，如联邦风控、联邦反欺诈、联邦推荐等个性化AI场景建模服务，助力企业降本增效。星）等多种隐私计算功能。支持大数据规模的隐私计算场景，支持亿级数据进行联邦学习、多方安全计算和隐私求交。提供页面可视化安装部署，并支持实体部署、容器部署、云上部署等多种方式，轻松完成平台上线。低代码环底座支持，隐私保护全链路基于星环全链路数据隐私保护能力，可围绕数据的集成、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。将星环大数据分析能力与隐私计算相结合，多种加密安全手段

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：随着数字化进程的加速，数据已成为企业和社会发展的重要资产，但数据的隐私泄露风险也日益增加。在数据共享和协同处理过程中，如何既充分发挥数据的价值，又保护数据所有者的隐私，成为亟待解决的问题，隐私计算疾病研究、药物研发等。例如，多家医院联合分析患者的病历、基因数据等，加速医学研究进程。政务领域：政府部门之间可以通过隐私计算实现数据共享和协同治理。如在智慧城市建设中，交通、公安、环保等部门的数据在物联网结合可实现设备间的隐私保护数据交互。性能优化提升：目前隐私计算技术在计算效率、通信开销等方面还存在一定的局限性，未来将不断优化算法和架构，提高性能，降低成本，以满足大规模数据处理和实时性要求

，数据往往分散在多个系统中，如何在这些系统中实现隐私信息的有效保护是一个重要的问题。隐私计算通过其独特的技术手段，能够在不同的系统之间实现隐私信息的无缝对接和融合，从而确保数据在整个生命周期内都能得到隐私计算（PrivacyCompute）致力于在保护数据本身不被泄露的前提下，实现数据的分析计算，从而确保了数据隐私和数据分析的双重需求。隐私计算不仅仅是一种技术集合，更是一种面向隐私信息全生命周期保护的计算理论和方法。隐私计算的技术特点体现在多个层面。在处理包括视频、音频、图像、图形、文字、数值以及泛在网络行为性信息流等多种类型的信息时，隐私计算能够对所涉及的隐私信息进行全面而细致的描述、度量、评价和融合等操作。这意味着，无论是何种形式的数据，隐私计算都能够精准地把握其中的隐私成分，并进行科学化的处理。隐私计算形成了一套符号化、公式化且具有量化评价标准的理论体系。这一特点使得隐私计算不再是抽象的概念，而是可以量化评估和操作的具体方法。通过符号和公式的运用，隐私计算能够精确地计算隐私信息的保护程度，为隐私保护提供了科学化的依据。此外，隐私计算还支持多系统融合的隐私信息保护。在信息化社会中

，得到联合训练后的模型。联邦计算应用于数据大规模分布式场景，例如金融风控、医疗诊疗、智慧城市等多个领域。隐私计算则是一种在不将原始数据暴露的前提下，基于加密计算实现对数据的计算、查询或分析。隐私计算中的的同时，实现模型的分布式训练。而隐私计算则更加注重对数据计算、查询或分析时的数据隐私保护，其主要技术手段是复杂的密码学算法和安全协议。两者均是实现在保护数据隐私的前提下共享数据和进行数据计算的重要文结果才被解密，得到终的结果。通过加密计算，私计算实现了用户数据的隐私保护和数据共享的矛盾的平衡。联邦计算更加注重在各方之间进行数据合并时对数据隐私的保护，强调去中心化，在各方的数据安全和隐私保护保证联邦计算和隐私计算都是在保护数据隐私的前提下进行数据计算或模型训练的技术手段。联邦计算指的是在不泄露原始数据隐私的前提下，将各方的数据集合并在一起进行计算或模型训练。与传统的数据集中式计算方案相比，联邦计算更加注重数据隐私保护和数据的去中心。联邦计算的基本流程是：通过密码学手段保证各方之间的数据隐私；将各个参与方提供的数据在本地预处理，提取特征，然后在各方之间进行模型参数更新；后汇总模型参数

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...

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...

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...

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。

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...

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...

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...

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。...

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...