隐私计算如何保证安全性

和安全性。安全协议：隐私计算还会使用安全协议来保护数据的安全，例如联邦学习等分布式计算技术，从而确保不同节点之间的通信和数据传输的安全。隐私计算基于加密、分布式计算和安全协议等技术，采取一系列措施确保隐私计算是一种新兴的数据处理方式，有助于解决数据隐私和安全问题。它通过数学算法、密码学方法和安全协议等技术，让数据在不暴露明文的前提下进行计算和处理。隐私计算保证数据安全的主要方式包括：数据加密：在。差分隐私：差分隐私是一种应用广泛的隐私保护技术，它能够在不暴露个人信息的前提下对数据进行统计分析和挖掘。加噪声：在隐私计算中，对数据进行加密和差分隐私的同时，还会对数据进行噪声处理，以保证数据的隐私性进行数据处理之前，将数据进行加密，确保只有特定的用户才能对数据进行解密和访问。多方参与：隐私计算为多方参与提供了安全保护框架，让数据在多个计算节点之间分布式存储和计算，从而降低了中心化计算带来的风险数据的安全。星环隐私计算平台-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安全

安全隐私计算是一种在数据处理和计算过程中，能够同时确保数据安全性和隐私性的技术体系。技术原理与特点多种技术融合：融合了密码学、分布式计算、人工智能等多领域技术。如联邦学习通过加密模型参数更新来保护、人工智能、5G等新兴技术深度融合，形成更具创新性和实用性的解决方案。例如，利用区块链的去中心化和不可篡改特性，为安全隐私计算提供数据溯源和信任机制。标准化与产业化发展：随着技术的逐渐成熟，相关的标准和规范将不断完善，推动安全隐私计算技术的产业化发展。建立统一的技术标准、安全评估标准和应用规范，促进不同厂商之间的产品互操作性和市场竞争，推动产业生态的形成和壮大。数据隐私；安全多方计算利用加密协议使多方在不泄露隐私数据的情况下进行协同计算；同态加密允许直接对密文进行特定类型的计算，计算结果解密后与对明文计算结果相同。数据隐私保护：在数据的全生命周期，包括数据收集、存储、传输、处理和共享等各个环节，都采取严格的隐私保护措施。对敏感数据进行加密、脱敏、匿名化等处理，确保数据在使用过程中不被泄露、篡改或滥用。安全的计算环境：构建安全的计算环境，防止外部攻击和内部

）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、可信密态计算、同态加密、差分隐私等技术路线都是隐私计算的重要组成部分。这些技术各自拥有独特的特点和应用场景，共同构成了隐私计算的丰富技术栈。在实际应用中，隐私计算技术发挥着越来越重要的作用。面对海量的

计算可以用于保护交易双方的账户信息和交易金额等隐私数据，确保交易的安全性和隐私性。医疗领域：不同医疗机构之间可以在不泄露患者隐私数据的情况下，联合进行疾病诊断、药物研发等工作。例如，通过多方安全对数据进行解密。计算结果解密后与在明文上进行相同计算的结果一致，从而保证了数据在计算过程中的隐私性。混淆电路：将计算任务表示为一个布尔电路，然后对电路中的每个门进行加密和混淆处理，使得参与方能够在不了解过程中数据被恶意攻击者截获，也无法获取到有价值的信息。去中心化：不存在一个中心化的信任机构来管理和处理数据，各参与方地位平等，通过相互协作完成计算任务，降低了对单一信任中心的依赖，提高了系统的安全性和可靠性场景下的计算需求。应用场景金融领域：在联合信贷风险评估中，多家金融机构可以在不共享各自客户敏感信息的情况下，共同对客户的信用状况进行评估，提高风险评估的准确性，同时保护客户隐私。在金融交易中，多方安全隐私计算中的多方安全计算（MPC）是一种在不泄露敏感数据的情况下，多个参与方之间进行协同计算的技术。基本原理秘密分享：将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

可信隐私计算是在隐私计算基础上，强调安全性、可用性和隐私保护能力等符合设计声明预期，以满足数据需求方、数据提供方和监管方等各方需求的技术和应用体系。内涵与特点内涵：可信隐私计算在隐私计算技术应用过程中，注重技术的可靠性和安全性，确保数据在处理和流通环节中的隐私得到有效保护，同时保障计算结果的准确性和可用性。特点：通常具有安全可证、隐私保护、流程可控、高效稳定、开放普适等基本特征。关键技术多方安全计算：通过加密技术和安全协议，使多个参与方在不泄露隐私数据的情况下进行协同计算，确保数据交互和计算过程的安全性。联邦学习：参与方在本地训练模型，将模型参数加密上传到中央服务器进行聚合和更新，再返回给各目前国内隐私计算领域最早、最全、广受行业认可的评测体系，涵盖功能、性能、安全、场景、一体机等产品侧评测方法，以及应用方能力等应用侧评估方法。评测意义：为技术提供方搭建研发框架，规范产品形态，提升产品安全性完善可信隐私计算的标准和规范，包括技术标准、安全评估标准、接口规范等，促进不同平台的互联互通和互操作性。

。这是确保数据安全性和合规性的基础。‌制定合规性策略和程序‌：组织需要深入了解并遵守适用的法律和标准，制定全面的数据保护和隐私策略，确保各项活动符合法规要求。‌强化访问控制‌：实施基于角色的访问控制确保数据治理中的数据安全性需要从多个方面入手，形成一套综合性的安全保障体系。以下是一些关键措施，可以帮助组织实现这一目标：‌建立数据安全管理体系‌：组织应建立一个集中统一、高效权威的数据安全风险评估，确保在发生安全事件时能够迅速响应并采取措施以减少损失。‌员工培训和意识提升‌：定期对员工进行数据保护和隐私法规的培训，提高全体员工对数据保护重要性的认识。‌使用技术工具和监控‌：利用数据丢失防护、入侵、报告、信息共享、监测预警机制。这包括建立数据安全管理机构，落实安全策略精准管控，持续保障数据安全运营。‌数据分类与分级‌：对数据进行分类和分级，以确定不同数据的敏感性和重要性，从而制定相应的保护措施检测系统、安全信息和事件管理（SIEM）等技术工具来监控和保护数据。同时，建立内部审计监控层，确保合规管控系统、监控与自动化内部审计验证系统和数据访问控制的有效性。星环数据治理解决方案星环科技提供

传统的隐私计算技术，可信隐私计算具有更高的安全性和可信度，具体包括以下特：可验证性：能够对隐私计算过程进行验证，在保证隐私和安全的前提下，保障计算的正确性和可靠性，消除不可信因素的干扰。可审计性：能够对隐私计算过程进行推导和溯源，有利于发现隐私数据泄露的源头和原因，做出相应的应对更新。非侵入性：能够在无需客户端、服务器或内部插件的前提下完成便携式的防撕裂计算，保证数据隐私安全并减少对客户端的干扰。反数据分析：对输出数据进行打乱、扰动和干扰以减少敏感数据泄露的风险，具有一定的反数据分析能力。可信隐私计算是一项高级别的隶属于隐私计算和安全计算技术的计算方法，旨在提供高可靠性、可操作性、可验证性和可审计性的可信服务，有效解决了数据隐私保护和数据共享的问题。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可信隐私计算是基于隐私计算和安全计领域的技术实现，并且在此基础上提供高级别安全保障、隐私保护和数据共享能力。其主要目的是保护数据隐私、避免数据泄露、提高数据共享率、实现智能化计算和数据分析等。相较于

相关法律法规的不断完善，，对数据的收集、存储、使用、共享等环节的安全和隐私保护提出了严格要求。企业和机构为了满足合规要求，积极寻求隐私计算技术的应用，以确保数据处理活动的合法性和安全性。市场信任的建立方无法直接或间接识别出具体的个人身份。脱敏技术应用：脱敏技术则是对敏感数据进行变换，使其在保留数据原有特征和可用性的基础上，降低敏感度。防止数据泄露与滥用安全的计算环境：隐私计算技术为数据提供了一个安全的不可篡改和可追溯性；零信任架构可进一步强化隐私计算环境中的访问控制和身份认证。性能与安全的平衡：未来，隐私计算技术将在确保数据安全的前提下，不断优化性能，提高计算效率，降低通信成本和资源消耗。行业标准与隐私计算与数据安全紧密相关，隐私计算是数据安全的关键技术之一，为数据安全提供了有力保障，同时数据安全的需求也推动了隐私计算技术的发展。隐私计算对数据安全的保障作用数据加密与访问控制加密技术的应用：隐私计算中的同态加密、多方安全计算等技术在数据处理的全生命周期中都运用了加密手段。以同态加密为例，数据在被加密的状态下进行计算和处理，计算结果解密后与明文计算结果相同，这使得数据在存储和传输过程中始终以

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...

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...

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...

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...

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...

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。...

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...

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...

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...