隐私计算怎么保护数据安全

数据安全与隐私计算紧密相关、相互促进，共同为数据的安全利用与隐私保护提供保障。数据安全是隐私计算的基础和目标数据安全涵盖了数据的保密性、完整性和可用性等多方面要求，旨在防止数据被未经授权的访问、泄露和创新手段隐私计算为数据安全提供了一系列先进的技术手段，包括多方安全计算、联邦学习、同态加密、零知识证明等。这些技术在不同程度上解决了数据在流通和使用过程中的隐私保护问题，使得数据能够在安全的环境中被、篡改或破坏。隐私计算的出现正是为了在数据处理和共享过程中更好地满足这些数据安全需求，尤其是在涉及多源数据融合、跨域数据协作等复杂场景下，确保数据的保密性和完整性不受损害。隐私计算是数据安全的技术支撑充分挖掘和利用。二者协同发展推动数据价值释放与合规应用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，但数据安全问题一直是制约数据流通和共享的关键因素。隐私计算技术的不断发展和应用，为数据安全提供了更有效的解决方案，使得数据能够在安全的前提下实现跨机构、跨领域的流通和共享，从而充分释放数据的价值。

行计算。这样的设计不仅保护了原始数据的隐私和安全，同时也确保了数据的计算和分析得以顺利进行。为了实现原始数据不出域，隐私计算采用了多种技术手段。同态加密是其中一种常用的方法。同态加密技术可以将原始数据加密保护。除了同态加密，隐私计算还运用了安全多方计算和联邦学习等技术手段。这些技术可以在不共享原始数据的情况下，实现数据的分析和计算。通过多方协同计算和模型的分布式训练，隐私计算能够在保护数据隐私的同时作为一种新的数据安全技术手段，在保护数据隐私的同时，为数据的利用提供了强大的支持。通过原始数据不出域和密态数据可用不可见等原则的实现，隐私计算能够在数据收集、预处理、模型训练、部署使用以及评估等全流程中实现隐私保护。隐私计算的流程涵盖了从数据收集到模型评估的各个环节，每一个步骤都需要进行严格的隐私保护。原始数据不出域是隐私计算的重要原则之一。这意味着原始数据不需要离开其所有者，而是在所有者控制的计算环境中进领域具有广泛的应用前景。用户可以将数据加密后上传到云端或发送给大数据分析系统，而无需担心数据隐私的泄露。同时，密态数据的计算和分析结果依然能够满足用户的需求，实现了数据隐私保护与利用的双赢。隐私计算

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数据融合等场景，保障公民隐私和政府数据安全。物联网领域：物联网设备产生大量敏感数据，通过安全隐私计算技术，可在设备端或云端对数据进行隐私保护的处理和分析，实现设备之间的协同工作和数据共享，同时防止用户数据泄露。采用可信执行环境（TEE）、硬件安全模块（HSM）等技术，为计算过程提供隔离和保护，确保计算在可信的环境中进行。应用场景金融领域：用于信贷风险评估、反洗钱、金融市场预测等场景。不同金融机构之间

在处理和分析数据时保护数据隐私的计算技术，涵盖了多方安全计算、联邦学习、可信执行环境等多种技术，旨在通过技术手段实现数据在流通和使用过程中的隐私保护，使数据在不泄露隐私的情况下发挥其价值。主要技术类型多方安全计算：如上述介绍，重点在于多个参与方之间的数据隐私保护和协同计算。联邦学习：一种机器学习技术，多个参与方在不交换数据的情况下，共同训练一个机器学习模型。通过加密技术和模型参数的交换，实现模型的优化和更新，保护了数据的隐私。可信执行环境：通过硬件隔离和加密技术，创建一个可信的执行环境，在这个环境中数据可以被安全地处理和计算，外部无法获取内部的敏感信息。特点和优势隐私保护：隐私计算的核心优势在于能够在数据处理的各个环节保护数据的隐私，防止数据泄露和滥用。数据价值挖掘：在保护隐私的前提下，能够实现数据的流通和共享，促进不同数据源之间的协同合作，挖掘数据的潜在价值。合规性：随着数据安全和隐私保护法律法规的日益严格，隐私计算技术有助于企业和机构满足合规要求，避免因数据隐私问题导致的法律风险。。多方安全计算定义：多方安全计算是指在不泄露隐私数据的情况下，多个参与方共同对数据进行计算的技术。它允许各方在自己的私有数据上进行操作，而不需要将数据公开给其他方，最终得到的计算结果与在明文状态下对所有数据

隐私计算与大数据分析的巧妙结合，不仅能够有效保护数据隐私，还能实现大数据的高效分析和处理，为不同场景下的隐私保护需求提供了有力支持。分布式隐私计算：通过将数据分散到多个计算节点上，并使用加密和安全协议来保护数据隐私，分布式隐私计算能够在保护隐私的同时，提高数据处理效率和准确性。这种技术适用于大规模数据处理场景，如金融风控、医疗数据分析等，能够确保数据的安全性和隐私性，同时满足业务需求。联邦学习大数据的共享和流通，促进数据的价值发挥。安全多方计算：能够在多个参与方之间保护数据隐私的同时，进行高效的计算和分析。通过使用加密和安全协议，安全多方计算确保了参与方之间的数据安全性和隐私保护，为跨组织分析结果在满足一定隐私要求的同时，仍具有较高的准确性。隐私计算与大数据的结合为数据隐私保护和高效分析处理提供了有力的支持。通过采用分布式隐私计算、联邦学习、安全多方计算、同态加密和差分隐私等技术手段，在保护数据隐私的前提下，实现大数据的高效分析和处理。、跨领域的合作提供了技术支持。同态加密和差分隐私：同态加密可以在不暴露明文数据的情况下进行计算，得到与明文数据相关的结果，从而实现了数据隐私的保护和高效分析。而差分隐私则通过添加噪声来保护数据隐私，使得

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：在数据成为重要生产要素的时代，数据安全问题直接关系到企业的声誉和市场信任。消费者和合作伙伴越来越关注数据的安全和隐私保护，企业只有通过采用先进的隐私计算技术，加强数据安全防护，才能赢得市场信任，提升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加密协议和安全机制的约束，从而避免了未经授权的访问和数据泄露风险。数据匿名化与脱敏匿名化处理：在隐私计算中，数据在共享和使用前通常会进行匿名化处理，去除或模糊化与个人身份相关的敏感信息，使得数据接收

隐私计算的原理基于一系列复杂的密码学和计算机科学技术，旨在实现数据的隐私保护和安全共享。以下是隐私计算的几个核心原理：数据加密：隐私计算中的数据处理通常在加密状态下进行，确保数据在传输和存储过程中的安全。同态加密：同态加密允许对加密数据进行计算，计算结果在解密后与在原始数据上进行相同计算的结果相同，从而无需解密即可进行数据处理。多方安全计算（MPC）：MPC允许多个参与方在保护各自输入隐私的随机噪声来保护个人信息，确保在发布统计数据时，单个数据项对结果的影响被最小化，从而保护个人隐私。可信执行环境（TEE）：TEE通过硬件和软件的结合，创建一个隔离的安全区域，数据在这个环境中被处理，确保即使在不安全的外部环境中也能安全地处理敏感数据。联邦学习：联邦学习允许多个节点或设备协同训练模型，而不需要将数据集中到一个中心位置，从而保护了数据的隐私性。匿名化和去标识化：通过去除或替换数据中的识别信息前提下，共同计算某个函数的结果，而无需暴露各自的输入数据。零知识证明：零知识证明允许一方向另一方证明某个陈述是正确的，而无需透露任何有用的信息，除了该陈述本身的真实性。差分隐私：差分隐私通过添加足够的

隐私计算系统是一种融合了多种隐私保护技术，旨在实现数据在流通和处理过程中隐私安全与数据价值挖掘相平衡的综合性系统。系统架构基础设施层：为隐私计算系统提供硬件支持，包括服务器、存储设备等，以及可信执行能够访问和处理数据。隐私计算层：是系统的核心层，集成了多种隐私计算技术，如安全多方计算、同态加密、联邦学习等，根据具体的业务需求选择合适的技术来实现隐私保护下的数据计算和分析。应用层：基于隐私计算层提供的接口和服务，开发各种隐私保护应用，如隐私保护的数据分析、机器学习、金融风控等，满足不同行业和场景的需求。关键技术安全多方计算技术：多个参与方在不泄露各自隐私数据的情况下，通过加密交互共同完成计算任务情况下，联合训练疾病诊断模型。主要功能隐私保护数据处理：在数据的收集、存储、分析和共享等全生命周期中，对数据进行隐私保护，防止数据泄露和滥用。安全的多方协作：支持多个参与方之间进行安全的数据交互和协、反洗钱、金融交易隐私保护等。如银行之间可通过隐私计算系统共享客户部分数据进行联合风险评估，而无需泄露各自的核心数据。医疗健康领域：实现医疗数据共享、多中心临床研究、疾病预测等。例如不同医院之间可在保护

近日，领先的IT市场研究和咨询公司IDC发布2022年数字政府百强榜，梳理出数字政府领域领先的技术供应商，评估了技术提供商的市场能力及市场份额。星环科技作为企业级大数据基础软件开发商，成功入选IDC数字政府百强榜“大数据及数据治理”模块。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，形成了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。在政府领域，星环科技通过智慧政务数字底座为政府数字化转型建设提供计算、存储、算法等基础能力支撑，归集业务数据，优化业务流程，治理出有价值的数据资源，进行专题分析沉淀数据资产，服务部门之间数据共享与业务协同，服务领导决策与政策制定，服务公众、企业便捷办事。公司产品已被多个部委或省市机关部门使用，助力构建数字化政府，提升治理效率。比如星环科技基于数据云平台TDC为建设上海市数据资源平台提供了底层支撑，将70多个委办局以及16个区县业务库的结构化和非结构化数据进行归集，构建三级数据共享交换体系，保障数据安全，支撑“一网通办”等数据服务能力。此外，根据不...

数据库作为提供数据存储与处理能力的基础软件，是信息系统的基础、信息安全的基石，因此，数据库自主可控和国产化替代已经刻不容缓。兼容性是国产化替代关键，自研数据库更具潜力Oracle数据库发展较早，在国内市场内占领了一定先机，企业经过信息化的长期积累和革新，基于Oracle开发了大量的系统业务。为了能够适配新的国产数据库产品，必须对应用代码进行大量修改，各数据表的数据类型、函数、语法规则需要进行系统、全面的改造，这就要求新的国产数据库对原有数据库能够有很好的兼容性支持，降低迁移的代码改造成本。Oracle经过多年的发展，在SQL语言、性能、实例形态、容灾方案等方面有很多积累扩展。若要实现Oracle数据库的国产化替代，除了要能够提供在性能、容灾能力、安全能力等方面全方位提供对等的能力，首先要解决的就是如何兼容Oracle的大量SQL方言，尤其是Oracle的PL/SQL这一独特的广受欢迎的语法体系。中国信通院《数据库发展研究报告》中表示，“国内关系型数据库产品中多数是基于MySQL和PostgreSQL二次开发的”。因此，这些产品对MySQL、PostgreSQL兼容性较好，但没有体系化的...

企业选择合适的图数据库需要考虑多方面的因素，包括以下几点：数据集规模：如果需要处理大规模的图形数据，应选择支持水平扩展和集群部署的图数据库。查询需求：不同的图数据库对数据类型和查询需求的支持程度有所不同，应根据实际需求选择。性能和可扩展性：不同的图数据库性能和可扩展性有所不同，应选择性能和可扩展性良好的图数据库。支持程度：选择使用支持程度好的图数据库，可以得到更好的技术支持。维护和成本：选择维护成本低、方便使用的图数据库，能够降低维护成本和使用难度。在选择图数据库时，应根据具体需求进行综合分析、评估和选择。星环科技分布式图数据库是国内比较知名的图数据库产品之一。星环分布式图数据库StellarDB星环科技在图计算领域深耕多年，自主研发了分布式图数据库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...

在边缘计算领域，星环科技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。Sophon在智能制造、智能安防、智能工地、智能交通、智能城市、智能校园、智能加油站等城市治理、设备可预测性维护等云边一体场景有着广泛的应用。当前边缘计算作为产业数字化转型核心技术已形成共识，我国也高度重视边缘计算的发展，积极推进边缘计算在工业互联网等多个领域的技术、标准与产业发展。星...

图数据库是一种用于处理图形数据的特殊类型的数据库。它们旨在存储和管理关系和连接，具有比其他类型的数据库更强大的能力。目前国内有众多优秀图数据库产品，星环科技图数据库产品StellarDB其中之一。TranswarpStellarDB是星环科技自主研发的企业级分布式图数据库，提供高性能的图存储、计算、分析、查询和展示服务。StellarDB支持原生图存储，千亿点、万亿边、PB级大规模图数据存储；具备10+层的深度链路分析能力，提供丰富的图分析算法和深度图算法；支持标准图查询语言并兼容openCypher，并具备海量数据3D图展示能力。可以帮助用户快速开发欺诈检测、推荐引擎、社交网络分析、知识图谱等应用。TranswarpStellarDB优势：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...

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平台底座。SophonP²C可用于解决跨组织协作时无法安全利用各方数据的难题，助力数据流通应用的合法合规。在保障隐私的前提下，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，提供多种开箱即用的工具，方便用户进行数据处理、分析、特征工程等工作，可快速进行多方数据统计、分析建模和应用工作。平台拥有的多种适应不同安全和通讯环境的加密安全手段和通信架构，为跨组织的数据协作提供安全、可靠、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(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、...

随着科技和信息技术的快速发展，时空数据已经成为重要的技术支撑和决策工具。与此同时，国内也出现了不少优秀的国产时空数据库产品，不仅在空间分析、时序分析等方面实现了卓越的表现，同时也在存储管理、可视化展示等方面有着出色的成果。不少时空数据库产品已实现了高可靠性、高性能和高稳定性的功能，在交通运输、城市规划、GIS和物流供应链等领域都有着广泛的应用。其中星环科技的分布式时空数据库-TranswarpSpacture就是其中一款优秀的时空数据库产品。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。产品优势原生空间：时空数据类型，针对空间时空数据的特定优化。兼容OGC标准：提供丰富的分析函数，具备复杂分析挖掘能力。支持SQL：基于SQL完成空间分析和轨迹分析，降低产品使用门槛。兼容Po...

利用星环科技数据云平台TDC打造的基于PaaS平台的绿色轨道交通线网指挥中心，为轨交集团打造技术中台、数据中台、模型中台、业务中台。与传统模式相比，PaaS模式采取集约化部署，能大大提高资源利用率；可为开发人员提供隔离的租户环境，灵活选择所需大数据与AI能力，进行探索分析和数据挖掘。技术中台：统一资源管控，灵活资源分配，快速资源申请与部署。数据中台：全量数据接入；面向应用主题的指标计算与规范化数据存储。模型中台：基于人工智能、深度学习的算法模型，支撑业务分析、评估、与决策。业务中台：采用微服务架构，串联系统功能，打通整合业务应用。通过采集实时能耗、电能质量、设备状态等实时数据和客流信息、列车运营信息、基础信息等非实时数据，基于星环科技智能分析工具Sophon进行建模预测，支撑上层能耗统计与监测应用、能耗综合评估应用，实现行车调度精细化，促进轨道交通绿色低碳发展。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，形成了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。通过为企业搭建数字化转型的数字底座，星环科技助力政府、金融、能源、...

近年来，随着数字经济的蓬勃发展，数据跨境活动日益频繁，数据处理者的数据出境需求快速增长。为规范数据出境活动，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、自由流动，国家互联网信息办公室公布了《数据出境安全评估办法》，9月1日起施行。《数据安全出境评估办法》构建了我国数据出境安全评估的制度，然而企业在具体落地方面，还存在诸如数据分类分级；重要数据识别、存储、管理；数据安全监督；敏感数据防泄露等实际困难，国内迫切需要落实数据安全出境的企业。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。在数据安全与流通方面，星环科技具备一系列产品和解决方案。针对有数据跨境需求的企业，星环科技可以提供一套可落地的企业数据安全出境合规解决方案，为企业提供数据跨境一站式服务，助力企业高效、合规的开展数据流通业务。以某智能车企云端车联网全球化数据安全合规案例为例，针对客户面对的系统内存在大量个人隐私数据，但是没有资产地图；缺乏数据分类分级策略；缺乏个人隐私数据使用、流转的监测与防护；需要敏感资产风险评...

星环科技数据底座方案已在多个场景落地应用：广西某水电企业工业大数据生态云平台按照“统一规划、统一设计、统一建设”原则开展适应电力能源需求的“云-雾-端”多级、多云协同云计算架构设计。形成电力能源企业计算云、存储云、网络云、安全云等多云架构体系。打造包含智慧运营中心、设备状态诊断中心、安全应急中心、气象资源中心、智慧营销中心与智慧电厂的核心智慧化平台，实现数字化业务管控、智慧化企业经营和生态化商业服务的完整生态，实现企业的数字化转型。工业大数据生态云平台实施分为平台构建、数据资产治理实施与基础门户建设三个部分。其中IaaS层提供计算资源、存储资源、网络资源等基础设施服务；PaaS层由容器云、微服务治理、DevOps、敏捷开发平台、大数据平台、数据资产管理、统一应用门户等组成，为上层智慧企业应用提供基础能力平台的支撑，未来可进一步扩展人工智能平台、元宇宙、区块链、数字孪生等新技术应用平台；SaaS层应用提供数字化业务管理、智慧化企业运营管控、生态化商业服务等应用，并基于统一应用门户为用户提供交互服务。新能源集控中心是实时数仓在新能源方面的应用，跟水电比较像，比如区域监控中心一体化大数据应用...