隐私计算的意义
Sophon P²C是一款分布式隐私计算平台,集隐私计算、加密网络通信等多种功能,为多方安全建模提供完整的解决方案。以隐私保护为前提,Sophon P²C解决了跨组织协作时无法安全利用各方数据的困境。平台提供多种开箱即用的工具,方便用户在联邦框架下进行数据处理、分析、特征工程等工作,并快速建立机器学习和深度学习模型。加密网络通信模块负责节点间大量多批次加密信息的传输,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。Sophon P²C的多种联邦学习算法适用于各类垂直业务场景,为跨企业AI协作提供安全可靠的平台支持。
Sophon P²C是一款分布式隐私计算平台,集隐私查询、隐私计算、加密通信等多种功能,能够为多方安全建模提供完整的解决方案。其以隐私保护为前提,能够帮助用户解决跨组织协作时无法安全利用各方数据的困境。
隐私计算的意义 更多内容

行业资讯
可信隐私计算
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,再返回给各欺诈、精准营销等场景,在保护客户隐私的前提下,实现金融机构间的数据共享和协同分析。医疗领域:医疗机构之间可通过可信隐私计算共享病历数据进行医学研究,制药企业与医疗机构合作开展药物研发项目,确保患者隐私

行业资讯
隐私计算产品
算法提供了个性化隐私计算算法的适配和改造。多样的联邦数据和模型评估:支持输出丰富的数据质量和算法模型评价指标,帮助用户确定联邦数据质量和模型在制定场景下的业务效果,实现联邦意义下各方特征质量和重要性的隐私计算产品-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利用各方数据的平台在大数据量下也能获得卓越的性能。星环科技在隐私计算方面的技术探索和落地实践也受到了行业的广泛认可,入围工信部网安中心“2021数字技术融合创新应用典型解决方案”,产品通过信通院“卓信大数据计划密码学保障的分布式隐私计算技术:使用了差分隐私、同态加密、掩码技术、不经意传输的隐私计算技术和可信计算技术,结合公司高性能的分布式算法,可以在海量密文数据上运行分布式机器学习算法,实现“原始数据不动模型清洗及联邦特征工程,为后续联邦建模提供保障。强大的联邦建模:SophonP²C支持横向及纵向的逻辑回归、线性回归、K均值等常用统计分析和机器学习算法,并针对隐私计算中的数据分布不一致问题,对多种场景和

行业资讯
隐私计算的技术特点
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,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

行业资讯
隐私计算的概念
随着移动互联网、云计算和大数据等技术的广泛应用,为我们的生活带来了前所未有的便利。然而,这些技术也带来了一个不容忽视的问题——隐私泄露。在享受科技红利的同时,我们的个人信息、生活习惯、消费记录等敏感数据被大量收集和处理,这引发了公众对隐私保护的深切关注。在这个背景下,隐私计算作为一种新兴的计算理论和方法,正逐渐成为保护个人隐私的重要手段。隐私计算旨在面向隐私信息的全生命周期进行保护,包括视频、音频、图像、图形、文字、数值以及泛在网络行为信息流等各类信息。通过对隐私信息进行描述、度量、评价和融合等操作,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,为各类计算和信息服务系统提供了有效的隐私保护方案。隐私计算涵盖了信息全生命周期的所有计算操作,从信息采集、存储、处理,到发布(含交换)、销毁等各个环节。不仅仅关注隐私信息的保护,还涉及隐私信息的所有权、管理权和使用权的分离问题据处理和分析的过程中保持数据的加密状态,确保数据不会被泄露给计算方或其他非授权方。这一技术的出现,为我们在享受科技带来的便利的同时,提供了更为有效的隐私保护手段。

行业资讯
联邦计算与隐私计算
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,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。隐私计算中的数据能够在加密状态下保存、传输、计算和输出,用户在享受计算结果的同时,也可以享受到数据隐私保护。在隐私计算中,数据拥有者将原始数据进行加密,形成密文。在密文的基础上,进行加密计算,得到密文结果。之后,密文结果才被解密,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

行业资讯
隐私计算方案
解锁隐私计算方案:数据安全与价值挖掘的新密码隐私计算:数据时代的“安全卫士”在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已然成为推动社会进步和经济发展的核心驱动力。从互联网巨头精准推送的个性化广告,到金融机构高效的风险评估;从医疗领域的疾病预测与精准治疗,到交通出行的智能调度,数据的身影无处不在,其价值也愈发凸显。隐私计算,正是在这样的背景下应运而生,它宛如一位忠诚的“安全卫士”,肩负起守护数据隐私安全的重任。通过融合密码学、人工智能、区块链等多领域前沿技术,隐私计算为数据的流通与应用构筑起一道坚固的防线,确保数据在发挥价值的同时,其隐私安全得到全方位的保障。一、隐私计算方案大揭秘(一)隐私计算的定义与原理隐私计算,简单来说,就是在保护数据隐私的前提下,实现数据的计算和分析。它并非单一的技术,而是融合了多种学科技术的集合,通过巧妙的设计和算法,让数据在“可用不可见”的状态下完成各种计算任务,从而打破数据孤岛,促进数据的流通与合作。以多方安全计算为例,它能够让多个参与方在不泄露各自原始数据的情况下,协同完成计算任务。联邦学习也是隐私计算的重要技术之一,其核心在于通过在本地设备上训练模型,然后将模型

行业资讯
隐私计算的原理
隐私计算的原理主要涉及以下几个方面:密码学:隐私计算中的密码学技术,尤其是多方安全计算,允许多个参与方在不暴露各自私有数据的情况下共同完成数据计算任务。MPC的核心思想是设计特殊的加密算法和协等信息处理手段对数据处理以减少或去除其中的敏感信息后再输出。差分隐私通过向数据添加随机噪声来保护隐私,确保发布的聚合信息不会暴露个人数据。分布式计算:分布式计算技术,如联邦学习,允许多个参与方合作训练议,基于密码学原理实现在无可信第三方的情况下,在多个参与方输入的加密数据之上直接进行计算。可信执行环境):TEE通过软硬件方法在中央处理器中构建一个安全的区域,保证其内部加载的程序和数据在机密性和完整性上得到保护。TEE是一个隔离的执行环境,为在设备上运行的受信任应用程序提供了比普通操作系统更高级别的安全性以及比安全元件更多的功能。信息混淆脱敏:信息混淆脱敏技术,如匿名化和差分隐私,通过加噪、删除、泛化机器学习模型,而无需共享他们的原始数据。联邦学习通过在参与方之间共享模型参数或梯度更新,实现模型的全局训练,而无需共享原始数据。同态加密:同态加密是一种特殊类型的加密方法,允许在加密数据上直接进行计算

行业资讯
联邦计算和隐私计算的区别
联邦计算与隐私计算是两个不同但又相互关联的概念,以下是它们的主要区别:概念定义联邦计算:通常是指联邦学习这一分布式机器学习技术,旨在解决在多个参与方数据不共享的情况下进行联合建模和训练的问题。多个参与方在本地训练模型,然后通过加密等技术交换模型参数或梯度信息,不断迭代优化模型,最终得到一个联合模型,而原始数据始终不离开本地。隐私计算:是一个更广泛的概念,涵盖了多种在保护数据隐私的前提下进行数据处理和计算的技术,旨在实现数据“可用不可见”,即数据在不泄露隐私的情况下被用于计算和分析等操作。除了联邦学习外,还包括多方安全计算、可信执行环境、同态加密、差分隐私等多种技术。技术原理联邦计算:主要基于。隐私计算:不同技术原理不同。多方安全计算通过密码学技术如秘密分享、混淆电路等保证多方在协同计算时不泄露隐私;可信执行环境则是通过硬件隔离创建一个安全的执行环境来保护数据隐私;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进行相同计算的结果一致;差分隐私通过在数据中添加噪声来保护个体数据的隐私。应用场景联邦计算:主要应用于需要多方数据进行联合机器学习的场景,如金融领域的反欺诈模型
猜你喜欢

行业资讯
什么是时空数据库?
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。

行业资讯
图数据库有哪些特点?
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。...

行业资讯
常见的图数据库应用场景有哪些?
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...

行业资讯
数据要素安全流通服务
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...

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...

行业资讯
国产化替代升级实践
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...

行业资讯
银行图数据库应用场景有哪些?
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...

行业资讯
基于数据安全网关的跨境安全流通方案
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...

行业资讯
分布式隐私计算平台
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...

行业资讯
金融、医疗知识图谱平台
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...