数据安全加固

数据管理者、运营者的数据保护责任，对数据相关使用及管理方均提出了较高的数据安全素养要求。那么对于企业数据管理者及运营者而言，在规定之下如何依法进行数据安全的加固，并在坚实的安全防护措施下进行数据创新呢日常的应用开发、使用及办公安全。图1：企业大数据安全技术总览（1）在网络安全层，可通过访问控制、容器隔离等技术保障企业系统底层的稳固；（2）在数据安全加固层，使用加密、身份认证、权限及访问控制、灾备等行业优势，逐步开发并形成了较为完整的大数据安全中间件产品，可帮助企业级用户实现覆盖数据全生命周期的数据安全防护能力，更好地实现数据安全加固和创新。图2：星环科技的大数据安全中间件星环科技的大数据安全安全共享及创新以上组件为保障数据在采集、传输、存储、治理过程中进行安全加固的组件，而当数据来到流通、共享及使用阶段，就需要使用隐私计算、联邦学习、隐私保护、可信计算等新技术来解决数据流通阶段的，从技术层面让跨企业的AI协作成为可能。当然，为实现企业数据全生命周期的安全防护，技术和平台支撑只是重要的工作之一。在这之前，企业还需要建立完善的顶层数据安全管理制度，严格划分数据使用和管理边界，方可找到数据安全管理和数据高效流转间的平衡点，终实现企业数据安全加固下的数据创新。

数据管理者、运营者的数据保护责任，对数据相关使用及管理方均提出了较高的数据安全素养要求。那么对于企业数据管理者及运营者而言，在规定之下如何依法进行数据安全的加固，并在坚实的安全防护措施下进行数据创新呢日常的应用开发、使用及办公安全。图1：企业大数据安全技术总览（1）在网络安全层，可通过访问控制、容器隔离等技术保障企业系统底层的稳固；（2）在数据安全加固层，使用加密、身份认证、权限及访问控制、灾备等行业优势，逐步开发并形成了较为完整的大数据安全中间件产品，可帮助企业级用户实现覆盖数据全生命周期的数据安全防护能力，更好地实现数据安全加固和创新。图2：星环科技的大数据安全中间件星环科技的大数据安全安全共享及创新以上组件为保障数据在采集、传输、存储、治理过程中进行安全加固的组件，而当数据来到流通、共享及使用阶段，就需要使用隐私计算、联邦学习、隐私保护、可信计算等新技术来解决数据流通阶段的，从技术层面让跨企业的AI协作成为可能。当然，为实现企业数据全生命周期的安全防护，技术和平台支撑只是重要的工作之一。在这之前，企业还需要建立完善的顶层数据安全管理制度，严格划分数据使用和管理边界，方可找到数据安全管理和数据高效流转间的平衡点，终实现企业数据安全加固下的数据创新。

化建设路径包括数据安全防护与加固、点对点隐私计算数据服务、数据要素化流通。而要实现数据要素化流通，当前有四大关键问题亟待解决。一、如何确保安全二、如何确保合规三、如何保证安全并开放数据服务四、数据要素市场的技术架构如何设计第一，如何确保安全。从数据系统架构的层面来看，首先要保证整个基础设施的安全，这需要用到加固的手法，比如容器隔离、零信任的安全技术、动态漏洞检测等；第二层是对大数据平台的安全价值。联邦学习技术在保护双方的数据隐私的情况下，显著提高了营销效果。在某制造业企业营销数据中台安全加固与流通案例中，针对客户面临的营销系统数据缺乏分类分级、营销数据中存在个人零售户数据会在数据中台进行流转、零售户数据被各个业务系统申请后经常出现闲置，没有及时回收、营销数据使用缺乏必要安全防护等问题，星环科技为其提供了营销数据中台安全加固与流通的解决方案，建立了数据安全管理中心和数据安全流通中心不可见。基于数据要素流通四大关键问题，星环科技在各个环节也提供了相对应的安全防护和加固产品，包括隐私计算平台TranswarpSophonP²C、数据交易门户TranswarpDatamall、大数据

化建设路径包括数据安全防护与加固、点对点隐私计算数据服务、数据要素化流通。而要实现数据要素化流通，当前有四大关键问题亟待解决。一、如何确保安全二、如何确保合规三、如何保证安全并开放数据服务四、数据要素市场的技术架构如何设计第一，如何确保安全。从数据系统架构的层面来看，首先要保证整个基础设施的安全，这需要用到加固的手法，比如容器隔离、零信任的安全技术、动态漏洞检测等；第二层是对大数据平台的安全价值。联邦学习技术在保护双方的数据隐私的情况下，显著提高了营销效果。在某制造业企业营销数据中台安全加固与流通案例中，针对客户面临的营销系统数据缺乏分类分级、营销数据中存在个人零售户数据会在数据中台进行流转、零售户数据被各个业务系统申请后经常出现闲置，没有及时回收、营销数据使用缺乏必要安全防护等问题，星环科技为其提供了营销数据中台安全加固与流通的解决方案，建立了数据安全管理中心和数据安全流通中心不可见。基于数据要素流通四大关键问题，星环科技在各个环节也提供了相对应的安全防护和加固产品，包括隐私计算平台TranswarpSophonP²C、数据交易门户TranswarpDatamall、大数据

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发展机遇。伊人指出数据要素流通的阶段化建设路径包括数据安全防护与加固、点对点隐私计算数据服务、数据要素化流通。而要实现数据要素化流通，当前有四大关键问题亟待解决。一是如何确保安全；二是如何确保合规；三是如何保证安全并开放数据服务；四是数据要素市场的技术架构如何设计。第一，如何确保安全。从数据系统架构的层面来看，首先要保证整个基础设施的安全，这需要用到加固的手法，比如容器隔离、零信任的安全技术、动态漏洞外部数据并联合建模，快速有效判断线索真伪及价值。联邦学习技术在保护双方的数据隐私的情况下，显著提高了营销效果。在某制造业企业营销数据中台安全加固与流通案例中，针对客户面临的营销系统数据缺乏分类分级、营销数据中存在个人零售户数据会在数据中台进行流转、零售户数据被各个业务系统申请后经常出现闲置，没有及时回收、营销数据使用缺乏必要安全防护等问题，星环科技为其提供了营销数据中台安全加固与流通的解决方案，建立，对数据资源本身进行保护，达到数据的可用不可见。基于数据要素流通四大关键问题，星环科技在各个环节也提供了相对应的安全防护和加固产品，包括隐私计算平台TranswarpSophonP²C、数据交易

ThistutorialwillguideyouthroughthefollowingtaskswithinHippoCloud:EstablishingatablePerusingthetableIncorporatingdataExecutingsearchoperationsEliminatingrowsDissolvingthetableBeforeyoustartInthisguide,wewillbeutilizingthePythonAPI.Priortocommencement,ensurethatyouhave:RegisteredforaHippoCloudaccount.SubscribedtothecomplimentaryplanandestablishedatrialclusterwithinHippoCloud,orsubscribedtothestandard/enterpriseplansandconstructedadedicatedcluster.IfyouanticipateemployingPythonfordevelopment,ascert...

Hippo在1.2版本提供了全文索引能力，兼容ElasticSearch6.7.2语法，在底层架构上复用了公司产品TranswarpScope的一部分特性，支持以Java/HTTPRestful的形式通过Hippo的HTTPServer接口进行全文索引的创建、查询、使用等各类需求，通过该能力的支持，可以更好的实现向量与全文的混合检索。通过将向量检索加全文检索的联合召回，可以降低漏检和误检的概率，能够实现比单独使用向量或全文更高的精度。同时，一套数据库系统可避免部署多套系统带来的架构复杂、开发运维成本高等问题。具体的使用方法除了访问端口需要将端口从8902调整为9200外，均可参考《TranswarpScope手册》4.TranswarpScopeAPI介绍。

查看Master节点通过以下命令，查看集群Master节点信息：curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/master?v'返回结果：epochtimestampactive.master.hostactive.master.portmaster.group169079683909:47:19172.29.203.18926841172.29.203.189:26841,172.29.203.189:26851,172.29.203.189:26861查看数据节点curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/nodes?v'//查看所有节点curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/nodes/{node}?v'//{node}表示待匹配的节点地址，支持以*通配，支持指定多个pattern，多个pattern以逗号分割返回结果：

本节介绍Hippo表写入相关操作。Hippo会返回写入成功数据的下标以及总共写入成功的数据条数，如果出现行级错误（比如主键冲突），Hippo会返回具体的行级错误。插入本节介绍如何向Hippo中插入数据。curl-ushiva:shiva-XPUT'localhost:8902/hippo/v1/{table}/_bulk?database_name={database_name}&pretty'-H'Content-Type:application/json'-d'{"fields_data":[{"field_name":"book_id","field":[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30,31,32,33,34,35,36,37,38,39,40,41,42,43,44,45,46,47,48,49,50,51,52,53,54,55,56,57,58,59,60,61,62,63,64,65,66,67,68,69,70,71,72,73,74...

过滤条件表达式Hippo当前支持如下表达式，可用于标量或向量查询。表46.过滤条件表达式表达式描述and当前版本支持and，不支持or/not==等值<小于⇐小于等于>大于>=大于等于inin[1,2,3]notinnot_in[1,2,3]like'_'表示匹配任一字符，'%'表示匹配任意字符，'\'为转义符向量相似性检索本节描述如何进行向量相似度搜索。Hippo中的向量相似性搜索计算查询向量与表中向量的距离，返回最相似的结果集。通过指定标量过滤条件，用户可以进行向量与标量的混合搜索。curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/{table}/_search?pretty'-H'Content-Type:application/json'-d'{"output_fields":["book_id"],"search_params":{"anns_field":"book_intro","topk":2,"params":{"nprobe":10},"embedding_index":"ivf_flat_index"}...

本节测试主要描述了Hippo1.0在关键测试上的一些性能表现，该份测试同样也是Hippo的基准测试，后续版本发布也会在不同版本上进行该测试进行对比分析。术语表142.Hippo性能测试术语TermDescriptionnq一次搜索请求中搜索的向量个数topk一次请求中对于要检索的每个向量(依赖nq)，所能检索到最近距离的向量个数RT一次请求从发起到接受响应的时间]QPS请求在每秒内成功执行的次数dataset测试所用数据集，不同数据集表示不同的业务场景测试集群配置硬件配置表143.性能测试硬件配置硬件规范Nodes3CPUIntel®Xeon®Gold5218RCPU@2.10GHzMemory16*\16GBRDIMM,3200MT/sDISKNVMeSSD2T*4GPUNONE软件配置表144.性能测试软件配置软件版本Hippov1.2TranswarpManagerTDH9.3.0测试集表145.性能测试数据集数据集名称数据集介绍向量维度向量总数查询数量数据总量距离类型Sift-128-euclidean该数据集是基于Texmex的数据集整理，使用SIFT算法得到的图片特征向量。...

在Hippo中，比较耗时的操作如激活、加载向量索引实际上是一个分布式任务，用户可以通过任务相关接口查看、删除任务。查看任务curl-ushiva:shiva-XGET"localhost:8902/hippo/v1/_jobs?pretty"-H'Content-Type:application/json'-d'{"job_ids":["fc6feff4f303455a9347f9aab323dfc8"],"action_patterns":["hippo*"]}';返回结果：{"jobs":[{"job_id":"810935a1d91a46b7af2ec35013454fed","job_status":"SHIVA_JOB_SUCCESS","embedding_number":100,"task_results":[{"id":"54ab52493dfb4bab9fb7742d850c64c4","status":"TASK_SUCCESS","server":"172.29.40.26:27841","embedding_number":100,"execute_time":...

OverviewAclusterisaHippoCloudinstanceassociatedwithspecificcomputingresources.Youcancreaterelatedtables,insertcorrespondingdata,andcompleteproductexperiencewithinacluster.Beforeyouusethedemoenvironment,youneedtocreateacluster.CreateClusterYouneedtogotothespecificproject.Iftherearenoclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'Createcluster'buttonbelowtheclustercreationguidancepagetoentertheclustercreation.Ifthereareclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'+Cluster'buttonabovetheclusterlist...

运维管理界面WebserverWebserver是Hippo提供运维监控的界面。默认访问地址为:4567"class="bare">http://<webserver_ip>:4567。或者在Manager管理界面我们可以通过下图所示的查看链接这里进行跳转。图15.登录HippoWebserverWebserver主要由下面几个部分构成。概况图16.概况该页面展示了Hippo集群的基本信息，包括：Masterstatus：当前的ActiveMaster，MasterGroup，MasterAddress，Master的健康状态TabletServerStatus：TabletServerAddress，健康状态，逻辑机架和数据中心信息，容量使用以及Tablet个数TabletNum：当前集群表的个数Version：Hippo版本信息库表图17.库表页面以库和表的概念集群存储的各类数据信息。库信息：库名库创建时间库内各类表的信息：点击某个库，可以看到库下所有表的信息，主要包括：••表的ID••表的名字••表的状态••表的Tablet数量••表的Engine类型••表的副本数•...

OverviewUnstructureddatamanagementismoreimportantthaneverduetotheriseofbigdata.Managingandgleaningbusinessvaluefromunstructureddataisofutmostimportancetoenterprisestoday.Advancementsinmachinelearning,aswellasdeeplearning,technologiesnowenableorganizationstoefficientlyaddressunstructureddataandimprovequalityassuranceefforts.Inthefieldofartificialintelligenceormachinelearning,embeddingsandvectordatabaseshavebecomeincreasinglyimportantfortacklingawiderangeofproblems.Thesetechniquesareusedtorepresen...