隐私计算数据安全平台软件

保证个人隐私信息不被泄漏。数据隐私计算是一个重要的数据安全领域，可以在保证个人隐私安全的内核层面上实现数据共享和计算的有效方法。星环分布式隐私计算平台-SophonP²C星环分布式隐私计算平台数据隐私计算是指在对数据进行处理或计算时，采取保护数据隐私、防止数据泄露的安全计算技术。在数据私计算中，可以利用加密技术、掩蔽技术、随机化技术等多种手段，使得原始数据在进行计算前被转换为一种形式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。平台提供多种开箱即用的工具，方便用户在隐私场景下进行数据处理、分析、特征工程等工作，并快速建立机AI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。星环科技在隐私计算方面的技术，使得攻击者无法获取、分析和利用数据。数据隐私计算可以在保护数据隐私的同时实现数据的共享、处理和计算，保障数据的安全和隐私同时也能够保证其在相关方面的合法有效性。数据隐私计算技术适用于多种场景，例如金融风

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、药物研发等工作。患者的个人隐私信息不会被泄露，同时促进了医疗技术的进步。政务领域：政府部门在数据共享和协同治理过程中，需要确保数据安全和隐私。安全隐私计算可用于人口普查数据处理、税收数据共享、城市治理

。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多方安全计算（SecureMulti-PartyComputation，SMPC）和隐私计算（PrivacyComputing）是紧密相关的两个概念，多方安全计算是隐私计算的一个重要分支和关键技术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

隐私计算数据可信空间：数据价值释放的新范式在数字经济时代，数据已成为关键生产要素。但数据要素的市场化配置面临着一个根本性矛盾：数据使用与隐私保护之间的冲突。隐私计算技术的出现，为这一矛盾提供了创新性的解决方案，正在重塑数据流通的规则与模式。隐私计算是一套融合了密码学、人工智能、芯片设计等多项技术的综合体系。其核心在于实现"数据可用不可见"，即在保护数据隐私的前提下，实现数据的计算与价值挖掘。多方安全计算、联邦学习、可信执行环境等技术路径，构成了隐私计算的技术矩阵。这些技术通过不同的方式，在数据不出域的情况下，实现了数据的协同计算与价值释放。数据可信空间是隐私计算技术落地的重要载体。它是一个基于隐私计算技术构建的数据流通基础设施，通过技术手段确保数据流通的安全可控。在数据可信空间中，数据提供方、使用方、计算方等参与主体能够在严格的隐私保护机制下进行数据协作。这种新型的数据流通模式，打破了传统的数据孤岛，实现了数据要素的安全流动与价值释放。数据可信空间的构建正在多个领域展现出巨大价值。在金融领域，多家银行通过隐私计算技术实现了联合风控，显著提升了反欺诈能力；在医疗领域，不同医疗机构在保护

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自身的竞争力。隐私计算与数据安全的协同发展趋势技术融合创新：隐私计算技术将不断与其他数据安全技术如区块链、零信任架构等融合创新。例如，区块链技术可用于记录隐私计算过程中的数据交互和操作记录，确保数据的：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

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；三是近日，上海市信息服务业行业协会联合亿欧举办了以“隐私计算由虚向实的成功路径”为主题的线上研讨会。星环科技隐私计算科学家伊人受邀出席，以《隐私计算助力数据的安全流通与共享》为主题，分享了隐私计算是如何安全防护。隐私计算下面提供了三种技术框架：多方安全计算、联邦学习、可信执行环境。星环科技根据不同的场景或性能要求，对三种技术框架都有相应适配。隐私计算主要用在整个数据应用和数据服务层，包括联合分析与建模，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，会用到隐私计算。第二，如何确保合规。确保合规的整体原则是要对数据的全生命周期做安全保护，数据的全生命周期包括数据采集、数据加工、数据传输、数据存储、数据使用、数据销毁，在整个链路上可以从管理手段和

隐私计算算法是一系列技术手段，旨在在保护数据隐私的同时，允许对数据进行有效计算和分析。以下是一些关键的隐私计算算法及其应用：差分隐私算法：差分隐私是一种密码学手段，通过添加随机噪声来隐藏单个数据点的。隐私保护的进化计算算法：例如，隐私保护的遗传算法和隐私保护的粒子群优化算法等，这些算法在不泄露个体数据的前提下，通过隐私计算技术寻找最优解。基于个性化隐私保护的协同过滤算法：这种算法结合差分隐私技术，通过随机翻转机制保护隐私敏感评分，然后使用贝叶斯估计方法重建项目间的联合分布，以提高推荐系统的准确性。不共享原始数据的情况下共同训练机器学习模型，从而保护用户数据隐私。同态加密算法：同态加密允许对加密数据进行计算，计算结果解密后与在原始数据上进行相同计算的结果相同，从而实现数据在使用过程中的隐私保护信息，使得攻击者无法通过数据分析结果识别出任何个体信息。其核心思想是在数据查询过程中引入随机性，以保护个体隐私。数据脱敏算法：数据脱敏是在保留数据可用性和统计性的基础上，通过失真等变换降低数据敏感度，以实现隐私保护。匿名化算法：匿名化技术通过“去识别化”实现隐私保护。常见的匿名化模型包括K匿名化、(α,k)-匿名、L-多样性和T-接近性。联邦学习算法：联邦学习是一种分布式学习方法，允许多个参与方在

隐私计算算法是在不暴露原始数据的情况下对数据进行分析和处理的一系列技术方法，以下是一些常见的隐私计算算法：安全多方计算算法混淆电路算法：将计算电路转化为加密形式，参与方通过交互加密信息来模拟电路的计算过程，从而在不泄露各自数据的情况下得到计算结果。秘密分享算法：把数据或计算结果分割成多个份额，分发给不同的参与方，只有当足够数量的参与方合作时才能恢复出原始数据或正确的计算结果。同态加密算法加法同态加密算法：允许在密文上直接进行加法运算，计算结果解密后与在明文上进行相同加法运算的结果相同。例如，在处理加密的金融交易数据时，可以对加密后的金额进行加法运算，而无需解密数据。乘法同态加密算法：支持在密隐私的保护程度越高，但对数据可用性的影响也越大。指数机制：用于处理在离散数据集合上的选择问题，根据数据的敏感度和隐私预算，为每个数据元素分配一个选择概率，通过随机采样的方式从数据集中选择元素，从而保护数据隐私。文上进行乘法运算，解密后的结果与明文乘法运算结果一致。差分隐私算法拉普拉斯机制：通过向查询结果中添加服从拉普拉斯分布的噪声来实现差分隐私保护。噪声的大小与隐私预算有关，隐私预算越小，添加的噪声越大，对

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...

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。

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...

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...

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...

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...

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。...

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...