隐私计算在政务领域应用

隐私计算在数据流通应用中非常重要。不仅可以满足各行业对用户数据和企业数据的隐私保护需求，还可以为数据流通平台提供更高的灵活性和信度，使得数据交易更加便捷安全。金融行业：金融机构需要处理大量用户敏感数据，如个人信息、账户数据、交易记录等，隐私计算技术可以对这些数据进行加密和处理，确保用户的隐私得到充分保护的同时，满足金融机构数据共享和交易的需求。政务领域：政府机构需要处理大量涉及个人隐私的数据，如如能源得到广泛应用。这些行业需要处理各自特定领域的敏感数据，，隐私计算可以为这些行业提供保护数据隐私的有效手段，同时实现数据的共享和交易，推动行业的发展。隐私计算有各种不同的应用方式。这些方式包括公数据的处理、企业集团内部数据共享、企业间的数据传输和跨境数据流通等。居民户籍信息、社保数据、税务信息等，通过隐私计算的加密处理，政府部门可以在满足隐私保护的前提下，更好地进行数据共享和交流，提高政务工作效率。医疗行业：医疗机构需要处理大量患者的个人健康信息，如病历和企业的隐私数据在通信和互联网领域得到广泛应。隐私计算技术可以对个人隐私数据进行保护，防止数据泄露和滥用，同时为企业之间的数据共享和交易提供更安全可靠的解决方案。除了以上几个行业，隐私计算还在新兴行业

隐私计算在数据流通应用中非常重要。不仅可以满足各行业对用户数据和企业数据的隐私保护需求，还可以为数据流通平台提供更高的灵活性和信度，使得数据交易更加便捷安全。金融行业：金融机构需要处理大量用户敏感数据，如个人信息、账户数据、交易记录等，隐私计算技术可以对这些数据进行加密和处理，确保用户的隐私得到充分保护的同时，满足金融机构数据共享和交易的需求。政务领域：政府机构需要处理大量涉及个人隐私的数据，如如能源得到广泛应用。这些行业需要处理各自特定领域的敏感数据，，隐私计算可以为这些行业提供保护数据隐私的有效手段，同时实现数据的共享和交易，推动行业的发展。隐私计算有各种不同的应用方式。这些方式包括公数据的处理、企业集团内部数据共享、企业间的数据传输和跨境数据流通等。居民户籍信息、社保数据、税务信息等，通过隐私计算的加密处理，政府部门可以在满足隐私保护的前提下，更好地进行数据共享和交流，提高政务工作效率。医疗行业：医疗机构需要处理大量患者的个人健康信息，如病历和企业的隐私数据在通信和互联网领域得到广泛应。隐私计算技术可以对个人隐私数据进行保护，防止数据泄露和滥用，同时为企业之间的数据共享和交易提供更安全可靠的解决方案。除了以上几个行业，隐私计算还在新兴行业

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隐私计算在众多领域都有着广泛且重要的应用场景。金融领域联合风控：银行、证券、保险等金融机构之间，可利用隐私计算技术在不泄露各自客户敏感信息（如资产状况、交易记录等）的前提下，共同进行风险评估和信用，助力缩短药品研发周期，提高研发成功率。政务领域跨部门数据协同：税务、社保、公安、民政等不同政府部门，各自掌握着海量与公民或企业相关的数据，但出于隐私保护等考虑难以共享。隐私计算技术能打破部门间的数据壁垒自身数据隐私的基础上，共享部分市场数据、宏观经济数据等，运用隐私计算技术进行数据挖掘和分析，共同构建更准确的金融市场预测模型，为投资者提供更具前瞻性的投资建议。医疗健康领域医疗数据共享与科研：医疗机构，比如通过多方安全计算，在不泄露公民隐私信息（如身份证号码、家庭住址等）的情况下，进行数据比对、关联分析，实现政务服务的高效协同办理，提升公共服务质量和效率。智慧城市建设：智慧城市涵盖交通、能源、环保城市科学规划与精细化管理。广告营销领域精准广告投放：广告商、互联网平台以及数据供应商希望在不侵犯用户隐私的情况下，实现精准广告投放。隐私计算技术可以对各方数据进行加密分析，在保护隐私的同时，精准匹配

隐私计算在众多领域都有着广泛且重要的应用场景。金融领域联合风控：银行、证券、保险等金融机构之间，可利用隐私计算技术在不泄露各自客户敏感信息（如资产状况、交易记录等）的前提下，共同进行风险评估和信用，助力缩短药品研发周期，提高研发成功率。政务领域跨部门数据协同：税务、社保、公安、民政等不同政府部门，各自掌握着海量与公民或企业相关的数据，但出于隐私保护等考虑难以共享。隐私计算技术能打破部门间的数据壁垒自身数据隐私的基础上，共享部分市场数据、宏观经济数据等，运用隐私计算技术进行数据挖掘和分析，共同构建更准确的金融市场预测模型，为投资者提供更具前瞻性的投资建议。医疗健康领域医疗数据共享与科研：医疗机构，比如通过多方安全计算，在不泄露公民隐私信息（如身份证号码、家庭住址等）的情况下，进行数据比对、关联分析，实现政务服务的高效协同办理，提升公共服务质量和效率。智慧城市建设：智慧城市涵盖交通、能源、环保城市科学规划与精细化管理。广告营销领域精准广告投放：广告商、互联网平台以及数据供应商希望在不侵犯用户隐私的情况下，实现精准广告投放。隐私计算技术可以对各方数据进行加密分析，在保护隐私的同时，精准匹配

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隐私计算在众多领域都有着广泛且重要的应用场景。金融领域联合风控：银行、证券、保险等金融机构之间，可利用隐私计算技术在不泄露各自客户敏感信息（如资产状况、交易记录等）的前提下，共同进行风险评估和信用，助力缩短药品研发周期，提高研发成功率。政务领域跨部门数据协同：税务、社保、公安、民政等不同政府部门，各自掌握着海量与公民或企业相关的数据，但出于隐私保护等考虑难以共享。隐私计算技术能打破部门间的数据壁垒自身数据隐私的基础上，共享部分市场数据、宏观经济数据等，运用隐私计算技术进行数据挖掘和分析，共同构建更准确的金融市场预测模型，为投资者提供更具前瞻性的投资建议。医疗健康领域医疗数据共享与科研：医疗机构，比如通过多方安全计算，在不泄露公民隐私信息（如身份证号码、家庭住址等）的情况下，进行数据比对、关联分析，实现政务服务的高效协同办理，提升公共服务质量和效率。智慧城市建设：智慧城市涵盖交通、能源、环保城市科学规划与精细化管理。广告营销领域精准广告投放：广告商、互联网平台以及数据供应商希望在不侵犯用户隐私的情况下，实现精准广告投放。隐私计算技术可以对各方数据进行加密分析，在保护隐私的同时，精准匹配

近日，零壹财经•零壹智库发布国内首个系统研究隐私计算在金融领域应用的报告——《开启新纪元：隐私计算在金融领域应用发展报告(2021）》，星环科技荣登隐私计算厂商图谱，并成为国内唯一一家拥有大数据背景、可靠、易用的隐私计算平台，从技术层面让跨企业的AI协作成为可能。现在《数据安全法》等开始实施，数据安全、隐私计算成为行业关注的热点，对于底层的基础软件应用而言，从源头上层层把控数据安全，势必会的入选企业。此次报告由零壹财经·零壹智库作为研究机构，由中国科技体制改革委员会数字经济发展研究小组、深圳市信用促进会、横琴数链数字金融研究院联合发布，旨在遴选出一批具有代表性的隐私计算厂商，树立引领等。一旦大数据平台宕机，组织中诸多核心业务将无法开展，造成的损失不可估量。作为大数据和人工智能基础软件平台供应商，星环科技一直非常重视企业用户的数据安全问题。今年3月，星环科技发布了隐私计算和联邦学习技术，可以保障数据在加密状态下被采集、传输、存储、计算、共享和流通，中间的数据不会被攻击和被泄露。星环科技的联邦学习平台SophonP²C拥有隐私计算、加密网络通信等多种功能，为多方安全建模提供完整的

近日，零壹财经•零壹智库发布国内首个系统研究隐私计算在金融领域应用的报告——《开启新纪元：隐私计算在金融领域应用发展报告(2021）》，星环科技荣登隐私计算厂商图谱，并成为国内唯一一家拥有大数据背景、可靠、易用的隐私计算平台，从技术层面让跨企业的AI协作成为可能。现在《数据安全法》等开始实施，数据安全、隐私计算成为行业关注的热点，对于底层的基础软件应用而言，从源头上层层把控数据安全，势必会的入选企业。此次报告由零壹财经·零壹智库作为研究机构，由中国科技体制改革委员会数字经济发展研究小组、深圳市信用促进会、横琴数链数字金融研究院联合发布，旨在遴选出一批具有代表性的隐私计算厂商，树立引领等。一旦大数据平台宕机，组织中诸多核心业务将无法开展，造成的损失不可估量。作为大数据和人工智能基础软件平台供应商，星环科技一直非常重视企业用户的数据安全问题。今年3月，星环科技发布了隐私计算和联邦学习技术，可以保障数据在加密状态下被采集、传输、存储、计算、共享和流通，中间的数据不会被攻击和被泄露。星环科技的联邦学习平台SophonP²C拥有隐私计算、加密网络通信等多种功能，为多方安全建模提供完整的

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

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"}...

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：

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":...

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。...

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

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

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...

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•...

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。