隐私计算的需求场景

星环隐私计算平台
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困境架构,确保平台在大数据量下也能获得卓越性能。Sophon P²C多种联邦学习算法适用于各类垂直业务场景,为跨企业AI协作提供安全可靠平台支持。。平台提供多种开箱即用工具,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传输,多种加密安全手段和优异通信
隐私计算
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困境。

隐私计算的需求场景 更多内容

行业资讯
隐私计算场景
隐私计算技术应用场景非常广泛,涵盖了金融、政务、医疗、通信、互联网等多个行业。以下是一些具体应用场景:金融行业:风控与营销:隐私计算技术可以用于金融行业获客和风控,例如在不泄露客户个人信息数据流通平台提供更高灵活性和可信度。能源行业:虚拟电厂运营、充配电网协同:在能源电力领域,隐私计算技术可以用于虚拟电厂运营、充配电网协同等业务场景。前提下进行联合画像和产品推荐,以及在不泄露客户已有贷款数额、黑名单等信息前提下评估客户信用情况,降低违约风险。联合反洗钱:隐私计算技术可以帮助金融机构在不共享客户数据情况下进行反洗钱合作。智能营销、智能风控、智能管理:隐私计算在金融领域还涉及到智能营销、智能风控、智能管理等多个方面。政务行业:数据共享与开放:隐私计算在政务领域应用包括政务数据共享和数据开放,如使用公共数据平台进行数据共享。群租房识别系统:南京市应用隐私计算技术建立了群租房识别系统。政府数据开放共享渠道:中山市应用隐私计算打造了政府数据开放共享统一渠道。医疗行业:数据共享流通:隐私计算在医疗行业应用包括跨医疗机构之间
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、基于差分隐私数据发布、匿踪查询等,为多方数据安全协作提供完整(MPC)、匿踪查询(PIR)、隐私求交(PSI)等多种隐私计算功能。2.支持大数据规模隐私计算场景,支持亿级数据进行联邦学习、多方安全计算隐私求交。3.提供页面可视化安装部署,并支持实体部署、容器部署、高效平台支持。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)、多方安全计算欺诈、联邦推荐等人性化AI场景建模服务,助力企业降本增效。星环底座支持,隐私保护全链路1.基于星环全链路数据隐私保护能力,可围绕数据集成、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。2.将星环大数据分析能力与隐私计算相结合,多种加密安全手段和优异通信架构,确保平台在大数据量下也能获得卓越性能。3.可与星环数据安全管理平台Defensor、数据商城Datamall、数据
隐私计算能够在保护数据隐私前提下,实现数据共享和计算,为多个领域应用场景提供了强大支持。在联合营销领域,隐私计算应用为跨行业数据融合提供了解决方案。随着营销业务智能化发展,用户画像构建用户画像,实现资源优势互补,还能根据建模结果制定更精准营销策略,实现双赢联合营销目的。联合风控是隐私计算在金融领域另一个重要应用场景。金融机构在风控过程中需要综合考虑客户多个维度数据,但不变得越来越重要。然而,不同机构间用户数据往往是相互割裂,难以形成完整用户画像。通过隐私计算技术,不同机构可以在不输出原始数据基础上,共享各自用户数据进行营销模型计算。这样不仅可以构建更立体同机构间数据分散、数据保护等原因导致数据融合壁垒较高。隐私计算技术可以打破这一壁垒,实现跨机构间数据价值联合挖掘。通过对客户综合情况进行分析,交叉验证交易真实性等业务背景,可以降低欺诈及合规风险,从而综合提升金融机构风控能力。在智慧医疗领域,隐私计算技术应用也具有重要意义。医学研究、基因分析等工作需要依赖大量数据积累,但这些数据往往分散在不同医疗机构和业务系统内,难以实现互通互联。隐私
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、基于差分隐私数据发布、匿踪查询等,为多方数据安全协作提供完整)等多种隐私计算功能。支持大数据规模隐私计算场景,支持亿级数据进行联邦学习、多方安全计算隐私求交。提供页面可视化安装部署,并支持实体部署、容器部署、云上部署等多种方式,轻松完成平台上线。低代码、高效平台支持。产品优势支持多种隐私计算框架,平台易用易部署采用同态加密、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可视化隐私计算平台,提供算子托拉拽式本地数据清洗与特征工程能力,实现高效数据预处理。多行业AI落地经验,可提供专家级应用服务,如联邦风控、联邦反欺诈、联邦推荐等个性化AI场景建模服务,助力企业降本增效。星环底座支持,隐私保护全链路基于星环全链路数据隐私保护能力,可围绕数据集成、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。将星环大数据分析能力与隐私计算相结合,多种加密安全手段
进行特定类型计算计算结果解密后与对明文进行相同计算结果一致;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场景,如金融领域反欺诈模型训练、智能推荐系统中跨平台数据联合训练、工业互联网中设备故障预测与诊断等。隐私计算:应用场景更为广泛,除了上述机器学习场景外,还适用于多方数据联合统计分析、隐私集合求交、数据查询等场景,如医疗;多方安全计算性能也会因具体算法和场景而异。总体来说,隐私计算在追求隐私保护同时,往往需要在一定程度上牺牲部分性能。数据处理方式联邦计算:侧重于对数据分布式处理和模型训练,数据在本地进行预处理和模型训练,然后通过交换中间结果来协同优化模型,对数据处理主要围绕模型训练展开。隐私计算:可以对数据进行更灵活多样处理,包括但不限于计算、分析、查询等。可以根据具体应用需求隐私要求,选择合适隐私计算技术来处理数据,而不仅仅局限于机器学习领域。联邦计算隐私计算是两个不同但又相互关联概念,以下是它们主要区别: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情况下进行联合建模和训练问题。多个
行业资讯
可信隐私计算
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技术和应用体系。内涵与特点内涵:可信隐私计算隐私计算技术应用欺诈、精准营销等场景,在保护客户隐私前提下,实现金融机构间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,确保患者隐私目前国内隐私计算领域最早、最全、广受行业认可评测体系,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,提升产品安全性隐私计算可信度和可追溯性。性能优化提升:不断优化算法和架构,提高计算效率,降低通信开销和资源消耗,以满足大规模数据处理和实时性要求较高应用场景。行业标准完善:随着技术发展和应用推广,行业内将进一步过程中,注重技术可靠性和安全性,确保数据在处理和流通环节中隐私得到有效保护,同时保障计算结果准确性和可用性。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
隐私计算技术为解决数据隐私保护与利用之间矛盾提供了有效手段。联邦学习、安全多方计算和可信计算这三种技术各具特色,能够根据不同应用场景需求,提供灵活多样隐私保护方案。联邦学习是一种分布式机器保证了数据隐私,还能获得与传统中心式机器学习模型几乎相同模型效果。联邦学习应用广泛,特别是在金融、医疗等敏感数据领域,能够有效地解决数据孤岛问题,促进数据价值共享和释放。安全多方计算是一种在参与方加密或转化后再提供给其他方,确保在整个计算过程中,任一参与方都无法接触到其他方明文形式数据。这种技术为跨组织、跨领域数据合作提供了安全可靠保障。可信计算是基于可信硬件隐私保护技术。与基于软件和协议方式相比,硬件实现方式更为安全可靠。可信计算技术通过利用可信硬件特性,如安全存储、加密解密等,确保数据完整性和机密性。在数据处理和计算过程中,可信硬件能够防止恶意软件攻击和篡改,从而保护数据隐私和安全。不共享各自数据且没有可信第三方情况下安全地计算约定函数技术和系统。它通过一系列安全算法和协议,使得参与方能够在不暴露原始数据情况下进行计算。在安全多方计算中,参与方通常需要将明文形式数据进行
分布式隐私计算平台-SophonP²C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、基于差分隐私数据发布、匿踪隐私计算可以使用在多个应用场景中,以下是一些典型隐私计算应用案例:医疗保健:医疗数据是非常敏感,因此在医疗保健领域广泛应用隐私计算技术。例如,医院可以使用差分隐私技术保护患者隐私,同时进行数据挖掘和病例分析。金融领域:隐私计算可以用于保护客户隐私和金融机构之间数据共享。例如,可以利用安全多方计算技术完成多个机构之间客户数据共享,而不会泄露客户隐私。人工智能:人工智能需要处理大量数据,包括敏感个人数据。因此,隐私计算可以应用于保护用户隐私。例如,在训练模型时,可以使用差分隐私技术来保护用户数据。城市规划:城市规划需要处理大量人口和交通数据,这些数据都是非常敏感。因此,隐私计算可以用来保护这些数据。例如,可以使用安全多方计算技术来合作分析人口和交通路线数据,以进行城市规划。电子商务:电子商务需要处理大量用户购物数据,这些数据也是非常敏感。因此,隐私计算可以用于保护用户隐私
双碳目标下,全国碳排放监测服务平台启动建设力争2030年前实现碳达峰、2060年前实现碳中和,我国明确提出“双碳”目标,充分彰显了在构建人类命运共同体进程中的大国担当。国家电网公司主动担当重要使命,提出“实现双碳目标,能源是主战场,电力是主力军,电网是排头兵”的战略部署,率先行动,发布《全国碳排放监测服务平台建设工作方案》。“双碳”目标的实现离不开科技支撑。《全国碳排放监测服务平台建设工作方案》指出,全国碳排放监测服务平台建设的总体目标是以电网数字化赋能和助力国家碳达峰碳中和,实现“电力看双碳”,“双碳看经济”,为国家碳排放统计核算体系建设、宏观调控政策制定、经济社会全面绿色转型发展等工作提供决策支持。平台建设需要解决以下问题:以数字化平台技术解决各省的地市、区县、重点行业碳排放数据维度不全面、核算方法不完善、碳核算体系不统一等方面的问题;强化数据应用,发挥好决策支撑作用,深挖电力大数据价值,开展“电力看环保”“电力看经济”等大数据应用。积极响应号召,星环科技打造碳排放监测服务平台解决方案星环科技作为大数据基础软件领域的代表性企业,有着高度的责任感和使命感,为响应“全国碳排放监测服务平...
星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,具备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,多年来深耕电力领域,覆盖电力产业“发-输-变-配-用”五大环节,为推动电力行业数字化转型做出了重要贡献。在国网上海电力智能配用电大数据应用系统建设项目中,基于星环科技大数据基础平台TDH构建的智能配用电大数据应用系统汇集了浦东1210平方千米的236万户的用电数据,高负荷738万千瓦,年用电量329亿度,占上海全网四分之一。集成的内外部数据源有10个,整个数据量到现在已经接近8个T了,台账的数据总量有29.14万条。在多元数据集成及大数据平台基础之上,应用系统实现了用电查询,电力地图等基础功能及用户用电行为分析,节电用电预测网架优化和错峰调度等业务应用。基于多源异构数据的关联解析,和海量用电负荷实际数据存储、索引,实现了用电查询的基础应用,包括230万用户,26000个台区,4000余中压馈线的基本台账及用电数据的快速查询,并可以进行用户用电画像、地图定位、供电范围等数据的查询,服务响应时间在三秒以内。此前,星环科技还曾凭借《星环科技电力智慧供应链智能决策平台建设方...
图数据库的应用场景非常广泛,可以应用于各个行业。以下是一些常见的应用场景:金融:在金融领域,图数据库可以帮助银行、保险公司等企业处理复杂的数据结构,支持欺诈检测、交易路由、投资组合分析等操作。社交网络:图数据库可以存储和处理社交网络中的复杂关系图谱和大量用户数据,支持好友推荐、社区发现、个性化内容推荐等操作。物流:在物流领域,图数据库可以帮助企业优化路径规划、物流运输等操作,加速发货、配送时间并提高效率。制造业:图数据库可以支持企业处理复杂的设备关系结构图,进行维修保养、设备性能分析、生产计划优化等操作。能源行业:在能源领域,图数据库可以处理复杂的电网、管道等结构图谱,并支持多种能源趋势分析和紧急事件监测等操作。电商:图数据库可以应用于电商业务中,存储和处理复杂的商品与用户之间的关系,支持个性化推荐、购物车分析、用户行为预测等操作。图数据库可以在各个领域中应用,并且在处理复杂的数据结构和大量的数据时比传统数据库具有更高的性能和效率。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、挖掘和流通等数据全生命周期提供基础软件与...
行业资讯
数据中台建设
随着行业和技术领域的变化日新月异,从数据仓库、动态数仓,到数据湖,从新一代湖仓一体技术到可插拔数据库,概念的引入虽然简单,但如何做到更有效,更复杂的数据资产管理就考验着对生产能力和工艺过程的管理能力。星环科技认为数据中台是一种能力、是一种组织上的策略而不仅仅是一种技术架构,它是在信息化基础上建立的可编织和可复用的数据可分析能力,从而支撑企业数字化转型。星环科技的数据中台三中心、六能力、两个体系星环科技很早就在数据中台领域布局,结合星环科技全系产品的相关组件实现数据中台能力建设。星环科技把数据中台建设归纳为三中心、六能力、两个体系,这当中都会有星环科技产品作为支撑,从而保证企业能够快速实现,并搭建起数据中台,满足企业未来发展变化。数据存储、分析探索、业务赋能三中心第一,帮助企业构建存储中心,提升数据的汇聚和整合能力;第二,构建数据分析探索中心,专注于智能分析能力和实时计算能力的提升,推动智能推荐能力和全链路实时监测和保障能力;第三,构建业务赋能中心,提供统一的访问能力实现跨平台联邦,统一的访问层控制,确保数据安全可用,同时搭建统一的服务能力,面向多场景的服务应用支撑。安全和运维、数据和分...
为解决AI落地难的问题,星环科技从用户需求端出发,研发了一款基于云原生架构的企业级AI能力运营平台SophonMLOps,助推AI模型落地。SophonMLOps是基于云原生架构构建的企业级AI能力运营平台,聚焦于机器学习模型全生命周期中的模型管理、模型部署、模型监控预警、模型评估和模型迭代等关键环节。通过统一纳管、统一运维、统一应用、统一监控、统一评估、统一解释,赋予企业客户易用、高效且安全可靠的AI能力运营服务,协助客户规模化管理日益增长的机器学习模型,提升模型使用效率,降低模型集成管理成本,控制模型生产环境风险。SophonMLOps针对企业AI运营的痛点,围绕企业AI模型接入、运营管理、持续训练的全生命周期,分别提供规模化集成管理、高效模型推理、模型监控预警、模型性能评估、隐私安全保障等功能,为企业的AI日常运营插上翅膀。SophonMLOps打通了AI的全生命周期,为企业的各类用户角色搭建了统一的AI协作平台。对于企业而言,MLOps规模化集成管理了多源异构的机器学习模型,并提供高效且保障隐私安全的模型推理、监控预警及性能评估服务;对用户而言,能感受到操作上的快捷,AI应用与...
时空数据库时空数据库是一种针对时空数据处理的数据库系统。它以时间和空间为基础,整合了空间信息和时间信息,能够对时空数据进行存储、查询和分析。时空数据库广泛应用于交通运输、城市规划、GIS等领域。分布式时空数据库分布式时空数据库是一种对时空数据进行存储和处理的数据库系统,通过分布式存储和分布式计算等技术,可以实现对大规模时空数据的高效处理和分析。与传统的集中式数据库系统不同,分布式时空数据库将数据存储在多个存储节点上,并将计算任务分配给多个计算节点来完成,从而极大地提高了时空数据的处理能力和可靠性。分布式时空数据库的出现,使得处理大规模时空数据成为了可能,也更好地满足了各个领域对时空数据深度分析的需求。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。
星环科技作为一家企业级大数据基础软件开发商,在图计算领域深耕多年,有着深厚的技术积淀和丰富的实践经验。星环科技自主研发的分布式图数据库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克服了海量关联图数据存储的难题,通过集群化存储和丰富算法,实现了传统数据库无法提供的低延时多层关系查询,目前已经用于金融、政府、交通等众多行业,用于反洗钱、风险控制、营销等多种场景。同时StellarDB还获得了多项行业权威认可:入选信通院2022大数据十大关键词“图计算平台”代表厂商;通过了中国信通院图数据库和图计算平台基础能力两项专项测评;入选著名咨询机构Gartner《中国数据库市场指南》、《工具:中国数据库管理系统供应商甄选》报告等,彰显了其产品技术领先性。如今,5G、物联网、AI等技术的发展应用让数据呈指数倍增长,为图数据库发展提供了更广阔的应用空间。顺势而为,乘势而上...
作为一家企业级大数据基础软件开发商,星环科技很早就在数据中台领域布局,结合星环科技全系产品的相关组件实现数据中台能力建设。星环科技把数据中台建设归纳为三中心、六能力、两个体系,这当中都会有星环科技产品作为支撑,从而保证企业能够快速实现,并搭建起数据中台,满足企业未来发展变化。其中,三中心分别是存储中心、分析探索中心、业务赋能中心;六能力包括数据汇聚能力、数据整合能力、智能分析能力、实时计算能力、统一访问能力、统一服务能力;两个体系则是安全和运维保障体系与数据和分析支撑体系。三中心、六能力、两个保障体系都构建在一个云底座之上,满足企业私有化或者混合云多云的部署形态,同时灵活组件式的可插拔式部署形态,能够帮助企业更迅速的起步,按规划分步完善数据中台建设。除了提供基础组件和相应的工具帮助客户快速构建数据中台之外,星环科技还提供咨询实施服务,可以为企业提供量身定制的“数据云基础设施+咨询服务的端到端产品+服务”的综合解决方案。在星环科技的咨询服务产品体系中,包括为企业构建中台的架构规划、应用规划,以及帮助企业实施建设数据底座、数据中台、数据仓库,以及数据治理服务,也包括了数据的分析、业务分析、...
近年来,企业数据安全问题的重要性被提上了前所未有的高度。星环科技提供了从云基础设施、数据平台、数据资源、数据应用的数据安全能力。覆盖数据生命周期的各个阶段,涉及数据的收集、存储、使用、加工以及开放流通。全方位保障企业的数据安全,支撑业务合法合规的开展。星环科技凭借全面的数据安全能力助力某支付机构构建安全防线的落地实践。该支付机构拥有大量数据资产,目前机构面临着较大的挑战,需要加强数据安全管理,为此,机构决定与星环科技合作,利用星环科技的技术来提升数据安全管理能力,共同打造一个基于隐私计算的数据服务平台DaaS。根据客户需求,星环科技在基础设施层提供了基于容器的云原生操作系统TCOS,可以为用户提供独立的数据与计算环境,减少数据对外暴露的风险。在数据平台层,星环科技大数据基础平台TDH新版本增强了安全技术,支持行列级权限控制、动态脱敏等。在数据资产层,星环科技借助两款新产品:数据安全管理平台Defensor帮助企业构建整个数据安全管理域及数据流通平台Navier:包含隐私计算平台SophonP²C和数据交易门户datamall,提供包括联邦学习和差分隐私等技术能力。该支付机构的数据管理平...
在国产数据库产品方面,星环科技坚持自主研发与技术创新,打造了自主可控的高性能分布式数据库ArgoDB和分布式交易型数据库KunDB,以及分布式图数据库StellarDB等产品。KunDB具备较强的SQL兼容性,同时具备高可用、高并发、在线扩缩容、数据强一致性等能力,适用于操作型业务、高并发业务等场景。ArgoDB具备完整的SQL兼容性,同时具备高扩展、高可靠、多模型、存算解耦等能力,一站式满足数据仓库、实时数据仓库、数据集市、OLAP、联邦计算等场景。通过不断的打磨和对业务场景不断的落地实践,ArgoDB和KunDB已成为具有完全自主知识产权的成熟的国产数据库,能够为更多的客户提供高性能、高可靠、成熟的数据库产品服务,帮助用户应对智能数据时代海量数据的分析与探索。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。星环科技StellarDB在金融、政府和社交网络等领域...