隐私计算解决什么问题

现在数据的安全和隐私保护问题日益凸显，成为必须面对和解决的挑战。隐私计算技术的出现为我们提供了一种新的解决方案。隐私计算解决数据安全和隐私保护。在传统的数据处理方式中，数据往往以明文的形式进行传输和存储，这使得数据面临着被泄露和滥用的风险。而隐私计算通过一系列的技术手段，如加密和安全协议等，确保数据在处理和传输过程中始终保持机密性和完整性，从而有效避免了数据泄露的风险。隐私计算还能实现数据所有者对数据的完全控制。在传统的数据处理模式下，数据一旦离开所有者的控制范围，就很难保证其安全和隐私。而隐私计算技术则允许数据所有者对自己的数据进行精细化的控制，确保数据在使用过程中不会被恶意攻击或泄露机构和个人对数据的共享持谨慎态度。隐私计算技术的出现，为数据的共享和流通提供了新的可能。它能够实现数据的“可用不可见”，即数据可以在不泄露给任何第三方的前提下进行共享和流通，从而既满足了数据共享的需求，又确保了数据的安全和隐私。隐私计算还能提升数据的价值。在传统的数据处理方式中，由于对数据安全和隐私的担忧，往往会对数据进行破坏或丢弃，导致数据的价值无法得到充分利用。而隐私计算则可以在保护数据的同时，对数据进行深度分析和挖掘，从而发现数据中隐藏的规律和价值，提升数据的利用效率和价值。

隐私计算解决方案是指利用隐私计算技术来解决数据在流通、共享和处理过程中的隐私保护和安全问题的一系列方法和策略，以下是一些常见的隐私计算解决方案：基于多方安全计算的解决方案技术原理：多方安全计算允许在不泄露各自数据隐私的情况下，多个参与方共同进行计算。它基于密码学技术，如秘密共享、同态加密、混淆电路等，确保在计算过程中，各方的输入数据和中间结果都是保密的，只有最终结果被公开。应用场景：在金融领域的：可信执行环境是一种硬件级别的安全隔离技术，通过在CPU中创建一个可信的执行区域，保证在该区域内运行的代码和数据的安全性和隐私性。即使在操作系统或其他软件被攻击的情况下，TEE中的数据和计算也不会受到影响。应用场景：在云计算环境中，用户担心将敏感数据上传到云端后会被泄露或滥用。云服务提供商可以利用TEE技术，为用户创建一个可信的执行环境，用户的敏感数据在该环境中进行处理和计算，确保数据的安全性和隐私性。同态加密解决方案技术原理：同态加密允许在加密数据上直接进行特定类型的计算，而无需先解密数据。计算结果解密后与在明文数据上进行相同计算的结果一致，从而实现数据的“可用不可见”。同态加密分为加法同态

数据安全流通问题的佳方案之一。什么是隐私计算？隐私计算是在保证数据提供方原始数据不泄露的前提下，对数据进行分析计算的技术。其包括两种主流框架：联邦学习和多方安全计算。联邦学习为一种分布式机器学习框架为什么需要隐私计算？近年来，数据要素已经被拔高为一种新型的生产要素，并在十四五规划中明确为数字经济深化发展的核心引擎，在社会、经济等方面发挥越来越重要的作用。同时，《网络安全法》、《数据安全法》、《个人信息保护法》等法规的出台，标志着数据要素流通必须满足安全、合规的法律要求。在这个大背景下，隐私计算作为能够在保障数据隐私安全的前提下，达到数据可用不可见效果的新型技术，可以打破数据孤岛困局，是解决计算是一种由密码学保障的数据协同计算技术，可以在无可信第三方、原始数据加密的条件下，安全地完成约定函数计算，在保障数据隐私安全的前提下，使得各方获得终正确的运算结果。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，平台支持不同场景的隐私计算需求，包括横纵向联邦学习、多方安全计算、基于差分隐私的数据发布、匿踪查询等，为多方数据安全协作提供完整的平台

数据中台解决什么问题在数字化浪潮席卷全球的今天，企业面临着前所未有的数据挑战与机遇。数据中台作为一种新兴的企业数据管理架构理念，正在帮助各类组织解决长期困扰的数据难题，实现从数据到价值的有效转化的各个数据岛屿，使得原本孤立的数据能够相互关联、相互补充，形成完整的数据视图。这种整合不仅解决了数据获取难的问题，更为跨部门协作和全局决策提供了可能。数据质量：影响决策可靠性的关键因素企业数据常常面临不完整、不一致、不准确等问题。同一客户在不同系统中的信息可能存在差异，同一指标在不同部门的计算口径可能不尽相同。这种数据质量问题严重影响了分析结果的可靠性，使得基于数据的决策充满风险。数据中台通过建立得以实现。快速试验、快速迭代成为可能，企业能够更加敏捷地响应市场变化，探索新的商业模式和增长点。数据中台不是简单的技术解决方案，而是一种企业数据管理和运营的全新思路。它解决的是数字化时代企业面临的核心

图数据库主要解决什么问题在数据爆炸式增长的数字时代，传统的关系型数据库在处理某些特定类型的数据关系时逐渐显露出局限性。图数据库应运而生，为解决复杂关系网络中的特定问题提供了全新的思路和方法。那么，图。路径查找、连通分量分析、社区发现等图算法可以直接应用于存储的数据，无需将数据导出到专门的图计算引擎。这种内置的分析能力使得图数据库成为解决路径和模式相关问题的理想选择。半结构化数据的自然表达现实世界中数据库究竟主要解决哪些实际问题呢？关系密集型数据的处理困境现实生活中，许多数据本质上就是相互关联的。社交网络中人与人之间的朋友关系、金融交易中的资金流向、交通网络中的站点连接，这些场景中的数据不是孤立业务需求。当业务规则变化需要新增数据关联时，无需像关系型数据库那样重新设计表结构或进行复杂的数据迁移。路径发现与模式识别图数据库特别擅长解决需要发现连接路径或识别特定模式的复杂问题。在欺诈检测中，需要个人客户的信息结构差异很大，图数据库可以优雅地处理这种多样性。图数据库主要解决的是关系密集型数据的存储、查询和分析问题。它特别适用于需要频繁处理多跳关系、动态变化关系、复杂路径发现以及半结构化数据表达的

审计性的可信服务，有效解决了数据隐私保护和数据共享的问题。星环分布式隐私计算平台-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”安全专项评估认证；荣获“江苏省优秀人工智能产品”、“2022可信AI”实践优秀案例、大数据“星河”隐私计算优秀案例；入选艾瑞咨询“隐私计算卓越者”榜单、易观分析“隐私计算领域典范厂商”等。可信隐私计算是基于隐私计算和安全计领域的技术实现，并且在此基础上提供高级别安全保障、隐私保护和数据共享能力。其主要目的是保护数据隐私、避免数据泄露、提高数据共享率、实现智能化计算和数据分析等。相较于传统的隐私计算技术，可信隐私计算具有更高的安全性和可信度，具体包括以下特：可验证性：能够对隐私计算过程进行验证，在保证隐私和安全的前提下，保障计算的正确性和可靠性，消除不可信因素的干扰。可审计性：能够对隐私计算过程进行推导和溯源，有利于发现隐私数据泄露的源头和原因，做出相应的应对更新。非侵入性：能够在无需客户端、服务器或内部插件的前提下完成便携式的防撕裂计算，保证数据隐私安全并减少对客户端的干扰

图数据库解决什么问题在当今数据驱动的世界中，传统的关系型数据库已经无法高效处理某些复杂的数据关系问题。例如，社交网络中的好友推荐、金融交易中的欺诈检测、知识图谱中的语义查询等场景，往往涉及大量实体之间的多层次关联。这类问题如果使用传统数据库处理，不仅查询效率低下，而且开发复杂度高。图数据库正是为解决这类关系密集型问题而诞生的，它通过图结构（节点、边和属性）来高效存储和查询数据之间的关系。关系型的朋友的朋友”这样的多层关系，关系型数据库需要执行多次表连接（JOIN），而JOIN操作的计算成本随着数据量增长呈指数级上升，导致查询延迟显著增加。此外，关系型数据库的模式较为固定，难以灵活适应金融反欺诈场景中，可以随时将新的交易模式（如“高频小额转账”）定义为边属性，而无需停机修改表结构。3.直观的业务映射现实世界中的许多问题本质上是图问题。例如，交通网络中的路径规划、电商中的商品推荐逻辑，甚至生物化学中的分子结构分析，都可以直接用图模型表达。图数据库的直观性降低了业务逻辑与技术实现之间的转换成本。典型应用场景1.社交网络分析图数据库能快速计算用户之间的亲密度、发现潜在社区或识别

什么是隐私计算?隐私计算（PrivacyComputing）是一种计算技术，旨在保护数据隐私。它是指在计算过程中对数据进行加密或其他隐私保护技术，以防止第三方获取敏感信息。同时，隐私计算也需要保证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，助力数据要素安全计算结果的正确性和完整性。隐私计算可以用于许多场景，包括数据共享、数据挖掘、云计算、区块链、人工智能等。隐私计算是数据安全保护的重要手段，在数据共享和数据挖掘等应用场景中具有广泛的应用前景。随着数据隐私保护技术的不断进步和完善，隐私计算也将成为数据安全保护的重要方向之一。星环科技分布式隐私计算平台SophonP²C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

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...

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...

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...

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...

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...

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...

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。