隐私计算相关企业

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的解决方案。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的困境架构，确保平台在大数据量下也能获得卓越的性能。Sophon P²C的多种联邦学习算法适用于各类垂直业务场景，为跨企业AI协作提供安全可靠的平台支持。

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的解决方案。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的困境架构，确保平台在大数据量下也能获得卓越的性能。Sophon P²C的多种联邦学习算法适用于各类垂直业务场景，为跨企业AI协作提供安全可靠的平台支持。

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的解决方案。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的困境架构，确保平台在大数据量下也能获得卓越的性能。Sophon P²C的多种联邦学习算法适用于各类垂直业务场景，为跨企业AI协作提供安全可靠的平台支持。

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的解决方案。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的困境架构，确保平台在大数据量下也能获得卓越的性能。Sophon P²C的多种联邦学习算法适用于各类垂直业务场景，为跨企业AI协作提供安全可靠的平台支持。

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于能够在数据处理的各个环节保护数据的隐私，防止数据泄露和滥用。数据价值挖掘：在保护隐私的前提下，能够实现数据的流通和共享，促进不同数据源之间的协同合作，挖掘数据的潜在价值。合规性：随着数据安全和隐私保护法律法规的日益严格，隐私计算技术有助于企业和机构满足合规要求，避免因数据隐私问题导致的法律风险。。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，仍然可以在密文上进行特定的计算操作，计算结果解密后与在明文上进行相同计算的结果一致。零知识证明：证明者能够在不向验证者泄露任何有用信息的情况下，使验证者相信某个论断是正确的。隐私计算定义：隐私计算是一种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（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于能够在数据处理的各个环节保护数据的隐私，防止数据泄露和滥用。数据价值挖掘：在保护隐私的前提下，能够实现数据的流通和共享，促进不同数据源之间的协同合作，挖掘数据的潜在价值。合规性：随着数据安全和隐私保护法律法规的日益严格，隐私计算技术有助于企业和机构满足合规要求，避免因数据隐私问题导致的法律风险。。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，仍然可以在密文上进行特定的计算操作，计算结果解密后与在明文上进行相同计算的结果一致。零知识证明：证明者能够在不向验证者泄露任何有用信息的情况下，使验证者相信某个论断是正确的。隐私计算定义：隐私计算是一种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（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于能够在数据处理的各个环节保护数据的隐私，防止数据泄露和滥用。数据价值挖掘：在保护隐私的前提下，能够实现数据的流通和共享，促进不同数据源之间的协同合作，挖掘数据的潜在价值。合规性：随着数据安全和隐私保护法律法规的日益严格，隐私计算技术有助于企业和机构满足合规要求，避免因数据隐私问题导致的法律风险。。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，仍然可以在密文上进行特定的计算操作，计算结果解密后与在明文上进行相同计算的结果一致。零知识证明：证明者能够在不向验证者泄露任何有用信息的情况下，使验证者相信某个论断是正确的。隐私计算定义：隐私计算是一种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（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于能够在数据处理的各个环节保护数据的隐私，防止数据泄露和滥用。数据价值挖掘：在保护隐私的前提下，能够实现数据的流通和共享，促进不同数据源之间的协同合作，挖掘数据的潜在价值。合规性：随着数据安全和隐私保护法律法规的日益严格，隐私计算技术有助于企业和机构满足合规要求，避免因数据隐私问题导致的法律风险。。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，仍然可以在密文上进行特定的计算操作，计算结果解密后与在明文上进行相同计算的结果一致。零知识证明：证明者能够在不向验证者泄露任何有用信息的情况下，使验证者相信某个论断是正确的。隐私计算定义：隐私计算是一种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

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":...

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

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•...

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...

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。

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

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"}...