隐私计算相关企业

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

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

数据安全与隐私计算紧密相关、相互促进，共同为数据的安全利用与隐私保护提供保障。数据安全是隐私计算的基础和目标数据安全涵盖了数据的保密性、完整性和可用性等多方面要求，旨在防止数据被未经授权的访问、泄露充分挖掘和利用。二者协同发展推动数据价值释放与合规应用随着数字化进程的加速，数据已成为企业和社会发展的重要资产，但数据安全问题一直是制约数据流通和共享的关键因素。隐私计算技术的不断发展和应用，为数据、篡改或破坏。隐私计算的出现正是为了在数据处理和共享过程中更好地满足这些数据安全需求，尤其是在涉及多源数据融合、跨域数据协作等复杂场景下，确保数据的保密性和完整性不受损害。隐私计算是数据安全的技术支撑和创新手段隐私计算为数据安全提供了一系列先进的技术手段，包括多方安全计算、联邦学习、同态加密、零知识证明等。这些技术在不同程度上解决了数据在流通和使用过程中的隐私保护问题，使得数据能够在安全的环境中被

隐私计算与联邦学习紧密相关，联邦学习是隐私计算的一个重要分支和应用场景。基本概念隐私计算：指在提供隐私保护的前提下实现数据价值挖掘的技术体系，包括安全多方计算、联邦学习、机密计算、差分隐私等多种技术，解密后的结果与在明文上计算的结果一致，确保数据隐私。差分隐私：通过在模型参数更新过程中添加适量的随机噪声，使得攻击者难以从参数中推断出单个用户的隐私信息，进一步增强隐私保护效果。秘密共享：将模型参数或。联邦学习：一种分布式机器学习框架，允许多个参与方在不共享原始数据的情况下，共同训练一个全局模型。关键技术同态加密：在联邦学习中，同态加密技术可用于对模型参数进行加密，使得在加密状态下进行计算和更新数据分割成多个份额，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，防止单点数据泄露。工作流程数据准备：各参与方在本地准备好用于训练的数据，这些数据不离开本地设备或模型参数进行聚合操作，得到全局模型参数，并将其返回给各参与方。模型更新：参与方根据接收到的全局模型参数更新本地模型，然后继续进行下一轮的训练和聚合，直到达到预设的训练轮数或模型收敛。优势数据隐私保护强

hbaseSQL的IndexDDL支持创建和删除表的全局索引，包括：创建全局索引：CREATEGLOBALINDEX删除全局索引：DROPGLOBALINDEX但是，目前Hyperbase不支持使用SQL生成索引，您可以从HyperbaseShell中执行rebuild指令来生成索引，具体请参考《Hyperbase使用手册》。（创建索引前插入的数据没有索引，但是创建索引之后的数据有索引。）下面将具体介绍创建和删除索引的语法。创建全局索引：CREATEGLOBALINDEX语法：为Hyperbase表建全局索引CREATEGLOBALINDEX<index_name>ON<tableName>(<column1><SEGMENTLENGTHlength1>|<<(length1)>①[,<column2><SEGMENTLENGTHlength2>|<(length2)>,...]②);①column1：指根据哪个列建全局索引，可以有多个列，但不可包含首列（因该列映射为RowKey）。②...

表10.Hyperbase在Zookeeper上的znode节点及作用说明节点分类作用/hyperbase1(zookeeper.znode.parent)Operation节点根节点，包含所有被Hyperbase创建或使用的节点/hyperbase1/hbaseid(zookeeper.znode.clusterId)Operation节点HBaseMaster用UUID标示一个集群。这个clusterId也保存在HDFS上：hdfs:/<namenode>:<port>/hyperbase1/hbase./hyperbase1/rs(zookeeper.znode.rs)Operation节点RegionServer在启动的时候，会创建一个子节点(例如：/hbase/rs/m1.host)，以标示RegionServer的在线状态。HbaseMaster监控这个节点，以获取所有OnlineRegionServer，用于Assignment/Balancing。/hyperbase1/master(zookeeper.znode.master)Operatio...

通过Manager管理平台，可一键部署Hyperbase。可以在第一次安装TranswarpDataHub集群时安装，也可以向安装好的集群另外安装Hyperbase服务。详细安装步骤及配置项，请参考《TDH安装手册》。安装Hyperbase可以分为以下步骤：软硬件环境检查：检查服务器配置、操作系统、浏览器是否满足要求。安装前配置：配置系统运行过程中所需的文件目录，确保系统运行正常。确认网络配置、Java环境、NTP服务器配置、安全配置、节点访问配置。安装Manager：安装Manager并实现集群管理。安装Hyperbase：您可以通过Manager管理平台安装Hyperbase，并在安装过程中选择所需的HDFS、YARN和Zookeeper等依赖服务以完成部署。产品包上传：在【应用市场】>【产品包】页面上传Hyperbase及相关服务的产品包。服务添加：通过【集群管理】>【添加服务】添加TranswarpHyperbase服务及TranswarpBasic组件（包括HDFS、YARN、Zookeeper、KunDB等）。配置安全：选择安全认证方式，可选简单认证或Kerbe...

为了方便您接下来的安装使用，社区版团队为您准备了视频教程，可以搭配手册内容一起查看：https://transwarp-ce-1253207870.cos.ap-shanghai.myqcloud.com/TDH-CE-2024-5/%E8%A7%86%E9%A2%91/%E5%BC%80%E5%8F%91%E7%89%88StellarDB%E5%AE%89%E8%A3%85%E8%A7%86%E9%A2%912024.5.mp4安装教程在安装启动StellarDB社区开发版容器之前，请务必执行dockerps确保环境当前无其他正在运行的开发版容器，如果有，请及时停止以防止后续端口冲突。请务必确保您的安装环境已经配置好了hostname以及/etc/hosts文件，否则hostname和IP地址将无法映射，最终导致安装失败。具体配置方式详见安装前系统配置改动安装流程步骤一将从官网下载下来的产品包上传至安装环境产品包名称：TDH-Stellardb-Standalone-Community-Transwarp-2024.5-X86_64-final.tar.gz步骤二执行下述命令进行解...

2.1关于社区版您可能想要知道的2.2怎么联系到我们？遇到问题怎么办2.3产品资源汇总

技术支持感谢你使用星环信息科技（上海）股份有限公司的产品和服务。如您在产品使用或服务中有任何技术问题，可以通过以下途径找到我们的技术人员给予解答。email：support@transwarp.io技术支持热线电话：4007-676-098官方网址：http://www.transwarp.cn/论坛支持：http://support.transwarp.cn/意见反馈如果你在系统安装，配置和使用中发现任何产品问题，可以通过以下方式反馈：email：support@transwarp.io感谢你的支持和反馈，我们一直在努力！

QuarkGateway是连接客户端与QuarkServer服务器的一个中间件，是客户请求QuarkServer服务的总入口，它严格按照用户预定义的配置文件，根据用户的不同需求来提供负载均衡、SQL规则路由、高可用（包括超时转发和宕机转发）、Web运维、Inceptor安全（LDAP,KERBEROS）等各项功能。QuarkGateway可以在多个QuarkServer间平衡业务流量，能够有效地为客户端屏蔽掉集群细节，能将不同的SQL类型路由到不同的QuarkServer，并且解决了QuarkServer超时或宕机后无法执行任务的问题，提高了产品的可用性。QuarkGateway的主要功能包括：负载均衡在这种情景下QuarkGateway可以将特定的业务分担给多个QuarkServer，从而实现多个InceptorServer平衡业务流量的功能，完成此项功能的前提是QuarkServer的TAG属性一致。SQL规则路由QuarkGateway基于特定规则，可将不同类型的SQL路由到不同的QuarkServer。高可用性包括超时转发和宕机转发等，QuarkGateway可将超时或者宕机的...

JSON配置操作简介表数据VS表的扩展数据索引是Hyperbase的核心功能之一，我们在使用Hyperbase时，常常会为表建各类索引，包括全局索引、局部索引和LOB索引，利用索引中的数据提高查询效率。索引中的数据不属于表数据，但是从表数据而来，和表密不可分，所以我们将表数据和它所有索引中的数据合称为表的扩展数据，也就是说，我们做如下定义：表的扩展数据=表数据＋全局索引数据＋局部索引数据＋LOB索引数据表的元数据VS表的扩展元数据Hyperbase表的元数据包括表名、列族名、DATA_BLOCK_ENCODING、TTL、BLOCKSIZE等等。一张Hyperbase表的各个索引也有自己的元数据，和索引数据一样，索引的元数据和表的关系也十分紧密，所以我们将表的元数据和它所有索引的元数据合称为表的扩展元数据：表的扩展元数据=表的元数据＋全局索引元数据＋局部索引元数据＋LOB索引元数据我们有时也会将表的元数据称为基础元数据或者Base元数据。JSON配置的命令行指令为操作表的扩展数据和扩展元数据服务，Hyperbase提供了扩展的命令行指令：describeInJson、alterUseJ...

HyperbaseWeb管理页面主要用于Hyperbase服务的各种数据和信息的查看，下面我们将介绍管理页面的一些简单操作。HMaster管理页面打开HyperbaseActiveMaster管理页面的方法有两种：根据集群的ActiveMaster的IP地址打开:http://master_node_ip:60010。如下图：图25.ActiveMasterWeb页面通过TDH管理页面中Hyperbase服务的HMaster的ServiceLink打开，详细流程如下：TranswarpDataHubWEB管理页面也要根据集群的ActiveMaster的IP地址打开，地址一般是http://master_node_ip:8180。打开对应的Hyperbase服务的Roles页面。如下图：图26.Hyperbase角色页面左上角服务名后的圆点颜色表示集群中的Hyperbase服务的状态，比如当前是绿色的Green（HEALTHY），健康状态。另两种状态是Yellow（WARNING）和Red（DOWN）。通过每个HMaster对应的ServiceLink可以打开HMaster管理页面。如下...

表9.Hyperbase在HDFS中的目录结构简介目录作用有无清理机制or如何清理/hyperbase1根目录/hyperbase1/.tmp临时目录，用于存储临时文件和写入过程中的临时数据。这些临时文件可能包括数据块的临时副本、临时索引文件或其他中间结果文件。写入过程中的临时数据：在hyperbase1中，数据的写入是通过WAL（Write-AheadLog）进行的，WAL用于记录数据变更操作。在写入过程中，hyperbase1会将数据写入到WAL中，同时也会将数据写入到对应的数据文件中。/hyperbase1/.tmp目录用于存储在写入过程中尚未完全写入数据文件的临时数据。这样做是为了确保数据写入的原子性和可靠性。hyperbase1会定期清理/hyperbase1/.tmp目录中的过期临时文件和数据，以避免该目录占用过多的磁盘空间。清理策略可以通过hyperbase1的配置进行调整和设置。/hyperbase1/archive归档目录，用于存储已归档的hyperbase1数据。表数据经过一段时间的存储后，可能会变得不再频繁访问或需要长期保存。为了节省存储空间和提高性能，hyper...