联邦学习 系统

联邦学习是一种保护隐私安全的分布式的机器学习框架，能够让各参与方在不共享数据的前提下，联合进行机器学习。在保护用户隐私、企业数据安全、符合政府法规的基础上，联邦学习可从技术角度打破数据孤岛，实现AI协作。联邦学习可以应用于多个领域，如医疗健康、金融、能源等。在医疗健康领域，医疗机构、研究机构和患者可以共同参与联邦学习，从而提高疾病预测诊断和治疗的精度和效果。在金融领域，银行、信用卡公司、保险公司可以联合进行反欺诈、信用评估等方面的机器学习，并保护客户的隐私数据。在能源领域，不同的能源公司可以共同进行机器学习，提高能源利用效率、降低能源浪费，从而实现可持续发展。联邦学习的应用前景非常广阔，可以实现更加高效、安全、隐私保护的机器学习。联邦学习的核心思想是在不将真实数据集公开的情况下，利用加密、去中心化、分布式等技术，在多个参与方之间共享模型参数，从而达到共同学习的目的。具体来说，联邦学习的更新参数，生成一个全局的模型参数，再将全局模型参数发送给参与方。隐私保护：为保护参与方数据隐私，一般采用加密、差分隐私等手段对数据进行处理。通过联邦学习，参与方能够共同训练一个更加准确的模型，而无

联邦学习与隐私计算紧密相关，联邦学习是隐私计算的一个重要分支，在隐私保护的前提下实现了数据的协同利用和模型训练。基本概念联邦学习：是一种分布式机器学习技术，多个参与方在本地训练机器学习模型，然后将模型参数进行加密聚合，不断迭代优化模型，整个过程中数据始终不离开本地，既保护了数据隐私，又能利用各方数据共同训练出更准确的模型。与隐私计算的关系：联邦学习作为隐私计算的关键技术之一，重点解决了在多参与方数据协同场景下的隐私保护问题，通过加密等技术手段确保各方数据在不泄露隐私的情况下进行模型训练和优化，是隐私计算在机器学习领域的具体应用和创新。技术原理加密通信：在联邦学习中，参与方之间的通信通常采用决策的准确性。医疗领域：不同医疗机构之间可以利用联邦学习技术，在保护患者隐私的前提下，联合训练疾病诊断模型、药物研发模型等，促进医疗数据的共享和利用，推动医学研究和临床实践的发展。物联网领域：众多物联网设备产生大量数据，但这些数据往往涉及用户隐私。通过联邦学习，物联网设备可以在本地训练模型，然后将模型参数上传至云端进行聚合优化，实现设备之间的数据协同利用，同时保护用户隐私。

则可以在不同参与方之间安全地传输和更新。联邦学习的系统架构主要可以分为三类：横向联邦学习、纵向联邦学习和迁移学习。它们各自针对不同数据集的差异情况进行优化和设计，以适应不同的应用场景。横向联邦学习适用于联邦学习，又名联合学习或联盟学习，是一种允许多个参与方在不共享原始数据的情况下，共同构建和训练机器学习模型的技术。其核心思想在于“数据不出门，算法满地跑”，即原始数据无需离开本地，而算法或模型参数。纵向联邦学习则适用于样本重叠较多但特征不同的场景。在这种情况下，各参与方可以将自己的特征数据进行加密处理后发送给中心服务器，由中心服务器进行特征融合和模型训练。通过这种方式，可以在不直接共享原始特征数据的情况下，利用各自的数据优势进行协同学习。迁移学习则是一种更为灵活的联邦学习形式，它允许参与方在模型结构和损失函数上存在一定的差异。通过迁移学习，各参与方可以将自己的知识和经验以模型参数的形式分享给其他参与方，从而实现知识的传递和共享。联邦学习的出现，不仅解决了数据隐私和安全的问题，还促进了多方数据的协同利用和机器学习建模的效率提升。使得不同机构之间可以在保护各自数据资产的同时，共同推进技术的发展和创新。

联邦学习，又称为联邦机器学习、联合学习或联盟学习，其核心思想是在不直接共享原始数据的情况下，通过对中间加密数据的流通与处理，实现多方联合的机器学习训练。这一技术为数据隐私保护与机器学习的结合提供了一种切实可行的方案，有效平衡了数据利用与隐私保护之间的矛盾。在联邦学习的框架中，参与方通常包括数据方、算法方、协调方、计算方、结果方以及任务发起方等角色。各方在保持数据本地化的同时，通过协同工作完成模型的训练和优化。根据参与计算的数据在数据方之间的分布情况不同，联邦学习可以分为横向联邦学习、纵向联邦学习和联邦迁移学习三种类型。横向联邦学习适用于数据集特征重叠多而样本重叠少的情况，即各数据方拥有相似的特征空间但样本空间不同。通过横向联邦学习，可以在保护各方数据隐私的前提下，将不同数据源的样本进行联合训练，提升模型的泛化能力。纵向联邦学习则适用于数据集样本重叠多而特征重叠少的情况，即各数据方拥有相似的样本空间但特征空间不同。纵向联邦学习能够整合不同数据源的特征信息，形成更为完整的特征空间，进而提升模型的预测准确性。联邦迁移学习则是将迁移学习与联邦学习相结合，利用源域的数据和知识来辅助目标域的学习

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。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

联邦学习是隐私计算的一个重要分支，二者既有紧密联系，又在概念、技术特点、应用场景等方面存在一些区别。联系目标一致：联邦学习和隐私计算的总体目标都是在保护数据隐私的前提下，实现数据的价值挖掘和共享利用。它们致力于解决数据隐私与数据流通、协同计算之间的矛盾，使得数据在不泄露敏感信息的情况下，能够在不同主体之间进行有效处理和分析。技术融合：在实际应用中，联邦学习常常与其他隐私计算技术相结合，以进一步增强隐私保护效果。例如，在联邦学习的模型训练过程中，可以使用同态加密对模型参数进行加密传输和聚合，防止中间结果被泄露；也可以引入差分隐私技术，在模型更新时添加噪声，提高隐私保护的安全性。区别概念范围隐私计算：是一个更广泛的概念，涵盖了多种在数据处理和计算过程中保护隐私的技术和方法，包括安全多方计算、同态加密、联邦学习、差分隐私、零知识证明等。联邦学习：侧重于在多个数据拥有者之间进行机器学习模型的协同技术实现多方数据的协同计算；同态加密允许在密文上进行特定的计算操作；差分隐私通过添加噪声来保护数据隐私等。联邦学习：其核心特点是数据不出本地，通过加密的模型参数传输和聚合来实现模型的协同训练。在联邦

联邦学习与隐私计算是紧密相关且相互促进的两个概念，以下是它们之间的详细关系及相关情况：联系目标一致：都旨在解决在数据隐私保护前提下的数据处理与分析问题。在大数据时代，数据分散在不同的机构或个人手中，而这些数据往往包含敏感信息。联邦学习和隐私计算都致力于在不泄露隐私数据的情况下，实现数据的价值挖掘和共享，打破数据孤岛，促进数据的流通和协同使用。技术融合：联邦学习是隐私计算的重要技术分支和应用场景之一。在联邦学习的过程中，会运用到多种隐私计算技术来确保数据的安全性和隐私性，如加密技术、差分隐私技术等。相互促进：隐私计算技术的发展为联邦学习提供了更强大的隐私保护手段，使其能够在更广泛的场景中应用。而联邦学习的实践也推动了隐私计算技术的不断创新和完善，为隐私计算技术提供了更多实际应用需求和挑战，促使其在性能、安全性等方面不断优化。区别概念侧重：联邦学习侧重于机器学习模型的训练和优化，强调在多个等各个环节。技术手段：联邦学习主要采用的技术包括加密通信、模型参数聚合、梯度加密等，以实现各参与方之间的数据隐私保护和模型协同训练。隐私计算则包括但不限于同态加密、差分隐私、多方安全计算、零知识证明等

联邦学习隐私计算是一种结合了联邦学习和隐私计算技术的创新方法，旨在解决在多参与方协作机器学习过程中的数据隐私保护问题。在大数据时代，数据分散在不同的机构或个人手中，形成了数据孤岛。传统的机器学习方法需要将数据集中到一处进行训练，这会带来严重的隐私风险。联邦学习应运而生，它允许各参与方在不共享原始数据的情况下，通过交换加密的模型参数共同训练一个全局模型。而联邦学习隐私计算则是在此基础上，进一步运用

星环科技凭借自身在大数据、人工智能等领域多年来积累的技术优势和实践经验，能够为水电行业打造基于国产基础软件的新一代数据底座，实现海量数据实时接入及应用。在方案中，所有时序数据通过实时接口统一接入星环科技分布式时序数据库TranswarpTimelyre，关系型数据接入关系型分析引擎TranswarpInceptor关系库，非结构化数据接入对象存储平台。然后对时序数据、关系数据进行主题建模和维度建模，将建模结果直接写星环科技分布式数据库入ArgoDB中，形成DWD和DWS层。并在ArogDB中，面向应用分析，构建数据指标宽表、应用主题数据等数据集市层。这里有几个很关键的联合分析技术，一个是“序关分析”，举个例子，我们在做故障预警算法开发的过程中，需要提取故障特征，通过历史设备台账数据（一般存在关系型数据库），把所有设备的故障开始时间、故障结束时间，故障类型等拿出来，关联时序数据库找到设备故障时刻的测点值，这些值要提取出来，作为样本进行AI模型训练。另外一个是流上机器学习与流批一体，按照上面的例子，训练完模型后，需要部署在实时计算引擎上，与离线库中的档案数据表等，构建实时故障预警模型，对同...

图数据库技术是一种应对处理网络、社交网络、金融、物流、人力资源等领域大规模图数据的数据库技术。它的核心思想是将数据以节点和边(或关系)的形式表示为图结构，并且使用图论算法来处理和分析图数据。与传统关系型数据库相比，图数据库具有以下独有的优势：高效处理复杂关系：图数据库能够更加高效和便利地处理网络关系的复杂性，而关系型数据库则需要多表关联，从而开销比较大。更加贴合业务需求：图数据库建立的业务图模型更能够贴合实际业务需求，更好的反映业务中的关系复杂性，同时也更加容易维护和解决问题。易于拓展：作为新型数据库，图数据库基于跨平台开源软件，并且基于标准语言，可以并行处理，易于拓展。更好的查询性能：图数据库采用以图形方式存储的数据，查询性能快，即使在数据量较大时，图查询语言效果也良好。更好的原型应用程序：图数据库的特性，同时也增加了更多的应用程序，这些程序在传统关系型数据库中往往比较困难。图数据库技术在社交网络分析、推荐系统、物流、金融、人工智能等领域有广泛的应用前景。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...

数字经济时代，边缘计算作为行业数字转型的核心能力底座，正在快速崛起。星环科技也在边缘计算领域进行了诸多探索，研发了边缘计算平台Sophon。Sophon是解决多模态数据集成和治理过程中的边缘化、智能化的云端-边缘端融合计算平台，支持标准的视频和物联网协议接入，低代码的业务流程构建，高性能的数据处理和分析，企业级的云-边数据、服务治理，以及针对边缘嵌入式和云端服务器等异构硬件的适配。星环科技Sophon平台包括设备数据管理、模型训练迭代、边缘模型部署、应用构建分发、数据治理能力、边缘自治能力、云边协同能力七大能力。Sophon可以从两个层面实现效益价值：降低长尾应用的实施人力，降低从数据到模型，模型到应用的构建成本；改变长尾应用的落地模式，从粗放的一次性模型交付到精细化的模型持续运营。其主要技术创新包括：边缘可视化流处理构建、边缘数据采样驱动模型迭代、边缘实时数据可视化、边缘深度推理引擎。设备数据管理：平台支持超过20种标准的设备协议，用户只需要进行简单配置便可快速将物联网设备或视频设备接入平台，并进行设备数据实时预览和统一管理。边缘模型部署：平台支持多种框架训练的深度学习模型的上架，通...

分布式图数据库是一种用于存储、管理和查询图数据的数据库，适用于处理海量复杂数据、实现多跳关系查询和图算法计算。通过分布式存储和计算，实现对大规模图数据的高效管理和查询。分布式图数据库使用图结构存储数据，节点和边可以拥有自定义的属性，支持多种查询语言和图算法。它通常由多个节点组成，每个节点负责存储和处理一部分数据，互相协作完成任务。分布式图数据库适用于金融、社交媒体、医疗等领域的数据分析和挖掘。TranswarpStellarDB是由星环科技自主研发的一款分布式图数据库，兼容开放Cypher查询语言。它支持原生图存储结构，提供PB级别的海量图数据的存储和分析能力。同时，在易用性、安全性、运维管理以及开放性方面也有着不错的表现。TranswarpStellarDB4.0性能在多跳查询和图算法方面实现了数倍升级，并且在易用性、安全性、运维管理和开放性等方面都进行了全面升级，可以帮助企业用户更快、更高效地挖掘海量数据互联的价值。通过采用分布式集群存储的方式，TranswarpStellarDB克服了海量关联图数据存储的难题，并通过集群化存储和丰富的算法来实现低延迟的多层关系查询。已经在金融、政...

TranswarpDataStudio(简称TDS)是星环科技自研的一站式大数据开发工具，提供数据集成、存储、治理、服务和共享等数据处理全生命周期的企业级管理能力。结合星环科技大数据基础平台TranswarpDataHub简称TDH)业界创新的多模态的大数据处理能力，能够提升企业构建数据中台、数据仓库、数据湖等系统的效率，更高效地实现数据资产化和数据业务化数据开发套件，助力企业完成数据统一化数据开发套件包含了大数据整合工具Transporter、数据库在线开发与协同工具SQLBook和任务调度软件Workflow，该套件作为星环科技大数据基础平台TranswarpDataHub的生态开发应用工具，针对数据开发场景，提供数据集成、SQL开发和任务调度的能力，帮助企业将数据归集到数据湖仓，完成数据统一化的过程。数据开发套件的三大核心优势：分布式架构设计，可支持PB级别的数据平台建设，支持日均十万级任务调度，性能可扩展；支持SQL关键词和SQL片段推荐，数据开发知识积累，智能化持续优化开发体验和开发效率；基于大数据平台计算能力提供数据转换能力，避免传统ETL工具本身的计算瓶颈。数据治理套件，...

图数据库是一种特殊的数据库管理系统，可以高效地存储和查询各种复杂数据间的关系。一般而言，图数据库是基于图形理论和图形模型而建立的，相比于传统的关系数据库（RDBMS），图数据库能够很好的解决复杂数据之间的连接问题，有着优越的效率和性能。图数据库可以看作一个由节点（节点表示具体的数据）和边（边表示节点之间的生物关系）组成的图，这种图称为图形数据。这些节点和边都具有特定的属性，这些属性包含了数据的详细信息，比如名称，性别，地址等内容。这种数据呈现了一个更加真实和可视的方式，具有更加完整的信息和语义，可以用于多种领域，如社交网络，交通规划，生物医学等，因此有着极其广泛的应用前景。相比于其他数据库系统，图数据库拥有以下优点：应对复杂性：图数据库可以轻松处理各种形式的复杂数据，可以通过在图形结构中表示数据之间的联系，从而实现更好的查询和可视化。相比于传统的关系型数据库，图形数据的可视化更加清晰有条理，能够更加方便的进行复杂数据的关系分析。高效性：图数据库能够高效地处理大量的数据连接操作，而且查询时不需要太多的连接，所以具有更高的查询效率。例如，在社交网络中，图数据库能够高效的搜索出用户之间的关系...

图数据库相对于其他传统的数据库有很多优势，以下是几点常见的优势：灵活的数据模型：图数据库支持灵活的数据模型，可以存储复杂的实体类型和其之间的关系，如社交网络、地图路线等复杂模型。强大的关系查询能力：图数据库通过树状遍历方式遍历关系，使用广度优先搜索和深度优先搜索算法，提供更快速、更精确的关系查询和分析。高效的数据处理能力：图数据库处理大规模图数据的效率更高，能够对图数据进行快速存储、索引和查询，降低了大数据量和高并发访问时的数据处理成本和时间成本。聚焦场景：图数据库适用于需要对关系进行建模和分析的应用场景，更加专注于应用场景的需求，为用户提供更好的数据处理能力和建模分析能力。多语言支持：图数据库支持多种语言，为多类开发者和企业提供了更便利的操作性和接口。图数据库具有灵活性高、查询性能强、数据处理能力优异、聚焦场景和多语言支持等优势。这些优势使得图数据库在现代大数据场景下的应用越来越广泛化。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服务，在图计算领域深耕多年，自主研发了分布式...

近年来，图数据库的价值逐渐得到了大家的关注。作为一家专注于图数据库研发的企业，星环科技成为了行业内备受关注的图数据库公司之一。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，旨在为用户提供数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等全生命周期的基础软件和服务。同时，作为一家深入图计算领域多年的公司，星环科技自主研发了分布式图数据库StellarDB，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。另外，StellarDB还具备毫秒级的点边查询能力、10+层深度链路分析能力和近40种的图分析算法，同时还可提供数据2D和3D展示能力。星环科技进一步推出的StellarDB4.0版本，在数据导入、多跳查询和图算法性能方面实现了数倍升级，同时在易用性、安全性、运维管理和开放性方面也全面升级。这些升级内容均有利于帮助企业用户更高效地挖掘海量数据互联价值。星环科技已经成功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。广泛应用于金融、政府、交通等多个行业的反洗钱、风...

星环科技自主研发的数据安全管理平台TranswarpDefensor，基于Defensor的五大核心能力和星环科技全局数据安全策略，可以帮助企业建设以数据为中心的数据安全防护。Defensor能够帮助企业了解内部数据敏感信息的资产地图，发现潜在风险，并监控企业重要数据的合规使用；同时，也能对企业敏感数据进行分类分级，通过数据脱敏、水印等方式对数据进行事前事后的保护，防止数据泄露或能够在数据泄露后做到可以溯源追踪。五大核心能力：分类分级、数据脱敏、操作监测、操作审计、个人信息去标识第一，敏感数据识别与分类分级，帮助企业全面梳理敏感资产，并绘制分类分级资产地图。Defensor内置的分类分级标准参照，涵盖了多个行业法律法规，并与律师深度合作探讨，共同落实了大量规则；基于正则表达式、关键字内容、算法匹配、字典匹配等方式，自动扫描全局敏感数据，提供定时敏感识别扫描任务。第二，提供数据脱敏和水印等能力，让敏感数据可以脱敏后服务业务，并在发生泄露后可以追踪溯源。平台预置多种脱敏算法，开箱即用，满足不同场景，不同安全等级的脱敏要求。当敏感数据需要对外流通时，支持在数据集中嵌入水印，当数据发生泄漏后，...

AquilaInsight是星环科技推出的一款多模数据平台监控软件，为企业运维团队提供了一套统一、完整、便捷的智能化运维解决方案。通过丰富的仪表盘管理、告警与通知管理、实时和历史查询语句运行分析、计算和存储引擎的统一监控、完整的日志收集过滤与检索等功能，实现高效智能运维的目标，充分保证集群稳定高效的运作。业务痛点企业在应对业务部门的扩张以及数据融合创新时，通常会针对不同的项目场景引入不同的数据模型以及大数据产品。这些产品和模型为企业解决了海量多源异构数据的存储管理难题，但与此同时，产品服务的可靠性问题也为企业带来了挑战。服务需要持续高效、稳定、可靠的运作，对于企业运维团队来说需要做到有问题及时发现，资源不够及时扩容，出现故障迅速修复，以防止出现服务器长时间宕机、业务长时间中断、数据丢失等问题。企业如果采用了大量分布式架构的大数据组件，那么运维人员需要掌握每一款大数据产品的相关知识，极大的增加了企业的运维成本以及运维人员的学习成本。并且由于缺乏统一的运维入口，传统的查询运维难以完成指标数据的可视化，极易缺乏或遗漏关键监测指标。在数据碎片化、监控对象粒度庞大的情况下，自动化监控难以实现，无...