图计算技术领域

图计算技术是一种基于图论的数据处理和分析方法，涉及到图的表示、存储、处理和分析等多个方面。它可以应用于各种领域，例如社交网络分析、生物信息学、安全监测、物联网等。图计算技术的核心在于图的表示和算法表示。近年来，随着海量数据的出现和数据分析需求的增加，图计算技术得到越来越广泛的关注和使用。大数据技术的发展也为图计算技术的应用提供了更好的基础。星环分布式图数据库StellarDBTranswarpStellarDB是星环科技自主研发的企业级分布式图数据库，提供高性能的图存储、计算、分析、查询和展示服务。StellarDB支持原生图存储，千亿点、万亿边、PB级大规模图数据存储；具备10+层的深度链路，一些重要的图算法包括短路径算法、聚类算法、图分割算法、社交网络分析算法等。图的表示主要有两种方式，即邻接矩阵和邻接表。在邻接矩阵中，节点和边分别用矩阵的行和列表示；在邻接表中，节点和边分别用链表分析能力，提供丰富的图分析算法和深度图算法；支持标准图查询语言并兼容openCypher，并具备海量数据3D图展示能力。可以帮助用户快速开发欺诈检测、推荐引擎、社交网络分析、知识图谱等应用

兴起，为反欺诈领域带来了新的曙光，成为精准打击欺诈行为的有力武器。一、图计算技术与反欺诈的初次邂逅（一）何为图计算图计算技术是一种基于图数据结构进行数据处理和分析的技术。在图中，节点代表实体，比如图计算技术：反欺诈战场上的秘密武器在数字化浪潮中，金融、电商等行业的线上业务蓬勃发展，与此同时，欺诈行为也愈发猖獗。传统的反欺诈手段在面对日益复杂多变的欺诈网络时，逐渐显得力不从心。而图计算技术的用户、交易、设备等；边则表示实体之间的关系，像交易关联、社交关系、设备登录关系等。通过对图结构的遍历、挖掘和分析，图计算技术能够发现隐藏在数据背后的复杂关系和模式。（二）传统反欺诈的困境以往的反欺诈方法多中，传统方法可能仅关注单笔交易的金额、时间等属性，而忽略了交易背后的用户关系网络、资金流向网络等重要信息。二、图计算技术在反欺诈场景中的实战应用（一）构建关系图谱，洞察欺诈网络在反欺诈场景中，首先要信誉用户互动、处于欺诈网络核心位置的节点，其重要性得分会较高，从而被标记为重点关注对象。（三）实时监测与预警，及时拦截欺诈图计算技术具备实时处理能力，能够对不断产生的交易数据进行实时分析。当新的交易数据

和数据安全，还能充分利用多方数据进行全局模型的构建，提高了模型的准确性和泛化能力。联邦学习在联合建模、联合预测等领域有着广泛的应用前景。以可信执行环境为代表的基于可信硬件的隐私计算技术：可信执行环境通过隐私计算技术体系主要可以分为三类：基于密码学的隐私计算技术、人工智能与隐私保护技术融合衍生的技术，以及基于可信硬件的隐私计算技术。以多方安全计算为代表的基于密码学的隐私计算技术：多方安全计算基于现代密码学原理，通过一系列复杂的算法和协议，实现在不暴露原始数据的前提下，完成多方间的数据融合计算。这种技术主要用于联合统计、联合查询、联合建模和联合预测等场景，有效保护了参与方的数据隐私，同时实现了数据软硬件方法在中央处理器中构建一个安全的区域，这个区域能够抵御外部攻击，保证内部加载的程序和数据在机密性和完整性上得到保护。这种技术有效隔离了敏感数据的处理过程，防止了数据泄露和篡改，为隐私计算提供了坚实的硬件基础。的共享和利用。以联邦学习为代表的人工智能与隐私保护技术融合衍生的技术：联邦学习本质上是一种分布式机器学习的技术，它通过安全设计，使得各参与方之间的模型信息交换过程更加安全。这种技术不仅确保了用户隐私

隐私计算技术是一系列允许数据在保护隐私的同时被分析和利用的密码学和计算方法。主要包括以下几种：多方安全计算：这是一种密码学领域的隐私保护分布式计算技术，允许多个参与方在互不信任且没有可信第三方的情况下，协同计算一个约定函数，同时确保除计算结果外，各参与方无法通过计算过程中的交互数据推断出其他参与方的原始数据。联邦学习：联邦学习是一种分布式机器学习方法，允许多个节点或设备协同训练模型，而不需要可信的程序进行处理。同态加密：同态加密是一种特殊的加密形式，允许在加密数据上直接进行计算，计算结果在解密后与在原始数据上进行相同计算的结果相同，从而保护数据的隐私性。零知识证明：零知识证明允许一方向另一方证明某个陈述是正确的，而无需透露任何有用的信息，除了该陈述本身的真实性。差分隐私：差分隐私通过添加噪声来保护个人信息，确保在发布统计数据时，单个数据项对结果的影响被最小化，从而保护个人隐私。匿名化：匿名化技术通过去除或替换数据中的识别信息，使得数据在被使用时无法关联到具体的个人，实现隐私保护。

隐私计算技术是一系列在保护数据隐私的同时实现数据处理和分析的先进技术，以下是对一些主要隐私计算技术的详细介绍：多方安全计算（MPC）基本原理：基于密码学技术，通过将计算任务分解为多个子任务，并在多个、求均值、数据匹配等。应用示例：在金融信贷领域，多家银行可利用MPC技术联合评估客户信用风险，各方无需共享客户敏感数据，仅通过加密交互计算得出风险评估结果。联邦学习（FL）工作流程：包括数据划分、本地密文的乘法运算；全同态加密则能实现任意类型的计算操作。应用示例：在云计算环境中，用户可将加密数据上传至云端，云端利用同态加密技术直接对密文进行计算，如数据统计分析、机器学习模型预测等，计算结果返回给，利用加密技术和数学原理证明自己知道某个秘密或满足某个条件，而无需透露秘密本身。示例：在区块链领域，零知识证明可用于隐私保护和身份验证。例如，用户在进行区块链交易时，可通过零知识证明向验证者证明自己拥有创建一个可信的执行环境，该环境与操作系统和其他应用程序隔离，确保在其中运行的代码和数据的安全性和隐私性。技术实现：通过硬件指令和内存加密等手段，为应用程序提供一个安全的执行空间，即使在操作系统或其他软件被攻击的情况下，也能保证数据的隐私和计算的完整性。

方提供了安全的合作模式，具有广泛的应用前景。金融行业金融行业作为数据密集型行业，对数据的安全性和隐私性有着极高的要求。隐私计算技术为金融行业提供了有效的解决方案。在客户画像和风控领域，多家金融机构可以企业、互联网企业等社会数据融合的解决方案，为政府决策提供更为全面和准确的数据支持。隐私计算技术在金融、医疗健康和政务等行业具有广泛的应用前景。随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，隐私计算技术将在更多领域发挥重要作用，为数据共享和价值挖掘提供更为安全和有效的解决方案。随着数字化时代的快速发展，数据已成为各行各业的核心资源。然而，数据的隐私保护问题也日益凸显，如何在保障数据隐私的前提下实现数据共享和价值挖掘，成为了一个亟待解决的问题。隐私计算技术应运而生，为各参与通过隐私计算技术联合分析客户数据，为客户提供更精准的产品和服务推荐，同时避免了客户个人信息的泄露。在信用评估方面，隐私计算技术可以在不泄露客户已有贷款数额、黑名单等敏感信息的前提下，实现多家金融机构之间的信息共享，从而提高信用评估的准确性和效率。医疗健康行业在医疗健康行业，隐私计算技术同样具有广阔的应用前景。随着医疗数据的不断增加和人工智能技术的快速发展，利用医疗数据进行病情推断和医疗科研已成为

可信计算技术是一种通过在计算和通信系统中广泛使用基于硬件安全模块支持下的可信计算平台，以提高系统整体安全性的技术。可信计算技术的应用场景非常广泛，以下是一些常见的应用场景：数字版权管理：可信计算技术可以用于创建安全的数字版权管理系统，以防止数字内容被非法复制和分发。身份盗用保护：可信计算技术可以增强身份盗用保护措施，防止身份被盗用进行非法活动。保护系统不受病毒和间谍软件危害：通过使用可信计算技术，可以确保系统中的软件是完整的，没有被恶意软件篡改或注入。保护生物识别身份验证数据：可信计算技术可以保护生物识别身份验证数据的安全性，防止敏感信息被非法获取和使用。云环境安全：云环境需要更高的安全性，可信计算技术可以帮助提供更安全、更可信赖的云服务环境。数据安全存储和传输：通过可信计算技术，可以更安全地存储和传输敏感数据，防止数据被非法获取或篡改。虚拟专用网络：可信计算技术可以增强VPN的安全性，保护远程用户的数据传输安全。物联网安全：在物联网环境中，可信计算技术可以帮助保护各种设备和传感器的数据安全，以及确保数据的完整性和真实性。可信计算技术的应用场景非常广泛，可以在各种计算机系统中提供更高级别的安全性，保护数据和系统的完整性。

图数据库与图计算：连接数据的新范式在信息爆炸的时代，数据之间的关系往往比数据本身更有价值。图数据库与图计算技术应运而生，为我们提供了一种以关系为中心的数据处理方式，正在重塑多个领域的数据分析模式。图表达图模式匹配和遍历操作。这些语言通常比传统SQL更简洁地表达复杂的多跳查询。在计算优化上，内存计算、压缩技术和并行处理策略大大提高了大规模图处理的效率。一些系统还采用了增量计算技术，只重新计算图中发生变化的部分，而非整个图。随着数据互联程度的不断提高，图数据库和图计算技术的重要性将持续增长。它们不仅提供了一种高效处理关联数据的方法，更代表了一种以关系为中心的思维方式，为我们理解复杂系统提供了新的视角和工具。。大规模图计算面临的主要挑战是如何高效处理包含数十亿节点和边的图。分布式图计算框架通过将图分割到多台机器上并行处理来解决这一问题，同时需要精心设计以减少机器间的通信开销。技术实现与优化现代图数据库和计算连接相关数据，避免了昂贵的连接操作。这种特性使得图数据库在社交网络分析、推荐系统、欺诈检测和知识图谱等领域大放异彩。例如，在社交网络中查找两个人之间的连接路径，图数据库可以轻松应对，而传统数据库则可

需求，选择合适的隐私计算技术或组合，定制化地设计数据处理和计算方案。安全与效率的平衡：在保证数据隐私安全的同时，不断优化算法和技术实现，提高计算效率，以满足实际应用中对实时性和性能的要求。应用领域金融隐私计算技术是一种在数据处理和分析过程中，能够在不泄露敏感信息的前提下实现数据价值挖掘和共享协作的新兴技术，涵盖了多种技术分支和方法。主要技术类型多方安全计算（MPC）基本原理：基于密码学技术，多个数据交互的隐私安全，提升产业链的协同效率。发展趋势技术融合创新：不同隐私计算技术之间相互融合，取长补短，形成更高效、更安全的隐私计算解决方案。性能优化提升：随着硬件技术的发展和算法的不断改进，隐私计算的性能将不断提升，计算成本将逐渐降低，更易于推广和应用。标准化与规范化：行业内将逐步建立统一的技术标准和规范，提高不同隐私计算产品和系统之间的兼容性和互操作性。应用拓展深化：在更多领域和行业得到广泛应用，如物联网、人工智能、区块链等，推动各行业的数字化转型和创新发展。参与方在不泄露各自隐私数据的情况下共同完成计算任务。通过将数据加密后进行分布式计算，利用秘密共享、不经意传输、同态加密等技术确保计算过程中数据的保密性和完整性。联邦学习（FL）基本原理：多个参与方在

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、...

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...

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...

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...

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...

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...

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。

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...

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...