隐私安全计算白皮书

2021年,中国信通院云大所联合隐私计算联盟发布《隐私计算白皮书(2021年)》,全面展示了隐私计算发展状况。经过一年多的发展,隐私计算在政策、技术、应用等方面上均迎来了新的进展。《隐私计算白皮书,明确当前进展根据隐私计算技术出现、发展、落地到广泛应用的不同特点,梳理隐私计算发展阶段,明确当下发展阶段并研判未来发展前景。把握技术前沿,洞察发展趋势作为数据安全流通的关键技术,隐私计算技术向推动应用发展,综述行业现状,梳理发展热点通过对隐私计算商业模式、市场规模、科研、开源、互联互通等行业情况进行综述及分析,梳理隐私计算安全性、性能、互联互通、合规性等发展热点,把握行业整体脉络,为战略布局提供(2022年)》将全面展现行业成就及发展新态势,希望为产业界应用隐私计算技术提供参考指导,推动隐私计算行业健康发展,让隐私计算在数据要素市场建设过程中发挥更大的价值。本研究报告亮点如下:纵览发展历程落地的方向持续发展,可用性和可信性进一步增强。通过对技术发展的前沿进行整理和分析,洞察隐私计算技术发展趋势,为落地应用搭建桥梁。聚焦应用实际,凸显应用优势在广泛调研的基础上全面梳理隐私计算在实际数据流

2021年,中国信通院云大所联合隐私计算联盟发布《隐私计算白皮书(2021年)》,全面展示了隐私计算发展状况。经过一年多的发展,隐私计算在政策、技术、应用等方面上均迎来了新的进展。《隐私计算白皮书,明确当前进展根据隐私计算技术出现、发展、落地到广泛应用的不同特点,梳理隐私计算发展阶段,明确当下发展阶段并研判未来发展前景。把握技术前沿,洞察发展趋势作为数据安全流通的关键技术,隐私计算技术向推动应用发展,综述行业现状,梳理发展热点通过对隐私计算商业模式、市场规模、科研、开源、互联互通等行业情况进行综述及分析,梳理隐私计算安全性、性能、互联互通、合规性等发展热点,把握行业整体脉络,为战略布局提供(2022年)》将全面展现行业成就及发展新态势,希望为产业界应用隐私计算技术提供参考指导,推动隐私计算行业健康发展,让隐私计算在数据要素市场建设过程中发挥更大的价值。本研究报告亮点如下:纵览发展历程落地的方向持续发展,可用性和可信性进一步增强。通过对技术发展的前沿进行整理和分析,洞察隐私计算技术发展趋势,为落地应用搭建桥梁。聚焦应用实际,凸显应用优势在广泛调研的基础上全面梳理隐私计算在实际数据流

中国信通院发布了《全球数字治理白皮书(2023年)》。连续四年发布白皮书核心观点包括：全球数字治理面临复杂多变新形势，前沿人工智能“飞跃”突破敲响安全警钟，人工智能技术军民两用、危险难预测、转移难监测、私营部门主导等特性放大了伦理偏见、虚假信息、隐私泄露、版权侵权等风险，引发数据主权、文化多样性、劳动替代等讨论。数字治理焦点议题新方案涌现。世界主要国家人工智能治理模式初具雏形，大国间围绕人工智能安全合作共识初建，未来各方如何围绕透明度、数据集、版权、评估工具等具体领域开展合作仍有待观察。全球数字治理变革加速。多利益攸关方在联合国、二十国集团等多边平台上日益活跃，数字治理多边模式和多利益攸关方

中国信通院发布了《全球数字治理白皮书(2023年)》。连续四年发布白皮书核心观点包括：全球数字治理面临复杂多变新形势，前沿人工智能“飞跃”突破敲响安全警钟，人工智能技术军民两用、危险难预测、转移难监测、私营部门主导等特性放大了伦理偏见、虚假信息、隐私泄露、版权侵权等风险，引发数据主权、文化多样性、劳动替代等讨论。数字治理焦点议题新方案涌现。世界主要国家人工智能治理模式初具雏形，大国间围绕人工智能安全合作共识初建，未来各方如何围绕透明度、数据集、版权、评估工具等具体领域开展合作仍有待观察。全球数字治理变革加速。多利益攸关方在联合国、二十国集团等多边平台上日益活跃，数字治理多边模式和多利益攸关方

计算技术提供参考指导，推动隐私计算行业健康发展，在数据要素市场建设中发挥更大的价值。白皮书指出，近年来，在政策驱动和市场需求同时作用下，隐私计算技术作为保障数据安全流通的有效方式，乘时乘势高速发展，已逐渐白皮书（2022年）》。星环科技积极参与了白皮书的编写工作，包括隐私计算技术分析、应用分析、发展热点问题分析等。《隐私计算白皮书（2022年）》全面展现了行业成就及发展新态势，旨在为产业界应用隐私成为促进数据要素跨域流通和应用的核心技术，广泛应用于金融、通信、互联网、政务、医疗、制造、能源等诸多领域。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，为隐私计算提供负责节点间大量多批次加密信息的传输，多种加密安全手段和优异的通信架构，确保平台在大数据量下也能获得卓越的性能。星环科技基于隐私计算的数据流通产品支持多方AI协作，可以提供端到端的数据安全防护、隐私保护与隐私计算技术；提供基于硬件安全防护的可信计算提供卓越的联合建模能力，保障数据可用不可见；提供基于零信任架构和TEE技术，保证企业数据的安全和合规使用的能力。支持隐私查询、隐私求交、匿踪查询、横纵向

中国信通院发布了《全球数字治理白皮书(2023年)》。连续四年发布白皮书核心观点包括：全球数字治理面临复杂多变新形势，前沿人工智能“飞跃”突破敲响安全警钟，人工智能技术军民两用、危险难预测、转移难监测、私营部门主导等特性放大了伦理偏见、虚假信息、隐私泄露、版权侵权等风险，引发数据主权、文化多样性、劳动替代等讨论。数字治理焦点议题新方案涌现。世界主要国家人工智能治理模式初具雏形，大国间围绕人工智能安全合作共识初建，未来各方如何围绕透明度、数据集、版权、评估工具等具体领域开展合作仍有待观察。全球数字治理变革加速。多利益攸关方在联合国、二十国集团等多边平台上日益活跃，数字治理多边模式和多利益攸关方

中国信通院发布了《全球数字治理白皮书(2023年)》。连续四年发布白皮书核心观点包括：全球数字治理面临复杂多变新形势，前沿人工智能“飞跃”突破敲响安全警钟，人工智能技术军民两用、危险难预测、转移难监测、私营部门主导等特性放大了伦理偏见、虚假信息、隐私泄露、版权侵权等风险，引发数据主权、文化多样性、劳动替代等讨论。数字治理焦点议题新方案涌现。世界主要国家人工智能治理模式初具雏形，大国间围绕人工智能安全合作共识初建，未来各方如何围绕透明度、数据集、版权、评估工具等具体领域开展合作仍有待观察。全球数字治理变革加速。多利益攸关方在联合国、二十国集团等多边平台上日益活跃，数字治理多边模式和多利益攸关方

计算技术提供参考指导，推动隐私计算行业健康发展，在数据要素市场建设中发挥更大的价值。白皮书指出，近年来，在政策驱动和市场需求同时作用下，隐私计算技术作为保障数据安全流通的有效方式，乘时乘势高速发展，已逐渐白皮书（2022年）》。星环科技积极参与了白皮书的编写工作，包括隐私计算技术分析、应用分析、发展热点问题分析等。《隐私计算白皮书（2022年）》全面展现了行业成就及发展新态势，旨在为产业界应用隐私成为促进数据要素跨域流通和应用的核心技术，广泛应用于金融、通信、互联网、政务、医疗、制造、能源等诸多领域。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，为隐私计算提供负责节点间大量多批次加密信息的传输，多种加密安全手段和优异的通信架构，确保平台在大数据量下也能获得卓越的性能。星环科技基于隐私计算的数据流通产品支持多方AI协作，可以提供端到端的数据安全防护、隐私保护与隐私计算技术；提供基于硬件安全防护的可信计算提供卓越的联合建模能力，保障数据可用不可见；提供基于零信任架构和TEE技术，保证企业数据的安全和合规使用的能力。支持隐私查询、隐私求交、匿踪查询、横纵向

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":...

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。

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。...

OverviewUnstructureddatamanagementismoreimportantthaneverduetotheriseofbigdata.Managingandgleaningbusinessvaluefromunstructureddataisofutmostimportancetoenterprisestoday.Advancementsinmachinelearning,aswellasdeeplearning,technologiesnowenableorganizationstoefficientlyaddressunstructureddataandimprovequalityassuranceefforts.Inthefieldofartificialintelligenceormachinelearning,embeddingsandvectordatabaseshavebecomeincreasinglyimportantfortacklingawiderangeofproblems.Thesetechniquesareusedtorepresen...

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

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

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"}...

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...

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•...