隐私算法公司有哪些

隐私求交算法是安全多方计算（MPC）领域中的一个重要算法，旨在使两个或多个参与方在不泄露各自集合中其他元素信息的前提下，计算出他们所拥有集合的交集。以下是一些常见的隐私求交算法：基于哈希的隐私求交场景：适用于对隐私要求不是极高、数据规模较小且对计算速度要求较高的场景，如一些简单的用户兴趣标签求交场景。基于同态加密的隐私求交算法基本原理：同态加密允许在密文上进行特定的计算，计算结果解密后与在明文上进行相同计算的结果一致。在隐私求交中，参与方利用同态加密算法对各自集合元素进行加密，然后将加密后的集合发送给对方或一个可信第三方。接收方在密文上进行求交计算，最后将结果解密得到交集。优点：安全性较高要求极高的场景，如金融机构之间的客户信息交集计算、医疗数据的隐私求交等。基于混淆电路的隐私求交算法基本原理：将求交计算任务转化为一个布尔电路，然后对电路中的每个门进行混淆处理，生成混淆电路。参与方通过交互增加，导致性能下降。应用场景：适用于需要进行复杂计算且对隐私保护要求较高的场景，如多方联合数据挖掘中的复杂条件求交等。基于不经意传输的隐私求交算法基本原理：不经意传输是一种密码学协议，允许发送方将多个

隐私计算算法是一系列技术手段，旨在在保护数据隐私的同时，允许对数据进行有效计算和分析。以下是一些关键的隐私计算算法及其应用：差分隐私算法：差分隐私是一种密码学手段，通过添加随机噪声来隐藏单个数据点的信息，使得攻击者无法通过数据分析结果识别出任何个体信息。其核心思想是在数据查询过程中引入随机性，以保护个体隐私。数据脱敏算法：数据脱敏是在保留数据可用性和统计性的基础上，通过失真等变换降低数据敏感度，以实现隐私保护。匿名化算法：匿名化技术通过“去识别化”实现隐私保护。常见的匿名化模型包括K匿名化、(α,k)-匿名、L-多样性和T-接近性。联邦学习算法：联邦学习是一种分布式学习方法，允许多个参与方在不共享原始数据的情况下共同训练机器学习模型，从而保护用户数据隐私。同态加密算法：同态加密允许对加密数据进行计算，计算结果解密后与在原始数据上进行相同计算的结果相同，从而实现数据在使用过程中的隐私保护。隐私保护的进化计算算法：例如，隐私保护的遗传算法和隐私保护的粒子群优化算法等，这些算法在不泄露个体数据的前提下，通过隐私计算技术寻找最优解。基于个性化隐私保护的协同过滤算法：这种算法结合差分隐私技术，通过随机翻转机制保护隐私敏感评分，然后使用贝叶斯估计方法重建项目间的联合分布，以提高推荐系统的准确性。

星环科技是国内一家专业的隐私计算公司，致力于为企业提供安全可靠的数据隐私保护解决方案。星环科技分布式隐私计算平台SophonP²C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，为隐私计算提供完整的解决方案，以隐私保护为前提，解决了跨组织协作时无法安全利用各方数据的困境。平台支持联邦学习、多方安全计算、匿踪查询等功能；性能方面，联邦学习与多方安全计算可达亿级数据量，助力数据要素安全流通和价值迸发，实现数字经济时代下的跨企业和行业的AI协作。星环科技的隐私计算技术已落地如数据流通、政务民生、金融营销等垂直业务场景，为跨企业数据协作提供安全可信的平台支持。在政务民生场景，SophonP²C通过纵向联邦学习联合居民用电数据与用水数据，生成群租房预测名单。在联合建模过程中，全程明文数据不出，有效保护了居民用水用电的数据隐私信息。联合训练模型比本地单独用电数据训练的。在精准营销场景，通过纵向联邦学习，车企安全引入了多方数据，丰富用户特征维度，对用户行为进行统计分析。在联合建模过程中，全程明文数据不出本地，有效保护了车企与支付机构的数据隐私信息。此外，在挖掘目标

隐私计算算法是在不暴露原始数据的情况下对数据进行分析和处理的一系列技术方法，以下是一些常见的隐私计算算法：安全多方计算算法混淆电路算法：将计算电路转化为加密形式，参与方通过交互加密信息来模拟电路的文上进行乘法运算，解密后的结果与明文乘法运算结果一致。差分隐私算法拉普拉斯机制：通过向查询结果中添加服从拉普拉斯分布的噪声来实现差分隐私保护。噪声的大小与隐私预算有关，隐私预算越小，添加的噪声越大，对计算过程，从而在不泄露各自数据的情况下得到计算结果。秘密分享算法：把数据或计算结果分割成多个份额，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。同态加密算法加法同态加密算法：允许在密文上直接进行加法运算，计算结果解密后与在明文上进行相同加法运算的结果相同。例如，在处理加密的金融交易数据时，可以对加密后的金额进行加法运算，而无需解密数据。乘法同态加密算法：支持在密隐私的保护程度越高，但对数据可用性的影响也越大。指数机制：用于处理在离散数据集合上的选择问题，根据数据的敏感度和隐私预算，为每个数据元素分配一个选择概率，通过随机采样的方式从数据集中选择元素，从而保护数据隐私。

隐私计算正在成为当今数字时代中的一个热门话题。作为一种创新的数据处理方式，隐私计算能够在保护用户数据隐私的同时，实现数据的有效利用。星环科技就是隐私计算服务公司之一。星环科技分布式隐私计算平台-SophonP²C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，为隐私计算提供完整的解决方案，以隐私保护为前提，解决了跨组织协作时无法安全利用各方数据的困境。平台支持联邦学习、多方安全计算、匿踪查询等功能；性能方面，联邦学习与多方安全计算可达亿级数据量，助力数据要素安全流通和价值迸发，实现数字经济时代下的跨企业和行业的AI协作。星环科技的隐私计算技术已落地如数数据不出，有效保护了居民用水用电的数据隐私信息。联合训练模型比本地单独用电数据训练的模型AUC提升20%以上，赋能政务决策高效的处理分析能力，为政府有效排查群租房，消除群租房造成的消防、安全隐患，打造，全程明文数据不出本地，有效保护了车企与支付机构的数据隐私信息。此外，在挖掘目标用户，并对用户意向进行精准触达，节约推广成本的同时，有效提升了广告转化率，摆脱传统广告投放模式的高成本束缚，使低成本

数据中台公司有哪些：以星环科技为例在当今数字化转型的浪潮中，数据中台已成为企业构建数据驱动能力的关键基础设施。数据中台公司通过提供技术解决方案，帮助企业整合、治理和利用分散的数据资源，实现数据价值的提高。本文将介绍数据中台领域的主要参与者类型，并以星环科技为例，探讨这类公司的技术特点和服务模式。数据中台公司的类型数据中台领域的公司大致可分为三类：传统IT巨头的相关业务部门、专注于大数据领域的创新企业以及提供垂直行业解决方案的专业厂商。一类公司通常拥有完整的产品线和广泛的客户基础，能够提供从基础设施到应用的全栈服务。第二类公司则更加聚焦于技术创新，在大数据处理、实时计算等特定领域具有明显优势。第三类公司深入了解特定行业的业务流程和数据特点，能够提供高度定制化的解决方案。星环科技的技术架构作为大数据领域的代表性企业，星环科技构建了一套完整的数据中台技术体系。其核心包括分布式计算框架、数据仓库解决方案、数据资产管理平台和智能分析工具。在底层架构上，该公司采用了分布式存储和计算技术，能够处理海量数据并保证系统的高可用性。中间层提供数据集成、清洗、建模和治理能力，确保数据质量和一致性。上层则

传统的脱敏算法包括：替换、仿真、加密、遮掩、混淆、偏移、均值化等。替换：替换是指使用具有相似业务特征的伪装数据来替换原始数据中的敏感数据，使原始数据中的相关字段失去原始语义，从而破坏其可读性。为了数据之间的关系，使脱敏后的数据具有良好的可用性。加密：加密是指使用密码算法对敏感数据进行加密，加密后的数据在逻辑规则和格式上与敏感数据的原始内容一致。未经授权的外部用户只能访问无实际意义的密文数据。在。该算法在实现数据脱敏、保护敏感数据真实信息的同时，更好地保持了敏感数据原始内容的格式，是目前广泛使用的脱敏算法。混淆：混淆是指在指定条件下打乱和重新分布敏感数据内容，破坏与其他字段数据的关系，使混淆后的数据不再具有原始内容的语义。混淆算法可以保持敏感数据原始内容的组成格式，如将数字混淆为数字、字母混淆为字母、符号混淆为符号，一般不影响数据统计特征等业务数据信息。偏移：偏移主要是通过随机移位敏感数据内容来改变数据内容，偏移算法一般适用于数值数据。例如，我们可以统一偏移一定数量的个人敏感时间数据，以实现数据脱敏的目的，但该算法在背景关联等特定条件下也有破解的风险，因此在实际应用中通常与其他算法结合

脱敏算法，具备优秀的数据隐私保护能力。在数据加密上，TimeLyre支持基于SSL/TLS两类协议进行数据加密，确保数据传输过程的安全。Timelyre支持可视化监控，通过丰富的仪表盘、告警与通知、实时，2021年美国商务部和安全局发布了新控制措施，禁止美国公司向中国和俄罗斯等“有问题”的国家出口和转售网络安全产品，后续可能会受到一定的影响，另外在这些开源监控工具在SQL执行、用户管理、资源调度等方面，jwt的认证密钥为空字符串，攻击者可以伪造任意用户身份在InfluxDB中执行SQL语句，带来巨大的安全风险。开源软件存在“被制裁”风险：Influxdata属于国外开源软件，其官网有公开说明，产品和无损数据压缩支持snapyy、gzip等常用压缩算法，同时内置多种数据类型、类型编码、场景数据编码等多种编码方式；数据压缩率可以达到5-20倍；同时星环科技也可以提供有损数据压缩的解决方案，数据将在工业制造行业应用特点，兼顾低成本、灵活扩展性和独享性、安全性。边缘端采集处理好的时序数据文件块直接上传到云端使用，无需二次加工，云边同步延迟低。重算力、重隐私，且轻存储、轻资产，满足企业生产核心业务需求

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...

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。

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...

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...

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...

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...

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...

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...

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...