基于大模型的代码审计

具有多方面特点及影响，具体如下：大模型写代码优势提升效率：能快速根据自然语言描述生成代码片段甚至完整的代码文件，比如开发人员只需用自然语言描述想要实现的功能，大大节省编写基础代码结构的时间，让开发人员将更多精力聚焦在业务逻辑优化等关键环节上。辅助学习：对于编程初学者来说是很好的学习帮手，他们可以向大模型咨询代码语法、不同编程语言特性以及各类算法的代码实现方式等基础知识，大模型会详细给出相应代码并配以。缺乏上下文理解深度：有时难以完全精准地贴合复杂项目的特定上下文和业务需求，尤其是涉及到特定行业领域、具有复杂业务规则的代码编写任务，大模型给出的代码可能只是通用模板，还需要开发人员依据实际情况进一步调整完善。知识更新滞后：大模型的知识截止到其训练时的数据，如果编程语言有了新的版本更新、推出了新的特性或标准库函数有变化，它可能无法及时知晓并运用，导致生成的代码采用了过时的写法。大模型写代码应用场景快速原型开发：在项目初期需要快速搭建起一个可运行的代码原型来验证想法、展示功能时，大模型可凭借其快速生成代码的能力，帮助开发团队快速产出雏形，例如开发一个简单的移动端应用原型，大模型可以生成相应的前端页面

大数据在审计中的应用在审计程中，大数据技术可以帮助审计人员高效地分析海量数据，发现潜在的风险和问题。数据挖掘和分析：数据挖掘可以帮助审计人员快速地从业务数据中提取重要信息。基于数据挖掘技术可以进行常见。基于大数据技术，审计人员可以更加高效、快速和准确地分析业务数据，发现问题和风险。同时，大数据还可以帮助审计人员进行实时监测和风险管理，从而保护公司的利益。多维度分析、异常检测和规则挖掘等，这些都是审计过程中非常重要的环节。在大数据环境中，审计人员可以利用数据挖掘并结合机器学习算法，从大量数据中挖掘出异常情况，发现潜在风险并采取相应的措施，避免公司的重大经济损失。数据交叉验证：在审计中，数据交叉验证是一种非常普遍和重要的方法。对数据进行交叉验证，审计人员可以检测数据的一致性、准确性和完整性。在大数据环境下，由于数据的复杂性和丰富性，数据交叉验证变得更加重要。采用大数据技术，审计人员可以进行多维度交叉验证，确保数据的准确性和完整性。风险管理：在大数据环境下，风险管理显尤为重要。数据分析和挖掘能够帮助审计人员快识别出风险和问题。采用大数据技术，审计人员

基于大模型开发应用是当前人工智能领域的热门方向，以下从应用场景、开发流程、面临挑战等方面介绍如何基于大模型做应用：应用场景探索智能客服：利用大模型理解用户咨询内容，自动生成准确回答。如电商平台的售后基础代码框架，检查代码中的语法错误并给出修改建议。开发流程明确需求：确定应用解决的具体问题和功能。如开发智能客服，需梳理常见问题类型、用户交互方式、响应速度要求等。选择大模型：依据需求和资源选择合适的大模型。考虑模型的性能、适用场景、可访问性、成本等。数据准备：部分场景下，需用特定数据微调大模型。收集、整理相关数据，如智能客服收集历史对话数据，确保数据质量与多样性。开发集成：通过API调用或本地部署方式将大模型集成到应用中。使用API简单快捷，适合初创项目；本地部署可保障数据安全与隐私，适合对数据敏感的应用。开发过程中，结合前端界面设计，打造良好用户体验。测试优化：对应用进行功能测试，检查咨询，大模型可快速回应商品退换货政策、物流进度等常见问题，提高客服效率与用户满意度。内容创作辅助：在写作、设计领域发挥作用。例如，帮助文案撰写人员生成创意、完善内容，为设计师提供设计理念和文案描述

曲线》中低代码(Low-code)也正处于峰值。当“聪明”的GPT遇上“平民化”的低代码，两大热门技术的融合能否在真正意义上变革传统开发?大模型能通过自然语言理解自动生成需求文档及代码供给低代码开发者要的是，通过大模型对于文档、模版、业务流程、样例、源码的自学习能力，融合低代码的设计编排和逻辑优化能力，使得低代码定位形态升级、开发边界扩大，价值范围打开，可以预见，融合大模型能力的低代码开发平台有望成为GPT2B应用落地的加速器。因此，我们需要重新定义低代码开发平台。使用，也具备自动检测和修复代码错误、自动优化代码、找出冗余并提供高效方案等自动化能力，为开发者带来需求模式、设计模式、开发模式的变化，节省时间成本、代码质量更优、进一步降低开发者的门槛和学习成本。更重GPT的横空出世，全球软件厂商掀起一股智能化开发热潮。据Gartner新发布的《2023年新兴技术成熟度曲线》显示，生成式AI正位于顶峰，同样在Gartner发布的《2023年中国ICT技术成熟度

-TranswarpAuditTranswarpAudit是一款面向大数据的安全审计软件，基于大数据组件的审计日志，对用户的登录、授权、文件操作、数据库表操作等行为进行审计溯源，并对危及到安全的风险事件告警。除此之外，该工具能实时监测平台中的针对敏感数据的操作事件，一旦发生数据泄露，能及时告警通知。大数据审计是指利用大数据技术对各种规模的大型数据集进行审计的过程。这个过程涉及到集成、处理、分析和验证这些数据集，以确定其真实性和准确性。在许多情况下，大数据审计被用于审计财务数据、业务数据或其他任何类型的数据，以帮助确保数据的完整性和可靠性。大数据审计通常包括以下步骤：数据采集：从各种源（如数据库、日志文件、社交媒体等）收集大量数据。数据预处理：对采集到的数据进行清洗、转换和标准化，以便进行）对处理后的数据进行深入分析。生成报告：根据分析结果生成审计报告，其中包括对数据的评估和任何可能存在的风险的说明。审计执行：由专业的审计人员手动验证和分析结果，以确保数据的准确性和完整性。大数据审计的优势在于，可以比传统的审计方法更快速、更准确地检测和识别潜在的数据风险。此外，通过利用大数据技术，审计人员可以处理更大规模的数据集，从而获得更深入的见解和更全面的审计结果。大数据安全审计软件

。通过建立多维度、实时更新的数据抽取、加工和展现模型，审计人员能够在短的时间内获得整个企业的业务数据，快速地识别出异常数据和异常业务，精确地找到潜在的风险和漏洞，有效地提高了审计效率。大数据技术可以提高审计准确性。在传统审计过程中，由于抽样数据基于统计方法，存在随机误差和抽样误差，导致在审计过程中被评估对象的整个业务情况无法全面反映。而大数据技术使得审计过程能够基于全量数据进行，消除了抽样误差，可以更加准确地收集、分析和评估企业的业务。同时，利用大数据技术的数据挖掘和机器学习算法，可以快速进行业务风险评估、数据质量评估、交易监控以及模型验证等工作，有助于审计人员深入挖掘数据背后的信息，准确地随着数字技术的发展和普及，大数据成为了重要的商业资源。利用大数据技术，企业可以更好地理解自身业务，制定更加准的营销策略和优化其经营管理。而对于审计域，大数据具有更为关键的意义，能够突破传统审计的局限，在审计工作中实现高效、准确的审计。大数据技术可以提高审计效率。传统审计过程中，我们一般会采用人工抽样、软件筛选、Excel处理等方式进行数据收集、清洗和分析。而大数据技术提供了更加高效的数据处理途径

。数据分析和挖掘：大数据技术可以帮助审计人员更深入、更全面地理解企业的业务运营和财务状况，并从中发现异常和风险。通过使用数据挖掘和模型推断等技术，审计人员能够挖掘数据中的隐藏信息、发现控制缺陷和欺诈大数据在审计中的应用主要体现在以下几个方面：采集和存储数据：审计部门可以使用大数据技术获取和存储大量的数据，包括以往的审计数据、财务报表、市场数据、社交媒体数据等。这些数据可用于分析、比较和识别风险行为。自动化审计：大数据技术可以自动化地分析数据，为审计人员提供更多有用的信息。通过自动化审计，审计人员能够有效地监控和识别异常交易、异常账户活动等风险。实时监测：大数据技术可以帮助审计人员实时监测企业业务活动，即时了解风险并采取相应措施。例如，通过实时监测交易流程，审计人员可以检测交易是否符合规定，是否存在欺诈行为。风险评估：大数据技术可以帮助审计人员更加准确地评估企业风险。审计人员可以分析历史数据、市场数据和其他相关数据，根据这些数据预测未来发展趋势，并制定有效的风险管理策略。

。星环数据库监测与审计软件-TranswarpAuditTranswarpAudit是一款面向大数据的安全审计软件，基于大数据组件的审计日志，对用户的登录、授权、文件操作、数据库表操作等行为进行审计溯源数据审计系统是一种帮助企业进行数据审计的技术工具。该系统通常具备以下功能：数据收集：可以从各种数据源（如数据库、文件、日等）自动或手动收集需要审计的数据。数据分析：对收集的数据进行分析，找出其中的潜在问题、异常行为和安全隐患等。数据可视化：以图表、报表等形式将审计数据可视化，帮助审计人员更好地理解和分析数据。安全管理：管理审计数据的访问权限、审计过程中的异常事件告警等。核查监控：对审计人员和系统管理员的操作进行监控和审计，以确保审计结果的可靠性和公正性。报告输出：生成审计报告，为企业提供有效的治理建议。数据审计系统有助于企业发现潜在的数据安全风险和数据管理漏洞，提高数据质量和数据治理的水平，并对危及到安全的风险事件告警。除此之外，该工具能实时监测平台中的针对敏感数据的操作事件，一旦发生数据泄露，能及时告警通知。

大数据技术在内部审计信息化建设中发挥着越来越重要的作用。内部审计可借助大数据技术进行深度应用。审计流程管理模块：审计流程管理模块的核心目标是实现审计工作的项目化和扁平化管理。它能够随着审计项目的推进及时了解各个审计项目的进度和结果，还可以实现审计项目的共享和协同。系统使用者可以根据各自的权限，查阅审计项目的档案，获取有用的数据和资料，从而提高工作效率，提升审计工作质量。数据挖掘模块：将企业使用的各种内外部信息化系统的数据接入审计系统的底层数据库，包括业务系统、财务系统、人力资源等系统。通过对底层数据库数据的抽取、过滤和分析，并运用多样化的数据分析和挖掘手段，可以更好地识别数据中所蕴含的价值，推动审计工作向着数据化、可视化、智能化、多维化、详细化方向发展。持续监测模块：在数据挖掘的基础上，企业应进一步建立持续监测模块。通过对各业务信息系统数据的自动抽取和实时交互，利用数据挖掘技术实现内部审计而更新流程，使得每个步骤都有档可查，有迹可循。审计流程管理并不仅仅是保存审计电子文档，还可以进行审计项目计划、人员调配、时间安排、执行风险评估等操作，使审计工作流程化、规范化。这样不仅管理层可以

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...

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...

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...

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...

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。

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、...