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

-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

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

。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

数据库作为提供数据存储与处理能力的基础软件，是信息系统的基础、信息安全的基石，因此，数据库自主可控和国产化替代已经刻不容缓。兼容性是国产化替代关键，自研数据库更具潜力Oracle数据库发展较早，在国内市场内占领了一定先机，企业经过信息化的长期积累和革新，基于Oracle开发了大量的系统业务。为了能够适配新的国产数据库产品，必须对应用代码进行大量修改，各数据表的数据类型、函数、语法规则需要进行系统、全面的改造，这就要求新的国产数据库对原有数据库能够有很好的兼容性支持，降低迁移的代码改造成本。Oracle经过多年的发展，在SQL语言、性能、实例形态、容灾方案等方面有很多积累扩展。若要实现Oracle数据库的国产化替代，除了要能够提供在性能、容灾能力、安全能力等方面全方位提供对等的能力，首先要解决的就是如何兼容Oracle的大量SQL方言，尤其是Oracle的PL/SQL这一独特的广受欢迎的语法体系。中国信通院《数据库发展研究报告》中表示，“国内关系型数据库产品中多数是基于MySQL和PostgreSQL二次开发的”。因此，这些产品对MySQL、PostgreSQL兼容性较好，但没有体系化的...

近年来，随着数字经济的蓬勃发展，数据跨境活动日益频繁，数据处理者的数据出境需求快速增长。为规范数据出境活动，保护个人信息权益，维护国家安全和社会公共利益，促进数据跨境安全、自由流动，国家互联网信息办公室公布了《数据出境安全评估办法》，9月1日起施行。《数据安全出境评估办法》构建了我国数据出境安全评估的制度，然而企业在具体落地方面，还存在诸如数据分类分级；重要数据识别、存储、管理；数据安全监督；敏感数据防泄露等实际困难，国内迫切需要落实数据安全出境的企业。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，构建明日数据世界。在数据安全与流通方面，星环科技具备一系列产品和解决方案。针对有数据跨境需求的企业，星环科技可以提供一套可落地的企业数据安全出境合规解决方案，为企业提供数据跨境一站式服务，助力企业高效、合规的开展数据流通业务。以某智能车企云端车联网全球化数据安全合规案例为例，针对客户面对的系统内存在大量个人隐私数据，但是没有资产地图；缺乏数据分类分级策略；缺乏个人隐私数据使用、流转的监测与防护；需要敏感资产风险评...

企业选择合适的图数据库需要考虑多方面的因素，包括以下几点：数据集规模：如果需要处理大规模的图形数据，应选择支持水平扩展和集群部署的图数据库。查询需求：不同的图数据库对数据类型和查询需求的支持程度有所不同，应根据实际需求选择。性能和可扩展性：不同的图数据库性能和可扩展性有所不同，应选择性能和可扩展性良好的图数据库。支持程度：选择使用支持程度好的图数据库，可以得到更好的技术支持。维护和成本：选择维护成本低、方便使用的图数据库，能够降低维护成本和使用难度。在选择图数据库时，应根据具体需求进行综合分析、评估和选择。星环科技分布式图数据库是国内比较知名的图数据库产品之一。星环分布式图数据库StellarDB星环科技在图计算领域深耕多年，自主研发了分布式图数据库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...

星环科技数据底座方案已在多个场景落地应用：广西某水电企业工业大数据生态云平台按照“统一规划、统一设计、统一建设”原则开展适应电力能源需求的“云-雾-端”多级、多云协同云计算架构设计。形成电力能源企业计算云、存储云、网络云、安全云等多云架构体系。打造包含智慧运营中心、设备状态诊断中心、安全应急中心、气象资源中心、智慧营销中心与智慧电厂的核心智慧化平台，实现数字化业务管控、智慧化企业经营和生态化商业服务的完整生态，实现企业的数字化转型。工业大数据生态云平台实施分为平台构建、数据资产治理实施与基础门户建设三个部分。其中IaaS层提供计算资源、存储资源、网络资源等基础设施服务；PaaS层由容器云、微服务治理、DevOps、敏捷开发平台、大数据平台、数据资产管理、统一应用门户等组成，为上层智慧企业应用提供基础能力平台的支撑，未来可进一步扩展人工智能平台、元宇宙、区块链、数字孪生等新技术应用平台；SaaS层应用提供数字化业务管理、智慧化企业运营管控、生态化商业服务等应用，并基于统一应用门户为用户提供交互服务。新能源集控中心是实时数仓在新能源方面的应用，跟水电比较像，比如区域监控中心一体化大数据应用...

在边缘计算领域，星环科技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。Sophon在智能制造、智能安防、智能工地、智能交通、智能城市、智能校园、智能加油站等城市治理、设备可预测性维护等云边一体场景有着广泛的应用。当前边缘计算作为产业数字化转型核心技术已形成共识，我国也高度重视边缘计算的发展，积极推进边缘计算在工业互联网等多个领域的技术、标准与产业发展。星...

近日，领先的IT市场研究和咨询公司IDC发布2022年数字政府百强榜，梳理出数字政府领域领先的技术供应商，评估了技术提供商的市场能力及市场份额。星环科技作为企业级大数据基础软件开发商，成功入选IDC数字政府百强榜“大数据及数据治理”模块。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，形成了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。在政府领域，星环科技通过智慧政务数字底座为政府数字化转型建设提供计算、存储、算法等基础能力支撑，归集业务数据，优化业务流程，治理出有价值的数据资源，进行专题分析沉淀数据资产，服务部门之间数据共享与业务协同，服务领导决策与政策制定，服务公众、企业便捷办事。公司产品已被多个部委或省市机关部门使用，助力构建数字化政府，提升治理效率。比如星环科技基于数据云平台TDC为建设上海市数据资源平台提供了底层支撑，将70多个委办局以及16个区县业务库的结构化和非结构化数据进行归集，构建三级数据共享交换体系，保障数据安全，支撑“一网通办”等数据服务能力。此外，根据不...

利用星环科技数据云平台TDC打造的基于PaaS平台的绿色轨道交通线网指挥中心，为轨交集团打造技术中台、数据中台、模型中台、业务中台。与传统模式相比，PaaS模式采取集约化部署，能大大提高资源利用率；可为开发人员提供隔离的租户环境，灵活选择所需大数据与AI能力，进行探索分析和数据挖掘。技术中台：统一资源管控，灵活资源分配，快速资源申请与部署。数据中台：全量数据接入；面向应用主题的指标计算与规范化数据存储。模型中台：基于人工智能、深度学习的算法模型，支撑业务分析、评估、与决策。业务中台：采用微服务架构，串联系统功能，打通整合业务应用。通过采集实时能耗、电能质量、设备状态等实时数据和客流信息、列车运营信息、基础信息等非实时数据，基于星环科技智能分析工具Sophon进行建模预测，支撑上层能耗统计与监测应用、能耗综合评估应用，实现行车调度精细化，促进轨道交通绿色低碳发展。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据全生命周期提供基础软件与服务，形成了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。通过为企业搭建数字化转型的数字底座，星环科技助力政府、金融、能源、...

随着科技和信息技术的快速发展，时空数据已经成为重要的技术支撑和决策工具。与此同时，国内也出现了不少优秀的国产时空数据库产品，不仅在空间分析、时序分析等方面实现了卓越的表现，同时也在存储管理、可视化展示等方面有着出色的成果。不少时空数据库产品已实现了高可靠性、高性能和高稳定性的功能，在交通运输、城市规划、GIS和物流供应链等领域都有着广泛的应用。其中星环科技的分布式时空数据库-TranswarpSpacture就是其中一款优秀的时空数据库产品。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。产品优势原生空间：时空数据类型，针对空间时空数据的特定优化。兼容OGC标准：提供丰富的分析函数，具备复杂分析挖掘能力。支持SQL：基于SQL完成空间分析和轨迹分析，降低产品使用门槛。兼容Po...

星环SophonP²C是企业级隐私计算平台，拥有多项性能及安全认证，平台支持不同场景的隐私计算需求，包括横纵向联邦学习、多方安全计算、基于差分隐私的数据发布、匿踪查询等，为多方数据安全协作提供完整的平台底座。SophonP²C可用于解决跨组织协作时无法安全利用各方数据的难题，助力数据流通应用的合法合规。在保障隐私的前提下，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，提供多种开箱即用的工具，方便用户进行数据处理、分析、特征工程等工作，可快速进行多方数据统计、分析建模和应用工作。平台拥有的多种适应不同安全和通讯环境的加密安全手段和通信架构，为跨组织的数据协作提供安全、可靠、高效的平台支持。分布式隐私计算平台SophonP²C产品优势：支持多种隐私计算框架,平台易用易部署1.采用同态加密、差分隐私、秘密分享、不经意传输等隐私技术，覆盖联邦学习(FL)、多方安全计算(MPC)、匿踪查询(PIR)、隐私求交(PSI)等多种隐私计算功能。2.支持大数据规模的隐私计算场景，支持亿级数据进行联邦学习、多方安全计算和隐私求交。3.提供页面可视化安装部署，并支持实体部署、容器部署、...

图数据库是一种用于处理图形数据的特殊类型的数据库。它们旨在存储和管理关系和连接，具有比其他类型的数据库更强大的能力。目前国内有众多优秀图数据库产品，星环科技图数据库产品StellarDB其中之一。TranswarpStellarDB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。TranswarpStellarDB优势：原生图存储：StellarDB为数据存储设计了专有的图存储结构，优化查询性能，通过高效的压缩算法减少磁盘和内存的使用量。根据分区策略，图数据均匀分布于集群各节点。优越的性能：存储引擎和计算引擎结合，使计算引擎可以利用数据locality提升计算性能，拥有卓越的数据读写能力，支持大规模并行处理，毫秒级的查询响应。高扩展性：完全的分布式架构，具有良好的...