安全领域大模型

符合相关的法律法规、伦理道德标准以及行业规范。通过评测结果为大模型的改进、优化和安全策略的制定提供依据。重要性随着大模型在众多关键领域如医疗、金融、政务等的广泛应用，安全评测能够保障这些领域的信息安全和、法律专家、领域专家等，对大模型进行人工审查。他们可以凭借专业知识和经验，发现自动化工具难以检测到的安全问题，如复杂的合规性问题和潜在的伦理风险。进行用户测试，收集用户对大模型安全方面的反馈和意见，因为大模型安全评测是确保大模型可靠、合规和安全应用的关键环节。评测的目标与重要性目标评估大模型在各种应用场景下可能带来的安全风险，包括数据隐私泄露、生成有害内容、被恶意利用等方面的风险。确定大模型是否稳定运行。有助于建立用户对大模型的信任，避免因安全问题导致的社会负面影响和法律责任。评测的主要内容（一）数据安全数据收集阶段评估数据来源是否合法合规，是否获得了数据所有者的明确授权，避免数据侵权问题敏感数据进行了特殊的保护处理，如加密存储或脱敏处理。数据使用阶段检查在大模型训练和推理过程中是否会泄露数据隐私，例如是否会通过生成的内容反向推测出训练数据中的敏感信息。（二）内容安全有害内容生成检测大

领域大模型是一种针对特定领域或行业的大规模语言模型，通过训练大规模语料库来提高在特定领域的表现。随着大模型技术的快速发展，领域大模型已经成为推动人工智能发展和企业数字化转型的重要力量。结合大模型持续开发和训练工具及向量数据库，星环科技率先推出了金融和大数据分析两款领域大模型，并成功实现了AI助理在企业落地的愿景。金融大模型星环“无涯”是一款面向金融量化领域的生成式大语言模型，具备超大规模的参数集合，构建立体的归因解释体系。金融领域大模型还能够从时间和空间、深度和广度等多个方面扩展投资研究的视角，实现全新的智能智能投研范式。另一款领域大模型是大数据分析大模型SoLar星环“求索”，它具备量。该模型采用上百万研报、公告、政策、新闻等高质量的自然语言文本进行预训练，并基于图数据库和深度图推理算法技术进行二次预训练，形成了大规模高质量的金融类事件训练指令集。相较于通用大模型，金融大模型更加擅长处理金融量化领域各类问题，包括政策和研报分析、新闻解读、事件总结和演绎推理等方面，具备强大的理解和生成能力。该模型能够全面复盘、传播和推演股票、债券、基金、商品等多种市场事件，并生成另类的策略因子

金融领域的大模型是指应用于金融领域的大规模机器学习或深度学习模型，用于解决金融市场和金机构所面临的复杂问题。这些模型通常具有较大的数据规模和参数数量，并能够从大量历史数据中学习并提供预测、风险评估、投资决策等功能。金融领域的大模型可以应用于很多不同的方面，包括股票市场预测、期货交易策略、贷款违约风险评估、信用评级、金融欺诈检测、证券交易监管等。星环无涯金融大模型-TranswarpInfinity针对智能投研领域特定的业务逻辑，星环科技通过预训、提示、增强、推导范式的构建，实现Financial-Specific-LLM的训练，推出了金融行业智能投研大模型无涯Infinity。星环科技基于大学海无涯，既代表了投资领域终身学习的精神，也蕴含了大模型本身在参数架构方面持续迭代的内涵。可以说无涯是一款面向金融量化领域、超大规模参数量的生成式大语言模型。主要通过自监督的增量训练和有监督的指令微调、消息面在内的金融通识领域准确的理解能力，满足行业分析师的需求。星环科技无涯使用了上百类特定事件类型和20多万事件实例，完成对大模型的指令微调，从而使得无涯能够对齐专业研究员的分析推理能力，更加智能和

安全大模型是指专注于安全领域的大型人工智能模型，它们通常使用海量安全相关的数据进行训练，具备强大的安全分析和预测能力。安全大模型特点针对性强：安全大模型针对特定的安全领域进行设计和训练，如网络安全威胁。实时更新：随着安全威胁的不断演变和新的安全技术的出现，安全大模型需要不断更新和升级，以适应新的安全环境。安全大模型应用场景安全大模型在多个安全领域都有广泛的应用，包括但不限于：网络安全：用于检测和、数据安全、物理安全等。数据驱动：这些模型依赖于大规模的安全数据集进行训练，以确保其准确性和可靠性。智能分析：安全大模型能够运用复杂的算法和模型结构，对安全数据进行深度分析和挖掘，发现潜在的安全风险和防御网络攻击。通过实时分析网络流量和日志数据，安全大模型能够及时发现异常行为并采取相应的防御措施。数据安全：用于保护敏感数据的机密性、完整性和可用性。安全大模型可以对数据进行加密、脱敏和访问控制等操作，确保数据在存储、传输和处理过程中的安全性。物理安全：用于监控和保护物理环境的安全，如视频监控、入侵检测和门禁系统等。安全大模型可以分析视频图像、传感器数据等，识别潜在的安全威胁并采取相应的应对措施

领域大模型是指在特定领域中经过大规模数据训练的深度学习模型。这些模型在特定领域的数据集上进行训练，以针对该领域的特定任务进行优化。领域大模型的目的是为了提高模型在特定领域的性能，使得在处理该领域的问题时更加准确、高效。领域大模型的发展源于对深度学习算法的深入研究和对大规模数据的充分利用。随着数据集的不断扩大和计算能力的提升，训练更大规模的模型已经成为可能。这些模型在语音识别、自然语言处理、图像识别等领域取得了显著的成果。领域大模型通过深度学习方法对大量数据进行训练，能够在各个领域的任务中取得出色的表现。虽然面临一些挑战，但随着硬件技术不断进步和算法的不断优化，领域大模型将在未来得到更广泛的应用和发展。金融领域大模型星环无涯金融大模型-TranswarpInfinity针对智能投研领域特定的业务逻辑，星环科技通过预训、提示、增强、推导范式的构建，实现Financial-Specific-LLM的训练，推出了金融行业智能投研大模型无涯Infinity。星环科技基于大模型的事件驱动与深度图引擎，实现对事件语义刻画、定价因子挖掘、时序编码、异构关系图卷积传播，进而构建包含事件冲击、时序变化、截面联动和决策博弈等多个维度的智能投研新范式。

垂直领域大模型是指专注于特定行业或应用领域的人工智能模型。它们在特定的上下文中表现出更高的精度和深度，通常在特定的、具有专业性质的数据集上进行训练，以适应特定业务需求。垂直领域大模型的一些关键特点：领域专精：垂直大模型针对特定行业或应用，如医疗、金融、教育等，提供更精准、专业的解决方案。数据针对性：垂直大模型的训练依赖于特定领域的专业数据，这使得模型在特定场景下的表现更为出色。定制化服务：垂直大模型能够满足客户对定制化需求和工程化落地能力的追求。快速响应：由于专注于特定领域，垂直大模型能够快速响应市场变化，提供实际应用价值。资源效率：相比于通用大模型，垂直大模型通常需要较少的计算资源和时间。领域专业性：垂直领域大模型经过专门的训练，能够更好地理解和处理特定领域的知识、术语和上下文。高质量输出：由于在特定领域中进行了优化，垂直领域大模型在该领域的输出质量通常比通用大模型更高。特定任务效果更好：对于特定领域的任务，垂直领域大模型通常比通用大模型表现更好。垂直领域大模型的商业化侧重于针对特定行业或应用的深度定制，它们在特定领域积累了丰富的专业知识，能够提供更精准、更专业的解决方案。这些模型在实际应用中的价值体现在能够直接解决行业痛点，提高效率，降低错误率。

大模型安全是一个复杂而多维的议题，涉及数据隐私、技术滥用、内容安全等多个方面。大模型安全的重要性大模型是指使用海量数据进行训练、由复杂的计算结构和大量参数构成的人工智能模型。这些模型在各个领域都有广泛的应用，如自然语言处理、图像识别等。然而，随着大模型的广泛应用，其安全性问题也日益凸显。大模型安全不仅关乎用户隐私和数据安全，还关系到社会的稳定和信任。大模型安全防护措施数据保护：对数据进行分类和生成阶段的安全防护：通过安全检测手段，检测大模型在应用过程中是否存在提示注入攻击、对抗攻击和隐私攻击。对用户的输入进行过滤和审核，防止恶意输入和诱导。在模型输出结果中过滤掉敏感的隐私信息，确保用户数据的据安全。制度与法律保障：完善内控制度，建立审核机制，及时进行评估审计。推动大模型安全法治建设，明确大模型研发应用过程中的安全义务及责任。加强监管和执法力度，对存在安全风险的大模型进行监管和处罚。分级，根据其安全级别采取相应的保护措施。通过流程化的流转审批机制确保数据传递的合法性和授权。对敏感数据进行脱敏处理，以保护个人隐私。模型训练阶段的安全防护：建立综合性的评测机制，全面评估算法的安全

垂类大模型是专注于特定领域的大模型，在多个领域中展现出了广泛的应用前景。垂类大模型主要应用的几个领域：1.医疗健康疾病诊断与治疗：垂类大模型通过分析医疗图像、医疗记录等数据，提供准确的诊断和治疗建议。药物研发：在药物研发领域，垂类大模型能够加速药物研发过程。2.金融服务风险评估与控制：垂类大模型在金融领域的应用主要体现在风险评估和控制方面。个人金融规划与信贷评估：此外，垂类大模型还可以根据用户的控制和生产优化。4.教育精准教学与个性化学习：垂类大模型在教育领域的应用推动了教育模式的变革。5.其他领域供应链管理：垂类大模型在供应链管理中也发挥着重要作用。农业：在农业领域，垂类大模型可以通过财务状况、投资目标和风险承受能力等因素，为用户提供个性化的理财规划。在信贷评估方面，通过分析申请人的信用记录、资产负债状况等信息。3.制造业质量控制与生产优化：在制造业中，垂类大模型被广泛应用于质量

大模型内容安全是指确保大模型生成的内容符合法律法规、道德伦理以及社会价值观，不会对个人、社会和国家造成危害，主要包括以下方面：面临的风险与挑战有害信息生成：大模型可能会生成包含黄赌毒、涉恐涉暴、仇恨进行自动检测和过滤，及时发现并阻止有害信息的传播。审核系统可以基于关键词匹配、语义分析、图像识别等技术，对文本、图像、视频等多种类型的内容进行审核。安全评估与监控：定期对大模型进行安全评估，检测模型是否存在安全漏洞和风险。同时，建立监控机制，实时监测模型的运行状态和生成内容，及时发现并处理异常情况。技术创新与研究：加强对大模型安全技术的研究和创新，探索新的安全机制和方法。、反讽、歧视、刻板印象等不良价值导向的内容，对社会风气和个人心理产生负面影响。隐私泄露：在训练和使用过程中，大模型可能会接触到大量的个人数据，如果这些数据被泄露或滥用，将侵犯个人隐私。虚假信息传播：大模型生成的文本、图像、视频等内容可能具有高度的逼真性，容易被用于制造虚假新闻、谣言等，误导公众，扰乱社会秩序。版权问题：大模型生成的内容可能涉及到版权纠纷，例如生成的文本、图像等可能与已有作品

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...

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、...

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...

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...

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。

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...

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...

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...

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...