llm数据合规

数据安全合规是指企业、机构或个人在处理、传输和存储时必须遵守法律法规和规范。数据安全合规的目的是确保数据的保密性、完整性和可用性，保护用户的隐私权，并防止数据泄露和滥用。数据安全合规包括但不限于以下追踪和监控系统，及时发现和应对数据安全事件，保障数据的安全性和合规性。为了确保数据安全合规，企业、机构或个人需要了解适用于其所在行业或地区的相关法律法规，并制定相应的数据安全政策和流程。此外，数据所有者也应保持对自己数据的保护意识，不随意共享个人敏感信息，并选择有信誉和合规的服务提供商来处理和存储数据。几个方面：数据隐私保护：数据所有者有权决定其个人信息的使用和传方式，并要求数据处理方采取必要的安全措施保护数据的隐私。数据集和使用：数据处理方须明确告知数据所有者其数据使用目的，并获得合法授权。数据处理方在使用数据时必须合法、正当，并遵守法律和道德标准。数据传输安全：数据在传输过程中应采取加密、防护等技术措施，确保数据的完整性和保密性，防止被窃取、篡改或泄露。数据存储安全：数据处理方应选择可靠的

数据合规是指企业在收集、存储、使用、传输、共享和销毁数据的过程中，确保所有活动符合相关法律法规和标准。以下是实现数据合规的具体步骤和方法：1.风险评估分析潜在风险：评估数据处理中的潜在风险，特别是与法律法规不一致的领域。企业应结合业务流程和法律要求，评估数据处理中的合规缺口。2.制定数据合规策略与政策合规策略制定：基于风险评估结果，制定适合企业自身业务的数据合规策略，确保所有数据处理活动符合法律法规要求。发布数据合规政策：将合规策略转化为企业内部政策，明确员工在处理数据时的责任和义务，并向全体员工传达这些政策。3.组建合规团队任命数据保护官：某些法规要求企业任命数据保护官，负责企业的数据保护事务，确保数据处理符合法规，并对数据泄露等问题进行及时报告。跨部门合规团队：数据合规涉及法律、技术和业务流程，需要多部门协作。企业可通过组建合规团队加强不同部门之间的沟通与协作。4.实施数据保护，避免数据滥用。5.员工培训与意识提升合规培训：通过培训使员工了解数据合规的基本概念、企业政策以及法律义务，尤其是涉及处理敏感数据的员工需要掌握相关法规要求。合规意识提升：企业所有员工都应具备基本的

数据合规治理是企业或组织为确保数据的收集、存储、处理、传输和使用等活动符合相关法律法规、监管要求以及内部政策标准而实施的一系列管理措施和技术手段。治理目标合法合规：确保数据活动严格遵循国家和地区的不会对其造成不必要的损害。维护企业声誉和市场信任：通过建立健全的数据合规治理体系，提升企业在数据管理方面的规范性和透明度，增强客户、合作伙伴等对企业的信任，维护企业的良好声誉和市场竞争力。治理内容数据治理策略制定：依据相关法律法规和企业自身业务需求，制定数据合规治理的总体策略和方针，明确数据合规的目标、原则和重点领域，为具体治理工作提供指导。制度与流程建设：建立完善的数据合规管理制度和流程，涵盖数据分类分级、数据访问控制、数据安全管理、数据隐私保护、数据审计等方面，确保数据活动的各个环节都有章可循。人员培训与意识提升：开展数据合规培训教育活动，提高全体员工对数据合规重要性的认识，使其了解相关法律法规和企业内部制度要求，掌握数据合规的操作规范和流程。技术与工具应用：利用技术手段和工具，如数据加密、访问控制技术、数据脱敏工具、合规监测系统等，对数据进行有效的保护和监控，确保数据合规治理措施的有效

《全球数据合规与隐私科技发展报告》详细地整理了国内外的数据安全及算法应用合规体系，同时更新了隐私科技的概念、内涵及其外延。通过问卷调查的方式，我们访问了近百家行业领先的企业的数据合规情况，这些企业涵盖了金融、科技、媒体与通信、消费品、生命科学、制造业等多个行业。客观地揭示了当前企业在数据合规方面的现状以及隐私科技的需求。以下报告中的一些重要结论：全球近100个国家和地区已经制定了关于数据保护的相关法律。同时，与数据安全和算法应用有关的立法进程也在加速，这显示了全球在数据保护方面的共识正在增强。全球数据合规领域的执法力度正在加强。截至2023年8月14日，GDPR的执法总数已达到1778起，罚款总额超过40亿欧元。这使得企业面临着合规人员招聘、安全产品和服务采购等合规成本以及可能出现的监管罚款等不合规支出的双重压力。企业对数据合规和隐私保护的重视程度也在提高。他们正在完善数据合规和隐私保护的职能和管理体系，提升这些职能的汇报层级，并增加在此方面的人员和资金投入。22%的企业直接向高级管理层汇报数据合规和隐私保护工作，而82%的企业认为在过去12个月的投入满足其需求。越来越多的企业认识到

数据安全合规：企业的必修课合规要点深度剖析数据安全合规涵盖众多关键要点，是企业在数据处理全流程中必须遵循的准则。个人数据隐私保护是核心要点之一。在收集个人数据时，企业需遵循合法、正当、必要的原则，明确告知用户数据收集的目的、方式和范围，并获得用户的明确同意。数据跨境传输监管也是合规要点。随着企业全球化业务拓展，数据跨境传输愈发频繁。企业在进行数据跨境传输时，必须了解并遵守各国关于数据出境的级别划分，以便实现数据的差异化管理与保护。这一过程遵循多个关键原则。合法合规原则要求数据分类分级严格遵循相关法律法规及部门规定，像涉及国家秘密的数据，必须依据国家关于秘密数据管理的法规进行分类分级用途、分析用途等，来源面有内部系统、外部接口等，格式面有结构化、非结构化等，组合起来可精准定义数据类别。混合分类法则综合线分类法和面分类法，取长补短，以其中一种为主，另一种辅助。数据跨境合规：全球布局的关键跨境合规政策解读在全球化与数字化日益交融的当下，数据跨境流动已成为数字经济发展的重要驱动力。但与此同时，数据跨境也带来了诸多安全风险，如数据泄露、滥用等，这不仅关乎个人隐私和企业利益，更涉及

确保数据流通中的合规性需要从多个方面入手，包括建立合规性策略和程序、数据分类与分级、强化访问控制、数据加密和脱敏、定期进行合规性审计、建立应急响应计划、加强技术监控和防护、员工培训和意识提升、明确数据权属和流通规则以及持续改进和适应变化等。‌建立合规性策略和程序‌：深入了解并遵守适用的法律和标准。制定全面的数据保护和隐私策略，确保数据收集、处理、分析和共享等各项活动均符合法规要求。‌数据分类与。严格管理数据访问账号和用户权限，定期审查并更新访问权限。‌数据加密和脱敏‌：在数据传输和存储过程中使用加密技术，确保数据的机密性。对敏感数据进行脱敏处理，以防止数据泄露时被滥用。‌定期进行合规性审计‌：通过定期的合规性审计，检查数据流通过程中的合规性情况。对发现的问题及时采取措施进行整改，确保持续符合法规要求。‌建立应急响应计划‌：制定应对数据泄露和违规事件的应急计划，明确应急响应流程和责任分工。定期进行应急演练，提高应急响应能力和效率。‌加强技术监控和防护‌：使用数据丢失防护、入侵检测系统等技术工具来监控和保护数据。建立内部审计监控层，确保数据访问控制、合规管控系统等的有效性。‌员工培训和意识

确保数据治理中的数据合规性需要从法律法规、数据分类、合规政策、权限控制、培训宣传、监测审计以及持续改进等多个方面入手。‌了解并遵守相关法律法规‌：组织应深入研究并遵循与其运营领域相关的法规和标准，包括国际、国内及行业特定的法规。‌数据分类与风险评估‌：对数据进行分类，并根据其敏感性、隐私性质等因素进行风险评估。‌制定合规政策和流程‌：依据相关法律法规和企业的实际情况，制定适合自身的合规政策和流程机制，确保只有经过授权的人员才能访问和使用敏感数据。采取加密等防护措施来保护数据的安全性，防止数据泄露或被滥用。‌定期审查与更新‌：随着法律法规和业务环境的变化，企业应不断更新和改进其数据合规性策略。定期审查合规政策和流程的执行情况，确保其适应业务发展和政策变化。‌建立监测审计机制‌：企业应建立数据使用的审计机制，对数据的访问和使用情况进行记录和监控，以便及时发现和纠正不合规行为。定期检查系统漏洞、异常情况等潜在风险点，并对不符合规定的行为进行追责处理。‌员工培训和意识提升‌：定期对员工进行数据保护和隐私法规的培训，提高全体员工对数据保护重要性的认识。通过培训，增强员工对数据合规性的理解和遵循

在数字化时代，数据作为新型生产要素，其价值日益凸显。然而，随着数据的广泛收集和使用，数据合规风险也随之增加。隐私计算作为一种新兴的技术手段，正在成为降低数据合规风险的关键工具。隐私计算的核心在于遵守的安全性。这些技术手段的应用，使得我们可以在处理数据时采用对个人权益影响小的方式，有效避免个人隐私的泄露和滥用。除了遵守小必要原则外，隐私计算还通过限制数据应用目的来降低数据合规风险。通过数据脱敏促进数据的共享和流通，同时降低数据合规风险。隐私计算还通过多种方式来减少数据滥用风险。数据加密是其中的一种重要手段，通过对数据进行加密处理，使得未经授权的人员无法获取数据的真实内容。去标识化则是通过数据使用小必要原则。这一原则要求我们在数据收集环节，仅收集实现处理目的所需的少个人信息。这意味着，我们应避免过度收集个人信息，只获取那些真正对处理目的有用的数据。同时，在数据处理环节，我们同样应坚守这一原则，只处理实现处理目的所需的少个人信息，避免对个人信息的过度处理。通过这种方式，我们能够有效减少数据泄露和滥用的风险，保护个人隐私。为了实现数据的小化处理，隐私计算采用了多种技术手段。其中，同态

解锁数据安全合规密码：企业安心发展指南数据安全合规：企业发展的“隐形护盾”在数字化浪潮中，数据已然成为企业最为宝贵的资产之一。从客户信息到商业机密，从运营数据到创新成果，数据的价值贯穿于企业的每一个环节。然而，数据安全问题也如影随形，一旦数据泄露，企业将面临沉重的打击。认识数据安全合规定义与内涵数据安全合规，是指企业在数据的收集、存储、使用、传输、共享、销毁等全生命周期过程中，严格遵循国家和地方容灾备份机制、高可用的系统架构以及快速的数据恢复策略，以保障数据的持续可用。数据安全合规解决方案建立完善的数据管理制度完善的数据管理制度是数据安全合规的基石，它涵盖了从数据采集到销毁的全生命周期。在数据加密、完善访问控制等。技术保障措施技术是保障数据安全的有力武器，在数据安全合规中发挥着关键作用。加密技术作为数据安全的核心技术之一，能够将原始数据转换为密文，只有拥有正确密钥的授权用户才能解密并访问的法律法规、行业标准以及企业内部制定的数据安全政策和规范。这一概念涵盖了数据隐私、完整性和可用性等多个关键方面的保护。数据隐私保护，旨在确保个人或组织的敏感信息不被未经授权的访问、披露或使用。在数

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...

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...

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...

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...

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...

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、...

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。

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...