公司数据安全管理方案

数据管理公司是专门从事数据相关业务的企业，它们致力于帮助其他组织或企业对数据进行有效的管理、处理和利用。这些公司拥有专业的数据管理团队、先进的数据处理技术和工具，通过一系列的服务和解决方案，提升客户数据创新。中小企业：中小企业可能缺乏专业的数据管理人才和技术资源。数据管理公司为它们提供一站式的数据管理解决方案，从数据采集到数据分析，帮助中小企业快速建立数据驱动的决策机制，提升市场竞争力。政府机构与统一和转换等预处理操作。数据存储与管理：提供数据存储解决方案，包括选择合适的存储方式（如关系型数据库、非关系型数据库、分布式文件系统），并进行存储架构的设计和优化。例如，根据企业数据的特点，为其构建分析工具和技术，从数据中挖掘有价值的信息和洞察。这可能包括简单的统计分析、复杂的数据挖掘（如分类、聚类、关联规则挖掘）和机器学习（如预测模型、推荐系统）等。数据安全与合规管理：确保数据在整个生命周期中的安全性，遵守相关的数据保护法规和行业标准。包括数据加密、访问控制、数据脱敏等安全措施，以及协助企业应对数据隐私法规。服务对象与行业应用服务对象：大型企业：这些企业通常拥有海量的数据，但可能在数据管理方面

安全管理等多方面，提供数据治理解决方案，帮助客户更好地实现数字化转型。星环科技数据治理整体解决方案框架包括了战略、机制、能力和平台四块，我们的愿景和目标，是为企业开展体系化数据治理、打造企业核心数据资产数据治理是管理、监督和控制组织内外的数据资源的活动和实践，确保数据正确、可靠、一致、可用和安全。数据治理包括数据策略、规则和标准的制定与实施、数据质量管理、数据分类、访问控制和安全性、数据私和合规性等方面的内容。数据治理的目的是建立一个健全的数据管理架构和流程，让组织能够更好地利用数据支持业务决策，提高效率和降低风险。数据治理公司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、治理和持续赋能企业的业务价值创造。在机制层，可以为客户提供组织架构、管理制度、工作流程和成熟度评估等咨询服务，同时在每一次项目中，都为客户提供丰富的数据治理相关培训。在能力层，为企业的数据标准、数据质量、数据安全、数据生存周期、数据应用以及数据架构提供咨询和实施服务。、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。在数据治理方面，星环科技能够从数据标准管理、数据质量管理、数据模型管理、数据架构管理、元数据管理、主数据管理、数据分级与

数据安全公司是专注于保护企业数据安全和隐私的企业。防止未经授权的访问、泄露、篡改或破坏企业数据。提供一系列服务，包括数据加密、数据备份和恢复、安全审计等。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。在数据安全方面，星环科技具备一系列产品和解决方案，提供矩阵式的数据安全能力体系，可全方位保障企业的科技数据安全管理平台Defensor可以帮助企业构建整个的数据安全管理域；数据流通平台TranswarpNavier，包含隐私计算平台SophonP²C以及数据交易门户，提供包括联邦学习、差分隐私等技术能力，以及数据发布和数据合约等业务能力。数据安全，支撑业务合法合规地开展。星环科技在产品的各层级上都完善了安全技术，从而可以给用户提供体系化的数据安全防护能力。在基础设施层，星环科技提供基于容器的云原生操作系统TCOS，它不仅能够提供容器隔离和镜像扫描，还新增了漏洞检测以及面向业务的微隔离安全技术，从而可以为用户开辟一个独立的数据与计算环境，外部的服务未经授权无法进入，减少数据对外暴露风险。在数据平台层，星环科技大数据基础平台TDH在

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。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，在挖掘目标曾获信通院多方安全计算性能专项测评证书、联邦学习基础能力专项测评证书、卓信大数据联邦学习安全评估专项证书，以及信通院星河案例隐私计算优秀案例等多项认证和荣誉。随着数据隐私保护意识的不断增强和隐私法规的

数据安全运营方案通过构建全面的管理体系和技术防护体系，实现数据的分类分级、安全防御、运维管理、数据脱敏和流向监控审计，确保数据在全生命周期内的安全性和合规性。1.数据安全背景随着数字化转型的加速授权的人员使用，导致数据被滥用或误用。3.解决方案3.1方案设计数据安全运营方案应包括以下几个核心部分：数据分类分级：根据数据的敏感性和重要性进行分类和分级，以便采取不同的安全措施。数据安全防御体系：构建多层次、全方位的数据安全防御体系，包括访问控制、网络可信接入、应用身份识别、SQL注入防护、虚拟补丁防护、漏洞攻击阻断和权限细粒度管理。数据运维管理：规范数据运维管理，包括运维行为流程化管理、自主识别与学习、灵活的策略和风险感知、运维监控和多角色多权限管理。数据脱敏：通过静态和动态脱敏系统，去除敏感数据，确保数据在共享和使用过程中的安全性。数据流向监控审计：全面监控和审计数据的流向，确保数据的合。权限细粒度管理：实现细粒度的权限管理，确保数据访问的最小化原则。3.3数据运维管理运维行为流程化管理：建立标准化的运维流程，确保运维操作的规范性和安全性。自主识别、自主记忆、自主学习：通过智能系统，实现

数据安全方案是指保护企业或个人数据安全的解决方案。包括一系列措施和技术，以确保数据在传输、存储和使用过程中的机密性、完整性和可用性。数据安全方案通常包括以下几个步骤：数据分类：根据数据的敏感程度、权限控制、数据传输加密等方面的措施。数据备份与恢复：定期对数据进行备份，并建立完善的灾备方案，确保在数据丢失或损坏后能够尽快恢复数据。安全审计：对数据访问、操作等行为进行监控和审计，并对异常行为进行预警和处理。安全培训：加强员工的安全意识和培训，避免人为操作或疏忽导致数据安全问题。数据安全方案需要不断优化和完善，及时适应不断变的安全威胁。星环数据安全解决方案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。在数据安全方面，星环科技具备一系列产品和解决方案，提供矩阵式的数据安全能力体系，可全方位保障企业的环科技数据安全管理平台Defensor可以帮助企业构建整个的数据安全管理域；数据流通平台TranswarpNavier，包含隐私计算平台SophonP²C以及数据交易门户，提供包括联邦学习、差分隐私等技术能力，以及数据发布和数据合约等业务能力。

转型中是至关重要的一环。通过合理的数据管理、质量控制、安全保护和分析利用，可以为企业提供高质量、安全可靠有价值的数据支持，提升企业的竞争力和创新能力。星环数据治理解决方案星环科技提供体系完善的整体数据治理解决方案，涵盖数据治理战略、组织制度机制、数据管理活动和技术工具落地四个方面，同时，还为企业提供数据管理成熟度评估（DCMM）指导，在数据战略，数据治理，数据标准、数据架构、数据安全，数据质量，数据应用，数据生存周期八大项数据管理能力方面结合企业实际需求，帮助客户制定和实施精准有效的解决方案。在公司数字化转型过程中，数据治理起着重要的作用。数据治理是指通过合适的策略、流程和技术来保证数据的量、安全、可靠性和可用性，以支持公司的决策和业务目标实现。在数字化转型中，数据治理的关键任务包括以下选择合适的数据分析方法和工具，构建数据仓库和数据分析平台。数据治理组织与管理：数据治理需要建立专门的组织和管理机制，明确责任和权限，制定数据治理政策和流程，推动数据治理的实施和落地。数据治理在公司数字化几个方面：数据管理：包括数据收集、存储、整合和更新。数据治理应确保数据的来源、、质量和一致性，避免数据冗余和重复，提高数据的利用价值。数据质量管理：数据质量是保证决策和业务运营的基础。数据治理需要制定数据

随着社会的数字化进程不断加速，数据已成为企业宝贵的资产之一，而数据安全问题也日益突出，越来越多的企业面临数据安全方面的风险。为此，制定一个有效的数据安全解决方案非常有必要，降低数据安全风险，帮助企业保护重要信息资产。为确保数据安全，可以采取以下措施:数据备份与还原方案：制定定期备份计划，备份数据到云存储或离线存储设备，并规定存储时间和备份周期。同时，实现数据还原能力，确保在发生数据丢失或损坏时：在团队中进行安全意识培训和教育，加强内部控制，提高员工安全意识和保密性。全面规划安全解决方案：在建立完善信息安全管理制度的基础上，加强安全管理与风险评估，结合业务需求进行面规划和实施安全解决方案。星方面，星环科技具备一系列产品和解决方案，提供矩阵式的数据安全能力体系，可全方位保障企业的数据安全，支撑业务合法合规地开展。星环科技在产品的各层级上都完善了安全技术，从而可以给用户提供体系化的数据安全防护能力透明加密并支持了用国密的算法，第三是增强了数据审计能力。在数据资产层的安全防护上，星环科技数据安全管理平台Defensor可以帮助企业构建整个的数据安全管理域；数据流通平台TranswarpNavier

公司数据治理平台建设方案一、建设目标整合公司内部分散的数据资源，打破数据孤岛，实现数据的集中管理与共享。建立数据标准体系，规范数据的定义、格式、编码等，提高数据质量。实现数据的全生命周期管理，包括数据的采集、存储、处理、分析、应用和归档等环节。加强数据安全管理，保障公司数据资产的安全与隐私。二、架构设计数据采集层：从公司各个业务系统、数据库、文件系统等数据源采集数据，支持多种数据采集方式，如处理框架，对采集到的数据进行清洗、转换、集成等处理，为数据分析和应用提供高质量的数据。数据管理层：实现数据的元数据管理、数据质量管理、数据标准管理、数据安全管理等功能，确保数据的一致性、准确性和等应用场景，为公司的决策提供数据支持。三、功能模块元数据管理：对数据的定义、来源、存储位置、使用频率等元数据进行管理，实现数据的可追溯性和一致性。数据质量管理：制定数据质量规则，对数据进行质量评估、监控和修复，提高数据的准确性和完整性。数据标准管理：建立数据标准体系，统一数据的格式、编码、命名等规范，确保数据的一致性和可比性。数据安全管理：采取数据加密、访问控制、数据脱敏等安全措施，保障数据的安全

通过beeline或JDBC时，设置参数configquery.langcypher;将查询语言切换为TEoC模式。根据使用场景选择查询模式（默认为immediate模式）immediate模式通常用于并发及短查询场景，查询结果和中间结果通常不超过百万。通过configcrux.execution.modeimmediate;切换。analysis模式通常用于分析场景，创建图、插入数据以及图算法相关的语句必须在该模式下进行。通过configcrux.execution.modeanalysis;切换。

3.1在TDH平台安装StellarDB3.2StellarDB安装校验3.3StellarDB低版本升级至StellarDB5.0.1

StellarDB支持用户添加自定义函数，添加后可在cypher语句中使用。自定义函数实现自定义函数通过java/scala语言开发，可继承实现两种基类，编译成jar包，通过指定命令加载到StellarDB。需要实现的基类为如下两种，可自行选择继承合适的基类：继承UDF基类继承GenericUDF基类。继承UDF基类该类实现简单，功能较为单一。支持Quark的基本类型、数组和Map。适合实现简单的逻辑。继承org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF类继承UDF类必须实现evaluate方法且返回值类型不能为void，支持定义多个evaluate方法不同参数列表用于处理不同类型数据。@Description(name="my_plus",value="my_plus()-ifstring,doconcat;ifinteger,doplus",extended="Example:\n>selectmy_plus('a','b');\n>ab\n>selectmy_plus(3,5);\n>8")/***实现UDF函数，若字符串执行拼接，in...

StellarDB5.0.1版本对图算法场景进行了大规模改进和提升，内置算法性能得到较大提升。在语法方面，StellarDB5.0.1的内置图算法对于返回的节点，会直接以节点类型返回。因此可以直接使用uid(vertex)访问节点的uid，而不再需要node_rk_to_uid函数进行uid的转换。可以参考PageRank等函数。另外，对于图算法返回的节点，我们也可以灵活的访问其其他属性作为返回值。图计算简介StellarDB的图计算使用TEoC语句调用相应图算法。算法的输入数据为图的点、边数据。当前版本中图计算支持结果返回、结果导出和结果写回。在使用图算法时，使用configcrux.execution.modeanalysis;语句切换到分析模式下使用图算法语句。图数据视图StellarDB支持创建一个可被持久化的视图，用于加速图算法执行过程。创建视图创建视图的语法如下所示：createquerytemporarygraphviewGRAPH_VIEW_NAMEas(v)[e]withGRAPH_ALGO(@GRAPH_VIEW_NAME,VIEW_STORE_PATH,CONFI...

为什么引入动态图模型？在实际应用过程中很容易可以发现，图数据在很多图数据的应用场景中并不是静态不变的，而是动态演进的，这些场景中包括例如金融反欺诈场景中金融交易网络随着时间的推进而发生的交易变化、交易社群变化等；又比如社交网络中新增用户、用户关注或者取消关注、更改账户信息等。将图数据变化的历史记录下来，不仅可以用于历史数据规律的总结，还可以利用动态图数据进行动态图神经网络相关技术的研究，从而进一步挖掘数据中潜在的数据价值和更加灵活高效的业务场景，譬如预测某一个时刻某一事件是否会发生。动态图模型的动态变化图数据的动态变化主要分为两类，一类是节点或边的属性的值的变化；另一类变化是子图（结构）的变化，如新增/删除点边。这两种图数据的动态变化可以单独发生，也可以同时发生。从图数据的属性变化角度来看，StellarDB5.0.1动态图模型可以记录图中节点或者边属性的所有历史版本（而非新数据覆盖旧数据）。在实际数据开发使用中，还可以结合诸如柱状图、趋势图等对历史数据进行可视化，更加直观、更加适合业务使用。从图数据的子图（结构）的角度来看，StellarDB5.0.1动态图模型还可以返回不同时间子图...

索引是数据库中某些数据的冗余副本，目的是使查询性能更优。作为代价，数据库需要额外存储空间和较慢写入速度，因此决定哪些字段需要索引是一项重要且不易的任务。（新）StellarDB5.0.1版本不再对旧版本使用的manipulatecreate_index和manipulatedelete_index语法进行支持，在新版本中统一使用createindex和dropindex进行索引的创建和删除新增索引CREATEINDEX[IFNOTEXISTS]FOR(LabelName)ON[f1,f2,...];CREATEINDEX[IFNOTEXISTS]FOR[LabelName]ON[f1,f2,...];不支持对TIME_SERIES类型的属性创建索引默认情况下,对同一个Label的某个属性多次创建索引会报错;但如果带有IFNOTEXISTS,则不会抛出任何错误包裹点边LabelName的括号不同，注意区分示例1.在点labelperson的属性name和age上建立索引CREATEINDEXIFNOTEXISTSFOR(person)ON[name,age];示例2.在边labelask...

声明简介声明是指为特定数据类型的变量分配一定的存储空间，并命名该变量以便引用它；必须先声明变量，然后才能引用它；对声明的变量可以进行赋值操作来改变它的值；声明的变量其作用域是Session级别的。变量声明使用decl关键字声明一个变量必须为变量指定名称和类型，且名称不能与已有的变量名相同。声明但未赋值的变量的默认值为null。变量名声明对大小写敏感。变量声明的语句遵循如下格式:DECL[<variable_name>:<variable_type>];使用方法示例如下表所示：语句说明declx:int;声明一个类型为int的变量xdecls:string;声明一个类型为string的变量sdecll:long;声明一个类型为long的变量ldeclb:boolean;声明一个类型为boolean的变量bdecld:double;声明一个类型为double的变量ddecltime:localdatetime;声明一个类型为localdatetime的变量timedecld1:decimal;声明一个类型为decimal的变量d1decllist1:list[int...

快速上手本章节将引导您快速熟悉StellarDB，并为您初步介绍如何通过KGExplorer和beeline客户端操作StellarDB。其中，"StellarDB初探"一节通过构建一张人物关系图，从零介绍如何在StellarDB进行基本操作；"StellarDB进阶"一节为您提供了内置于StellarDB的《哈利·波特》人物关系图，帮助您进一步探索StellarDB。StellarDB初探使用KGExplorer构建图从Manager页面进入KGExplorer页面。若KGExplorer开启了单点登录，会自动跳转Federation登录页面，按如图方式登录：KGExplorer用戶开启方法以及详细使用说明请查看章节《KGExplorer使用文档》。点击登录后进入KGExplorer主页面。我们首先需要构建图名为"hello_world"的图。在主页面右上角点击创建图按钮开始图谱schema的构建。按照引导填写图基本信息后点击确定进入构建页面。在画布中，我们为"hello_world"图创建Boy和Girl两种类型的点，两种类型的点均包含name、salary、age、single四...

本章节的示例语句均可在示例图my_graph中执行，执行前请先创建示例图my_graph，建图语句如下:creategraphmy_graphwithschema(:Boy{namestring,salarydouble,ageint,singleboolean,birthdaylocaldatetime,reservelong,ratedecimal(38,10),hobbysarray<string>,geoPointgeo<double>})(:Girl{namestring,salarydouble,ageint,singleboolean,birthdaylocaldatetime,reservelong,ratedecimal(38,10),hobbysarray<string>,geoPointgeo<double>})[:Friend{sinceint}][:Likes{sinceint}]graphproperties:{`graph.shard.number`:3,`graph.replication.number`:...

类型表达式类型例子十进制型整数10,-213十进制小数1.25,3.604E-14,-2.31十进制型长整数199345843592l,-12381543923L任意精度的有符号十进制数123bd,123.31BD八进制整数(0开头)084,-096字符串"星环",'信息科技'布尔类型true,false,TRUE,FALSE数组类型[1，2，3],["星环","信息科技"],[decimal(10.2,3,1),decimal(100.2,3,2)],[localdatetime("2021-01-18T09:50:12.627"),localdatetime("2021-11-18T03:50:12.113")]时间类型localdatetime("2021-01-18T09:50:12.627")Decimal类型decimal(10.2,3,1)地理空间类型point(20.5,30.5),point(-20.5,-30.5)时序类型{localdatetime("2023-01-01T15:16:17")::"nice"},{localdatetime("1997-01-01...