构数据安全管理体系

管理体系，为客户提供更科学有效的信息安全保障。星环科技始终视客户的信息安全为公司经营中的头等大事，星环科技大数据平台安全性得到了客户们的广泛认可。全国中小企业股份转让系统、国家电网、中国邮政、中国银行等日前，星环科技顺利通过信息安全管理的认证评定，获得ISO/IEC27001:2013国际信息安全管理体系认证证书。此次通过ISO/IEC27001认证，表明星环科技已建立起一套科学有效的信息安全众多重视数据安全的客户已选择与星环科技合作，构建安全可控的大数据平台。作为全球领先的大数据与人工智能基础平台供应商，专注于提供企业级容器云计算、大数据和人工智能核心平台的研发和服务，打造大数据和人工智能技术的“中国心”。星环科技仅为客户提供大数据与人工智能平台产品，平台建设、运行期间不会接触任何客户数据，全流程中客户完全自主可控，大大地保障了客户的信息安全。关于星环科技星环科技是全球领先的大数据与人一体机TxDataAppliance，并拥有多项专利技术。2016年被Gartner评为全球具有前瞻性的数据仓库及数据管理解决方案厂商，2017年被IDC评为中国大数据市场领导者。公司产品已经在十多个行业应用落地，是国内落地案例多的大数据和人工智能平台供应商。目前星环科技已完成C轮融资，由腾讯领投。

安全构建主要包含政务数据安全管理体系、政务数据安全技术体系、政务数据安全运营体系三个部分。政务数据安全管理体系是指要构建一套科学的管理机制，从责任机制建设、组织架构、合规管理、政务数据安全规划和政。政务数据安全运营体系是指构建政务数据安全运营体系，通过数据资产管理、数据安全隐患发现及处置机制、数据安全风险评估机制、数据安全突发事件应急响应机制、数据安全监控与审计机制的有效结合，支撑数据安全运营务数据安全管理5个方面提升数据安全管理能力。政务部门应严格落实数据安全管理任，建立健全的组织架构和审计机制，完善政务数据安全规划体系，管理数据安全合规性。政数据安全技术体系是指要构建一套政务数据安全技术保障体系，从数据采集、传输、存储、使用、交换、销毁全生命周期保障政务数据安全。完善数据安全基础设施、数据安全服务和建设数据安全管理与运营保障管理平台，为安全管理、安全技术和安全运营的业务提供基础支持在当今信息化的社会中，政务数据安全问题愈加突出，各种政务公开被频繁爬取和非法传播，给政务数据安全面的巨大风险。为了应对这种情况，需要从多个角度发，建立一套针对政务数据的数据安全能力建设框架。政务数据

数据管理体系是一个全面的框架，用于确保数据在整个生命周期中的质量和可用性。它通常包括以下几个关键组成部分和功能：数据治理策略制定：制定数据管理策略和政策，明确数据管理的目标、原则和流程。责任分配：明确数据管理的责任主体，包括数据所有者、数据管理者和数据使用者。合规性管理：确保数据的使用和管理符合相关法律法规和行业标准。数据质量管理质量检测：通过定义和执行数据质量规则，检测数据的完整性、准确性、一致性和时效性。数据清洗与标准化：对数据进行清洗和标准化处理，以提高数据的一致性和可读性。监控与报告：实时监控数据质量的变化，并生成数据质量报告，以便及时发现和解决问题。元数据管理元数据存储：管理和存储关于数据的数据（元数据），包括数据的定义、结构和关系等。元数据应用：利用元数据支持数据的发现、集成和治理。数据安全访问控制：限制对数据的访问，确保只有授权用户才能访问敏感数据。数据加密：对数据进行加密，保护数据在传输和存储过程中的安全性。审计与监控：记录数据访问和使用情况，以便进行安全审计和监控。数据集成与共享数据整合：整合来自不同数据源的数据，打破数据孤岛，确保数据的一致性和完整性。数据共享

数据治理管理体系是一套涵盖组织、制度、流程、技术等多方面要素，旨在对企业或组织内的数据进行全面、科学、有效管理，以提升数据质量、保障数据安全、促进数据价值挖掘和利用的综合性架构，以下是其具体构成评估指标体系，用于定期衡量数据质量状况。同时制定完善的数据质量问题发现、上报、处理及跟踪机制，明确各环节的责任主体和时间要求，确保数据质量问题能够得到及时有效的解决。数据安全管理制度：聚焦于保障数据的、评估、问题预警等功能，能够实时或定期按照设定的质量指标对数据进行自动检测，及时发现数据质量异常情况，并通过可视化界面等形式向相关人员发出预警，辅助快速定位和解决问题。数据安全管理工具：运用加密技术对治理重大问题，对数据治理工作的推进方向进行把控。数据管理部门：负责具体的数据治理日常工作的组织与实施，比如制定详细的数据管理计划、监督各项数据治理制度和流程的执行情况等。该部门常配备数据管理员、数据分析师等专业岗位人员，他们承担着数据标准的维护、数据质量监控、元数据管理等具体事务性工作。业务部门：作为数据的生产者和主要使用者，业务部门需要深度参与数据治理。一方面要按照既定的数据标准和规范准确录入

，分析和评估数据管理的成熟度，指导数据管理体系治理方案的实施。数据治理政策和标准：围绕构建数据基础制度，逐步完善数据产权界定、数据流通和交易、数据要素收益分配、公共数据授权使用、数据交易场所建设、数据数据要素治理是一个综合性的治理体系，它包含以下几个主要内容：数据治理全生命周期管理：以应用场景为导向，围绕数据要素治理全生命周期，促进数据要素合规高效流通。数据流通准入规则：建立数据要素流通准入标准。数据流通标识规则：基于对数据动态本体对象的统一标识和管理，引导各参与方加强数据要素流通全流程中的分类分级标识标定管理。数据安全运营管理平台：建设数据安全管理平台，实现数据安全的事前防护、事中监测，完善市场主体准入机制，保障流通数据标的明确、范围确定、标识清晰、来源合法、价值可估。数据流通管理规则：规范场内外数据交易流通，明确交易中的确权登记、主体资格审核、交易规范等规则，引导数据合法合规交易、事后审计的整体、智能、动态、持续提升的运营防护。数据治理工具集：包括元数据管理工具、数据质量管理工具、数据血缘工具、数据目录工具等，支持数据治理活动。数据治理框架和能力评估模型：评估数据管理的现状和能力

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处理安全威胁，提高数据安全防护能力。数据安全运营的核心策略构建全面的数据安全管理体系：明确数据安全战略目标：数据安全战略目标应始于一个清晰的愿景和使命，定义企业期望在数据安全领域达到的长期目标和核心价值：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，建立数据安全管理、组织体系，开展数据分类分级工作，构建数据安全的基础体系。优化提升阶段：完善数据安全技术能力，迭代优化管理、组织，人员数据安全能力提升，数据安全风险评估，数据安全运营平台建设来进行优化提升。持续运营阶段：主要进行数据安全态势监测、数据安全应急演练、数据安全事件管理、数据安全运营指标考核、数据安全防护策略优化等。数据安全运营体系的建设过程与成效基础建设阶段：制度体系建设：协助进行数据

高校数据治理方案旨在通过建立完善的数据管理体系和安全保障措施，实现数据资源的高效整合、安全共享和深入分析，以支持教育决策和提升管理效能。针对高校数据治理方案，以下是一些关键点和建议：数据治理体系建设：高校应构建数据治理体系，将多源、异构、分散的数据转化成数据资产，实现数据的高效组织与科学管理。数据治理三层次模型：包括基础数据实体层、业务流程融合层和数据安全管理体系，明确数据治理工作的目标、任务数据管理制度和规范，确保数据的时效性、准确性和完整性，以便更好地利用数据资源，为学校的发展提供有力支撑。数据共享与公开安全机制：依托校内外各级数据安全保障体系，保护个人数据权益，保障数据安全；各部门按照“谁主管谁负责、谁运营谁负责、谁使用谁负责”的原则对工作中数据的安全处理承担主体责任。数据管理制度体系和数据安全保障体系：不断建设和完善数据管理制度体系和数据安全保障体系，为学校开展数据治理工作提供，全面提高数据流转效率，提升数据质量和数据安全。数据治理实践路径：明确数据治理服务、健全数据治理制度、强化管理和运维体系，形成兼具可行性和示范性的实践路径。提升数据处理和分析能力：通过强化数据使用

数据治理是确保数据质量、安全、合规性和价值最大化的关键管理体系。数据治理在当今数字化时代具有极其重要的地位，对企业和组织的发展起到了多方面的关键作用，以下是其重要性的具体体现：提升数据质量：数据治理的核心目标之一是确保数据的准确性、完整性、一致性和可靠性。高质量的数据是企业做出正确决策的基础。通过数据治理，企业可以建立数据质量管理体系，对数据进行清洗、整合和验证，从而提升数据的可用性和价值。保障数据安全：数据安全是企业运营的重要基石。数据治理通过建立数据安全管理制度和技术保障体系，对数据进行分类、分级和加密，防止数据泄露、篡改和滥用。这不仅保护了企业的商业机密和客户隐私，还避免了因数据安全问题导致的经济损失和法律风险。促进数据共享与流通：数据治理有助于打破数据孤岛，促进数据的共享和流通。通过建立数据共享平台和开放机制，企业可以实现数据资源的有效整合和共享，提高数据的利用效率和应用价值。同时，数据共享还能推动跨部门和跨企业的合作，促进业务创新和转型升级。符合法规要求：随着数据保护法规的不断完善，企业需要遵守越来越多的数据合规要求。数据治理可以帮助企业建立符合法规要求的数据治理框架和制度

配置等方面存在的安全漏洞。安全更新与补丁管理：及时关注图数据库供应商发布的安全更新和补丁，按照补丁管理政策，在测试环境中进行充分测试后，及时应用到生产环境中，修复已知的安全漏洞。安全管理体系安全策略制定分配特定的权限，如管理员、普通用户、只读用户等。这可以降低安全管理的复杂性，减少权限配置错误导致的安全漏洞。属性访问控制（ABAC）：根据用户、资源和环境的属性来动态地决定访问权限。在图数据库中，可以：根据图数据库的应用场景、数据敏感性和业务需求，制定全面的安全策略，包括访问控制策略、数据加密策略、审计策略、备份恢复策略等，并确保这些策略在整个组织内得到有效传达和执行。人员安全管理：对涉及图数据图数据库安全主要涉及以下几个方面：安全威胁数据泄露威胁：黑客可能通过网络攻击、内部人员恶意行为等窃取敏感图数据，如商业机密、用户隐私等。数据在传输和存储过程中若未加密或存储介质未妥善保护，也容易被截取和利用。权限滥用威胁：若图数据库的权限管理机制不完善，可能导致合法用户权限被滥用，如管理员权限不当扩大，用户未经授权访问敏感数据或进行未经许可的操作，破坏数据的完整性和可用性。恶意节点攻击威胁：在图

过滤条件表达式Hippo当前支持如下表达式，可用于标量或向量查询。表46.过滤条件表达式表达式描述and当前版本支持and，不支持or/not==等值<小于⇐小于等于>大于>=大于等于inin[1,2,3]notinnot_in[1,2,3]like'_'表示匹配任一字符，'%'表示匹配任意字符，'\'为转义符向量相似性检索本节描述如何进行向量相似度搜索。Hippo中的向量相似性搜索计算查询向量与表中向量的距离，返回最相似的结果集。通过指定标量过滤条件，用户可以进行向量与标量的混合搜索。curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/{table}/_search?pretty'-H'Content-Type:application/json'-d'{"output_fields":["book_id"],"search_params":{"anns_field":"book_intro","topk":2,"params":{"nprobe":10},"embedding_index":"ivf_flat_index"}...

运维管理界面WebserverWebserver是Hippo提供运维监控的界面。默认访问地址为:4567"class="bare">http://<webserver_ip>:4567。或者在Manager管理界面我们可以通过下图所示的查看链接这里进行跳转。图15.登录HippoWebserverWebserver主要由下面几个部分构成。概况图16.概况该页面展示了Hippo集群的基本信息，包括：Masterstatus：当前的ActiveMaster，MasterGroup，MasterAddress，Master的健康状态TabletServerStatus：TabletServerAddress，健康状态，逻辑机架和数据中心信息，容量使用以及Tablet个数TabletNum：当前集群表的个数Version：Hippo版本信息库表图17.库表页面以库和表的概念集群存储的各类数据信息。库信息：库名库创建时间库内各类表的信息：点击某个库，可以看到库下所有表的信息，主要包括：••表的ID••表的名字••表的状态••表的Tablet数量••表的Engine类型••表的副本数•...

本节介绍Hippo表写入相关操作。Hippo会返回写入成功数据的下标以及总共写入成功的数据条数，如果出现行级错误（比如主键冲突），Hippo会返回具体的行级错误。插入本节介绍如何向Hippo中插入数据。curl-ushiva:shiva-XPUT'localhost:8902/hippo/v1/{table}/_bulk?database_name={database_name}&pretty'-H'Content-Type:application/json'-d'{"fields_data":[{"field_name":"book_id","field":[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30,31,32,33,34,35,36,37,38,39,40,41,42,43,44,45,46,47,48,49,50,51,52,53,54,55,56,57,58,59,60,61,62,63,64,65,66,67,68,69,70,71,72,73,74...

查看Master节点通过以下命令，查看集群Master节点信息：curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/master?v'返回结果：epochtimestampactive.master.hostactive.master.portmaster.group169079683909:47:19172.29.203.18926841172.29.203.189:26841,172.29.203.189:26851,172.29.203.189:26861查看数据节点curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/nodes?v'//查看所有节点curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/nodes/{node}?v'//{node}表示待匹配的节点地址，支持以*通配，支持指定多个pattern，多个pattern以逗号分割返回结果：

OverviewAclusterisaHippoCloudinstanceassociatedwithspecificcomputingresources.Youcancreaterelatedtables,insertcorrespondingdata,andcompleteproductexperiencewithinacluster.Beforeyouusethedemoenvironment,youneedtocreateacluster.CreateClusterYouneedtogotothespecificproject.Iftherearenoclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'Createcluster'buttonbelowtheclustercreationguidancepagetoentertheclustercreation.Ifthereareclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'+Cluster'buttonabovetheclusterlist...

本节测试主要描述了Hippo1.0在关键测试上的一些性能表现，该份测试同样也是Hippo的基准测试，后续版本发布也会在不同版本上进行该测试进行对比分析。术语表142.Hippo性能测试术语TermDescriptionnq一次搜索请求中搜索的向量个数topk一次请求中对于要检索的每个向量(依赖nq)，所能检索到最近距离的向量个数RT一次请求从发起到接受响应的时间]QPS请求在每秒内成功执行的次数dataset测试所用数据集，不同数据集表示不同的业务场景测试集群配置硬件配置表143.性能测试硬件配置硬件规范Nodes3CPUIntel®Xeon®Gold5218RCPU@2.10GHzMemory16*\16GBRDIMM,3200MT/sDISKNVMeSSD2T*4GPUNONE软件配置表144.性能测试软件配置软件版本Hippov1.2TranswarpManagerTDH9.3.0测试集表145.性能测试数据集数据集名称数据集介绍向量维度向量总数查询数量数据总量距离类型Sift-128-euclidean该数据集是基于Texmex的数据集整理，使用SIFT算法得到的图片特征向量。...

在Hippo中，比较耗时的操作如激活、加载向量索引实际上是一个分布式任务，用户可以通过任务相关接口查看、删除任务。查看任务curl-ushiva:shiva-XGET"localhost:8902/hippo/v1/_jobs?pretty"-H'Content-Type:application/json'-d'{"job_ids":["fc6feff4f303455a9347f9aab323dfc8"],"action_patterns":["hippo*"]}';返回结果：{"jobs":[{"job_id":"810935a1d91a46b7af2ec35013454fed","job_status":"SHIVA_JOB_SUCCESS","embedding_number":100,"task_results":[{"id":"54ab52493dfb4bab9fb7742d850c64c4","status":"TASK_SUCCESS","server":"172.29.40.26:27841","embedding_number":100,"execute_time":...

Hippo在1.2版本提供了全文索引能力，兼容ElasticSearch6.7.2语法，在底层架构上复用了公司产品TranswarpScope的一部分特性，支持以Java/HTTPRestful的形式通过Hippo的HTTPServer接口进行全文索引的创建、查询、使用等各类需求，通过该能力的支持，可以更好的实现向量与全文的混合检索。通过将向量检索加全文检索的联合召回，可以降低漏检和误检的概率，能够实现比单独使用向量或全文更高的精度。同时，一套数据库系统可避免部署多套系统带来的架构复杂、开发运维成本高等问题。具体的使用方法除了访问端口需要将端口从8902调整为9200外，均可参考《TranswarpScope手册》4.TranswarpScopeAPI介绍。

ThistutorialwillguideyouthroughthefollowingtaskswithinHippoCloud:EstablishingatablePerusingthetableIncorporatingdataExecutingsearchoperationsEliminatingrowsDissolvingthetableBeforeyoustartInthisguide,wewillbeutilizingthePythonAPI.Priortocommencement,ensurethatyouhave:RegisteredforaHippoCloudaccount.SubscribedtothecomplimentaryplanandestablishedatrialclusterwithinHippoCloud,orsubscribedtothestandard/enterpriseplansandconstructedadedicatedcluster.IfyouanticipateemployingPythonfordevelopment,ascert...

OverviewUnstructureddatamanagementismoreimportantthaneverduetotheriseofbigdata.Managingandgleaningbusinessvaluefromunstructureddataisofutmostimportancetoenterprisestoday.Advancementsinmachinelearning,aswellasdeeplearning,technologiesnowenableorganizationstoefficientlyaddressunstructureddataandimprovequalityassuranceefforts.Inthefieldofartificialintelligenceormachinelearning,embeddingsandvectordatabaseshavebecomeincreasinglyimportantfortacklingawiderangeofproblems.Thesetechniquesareusedtorepresen...