安全数字底座

安全数据中台是一种数据管理架构概念，它在企业的安全数据体系中扮演着承上启下的关键角色，主要用于整合、处理和共享安全数据，以支持安全策略的快速决策和安全业务的高效开展。一、与数据平台的区别与联系安全数据平台侧重于数据的收集、存储和基础分析，重点在技术层面实现数据的管理和简单应用；而安全数据中台更强调数据的整合、共享以及对业务的赋能，是一种战略层面的数据架构，它为不同的安全业务系统提供统一的数据服务接口，能够更好地将数据能力输出到各个安全应用场景。二、核心功能和组件数据汇聚与整合安全数据中台能够将来自多个不同渠道的安全数据进行汇聚，包括企业内部安全设备产生的日志数据、外部威胁情报数据、安全能够在一个共同的语义环境下进行处理和分析。同时，加强数据安全管理，采用加密、访问控制等技术手段保护安全数据的保密性、完整性和可用性。数据建模与分析服务提供数据建模能力，安全团队可以根据不同的安全业务需求，快速获取有价值的安全信息。数据共享与服务接口安全数据中台以服务化的方式将数据提供给不同的安全业务应用，如安全运营中心（SOC）、安全事件管理系统等。通过定义清晰的数据服务接口，其他安全应用可以方便地调用

安全数据湖是一种专门用于存储和管理安全相关数据的特殊数据湖架构。它将来自各种安全数据源的海量异构数据，如网络日志、系统日志、安全设备告警、应用程序日志等，以原始或近原始的形式集中存储在一个可扩展的，以及外部的威胁情报源、社交媒体等，为全面了解安全态势提供多维度数据支持。功能与作用安全数据整合：将分散在不同系统中的安全数据整合到一个统一的数据湖中，打破数据孤岛，方便安全分析师进行全面的关联分析和深度挖掘，提高安全事件的检测和响应能力。实时威胁检测：利用先进的流计算技术和机器学习算法，对实时流入的数据湖的安全数据进行实时分析，快速识别潜在的安全威胁和异常行为，如恶意攻击、数据泄露等，及时发出。技术优势扩展性：能够轻松应对海量安全数据的增长，通过添加节点或扩展存储资源，可以实现线性扩展，满足企业不断增长的安全数据存储和分析需求。灵活性：支持多种数据格式和存储方式，允许安全分析师根据具体需求灵活选择数据处理和分析工具。成本效益：相比于传统的安全数据存储和分析方案，安全数据湖可以利用开源技术和云计算资源，降低硬件投资和运维成本，同时提高安全分析的效率和效果。应用场景企业安全运营中心：作为企业安全

数字安全底座是数字基础设施的重要组成部分，它涉及到多个方面，包括数据安全、主权唯一、不可篡改性以及隐私保护等。以下是数字安全底座的关键特征和功能：数据安全：数字安全底座通过集成多项安全技术，确保数据在存储、处理和传输过程中的安全，防止数据泄露、篡改和非法访问。主权唯一：在数字安全底座中，数据主权可溯源、责任主体可确定。通过数字身份、数据网关、数据授权等模块组合，确保数据在政府、企业、个人之间自由。隐私保护：在数据共享过程中，数字安全底座通过隐私计算技术的应用，保障数据在加密数据包的形式下被授权组织使用，而不泄露明文。这解决了数据共享过程中的隐私保护问题，使得数据在可用而不可见的状态下发挥价值。技术融合：数字安全底座将区块链与物联网、人工智能、隐私计算等数字化技术相融合，旨在打造以可信数据为基础的系统架构。安全性价值：数字安全底座为数字经济提供坚实的安全保障，推动数据要素价值化、市场化进程。应用场景：数字安全底座在供应链金融、资产管理、能源管理、新基建、医疗、出行、数字政务等领域已有广泛应用，确保数据在不可信的互联网环境下可信传输，为政府决策提供可靠依据。技术特征：数字安全底座的主要技术特征包括设备接入物联化、核心能力解耦化、开源开放、通用性、迭代升级、易操作性、安全可控。

企业数字化转型的决心。作为引领大数据行业技术发展的星环科技，通过数据全生命周期的基础软件与服务，为组织搭建数字化转型的数字底座，同时不断夯实自身数据安全、产品安全能力，保障数据的安全和顺畅流通，以自研技术和产品积极落地IT基础设施的国产化替代，满足用户多方面数据智能需求，助力各行各业企业数字化转型。数据安全与流通需求与日俱增，亟待建设体系化的安全防护能力近几年，随着欧盟GDPR以中国相关法律法规的出台，各国都在推动数据安全的落地，需求的爆发也带动了数据安全技术的飞速发展，各个厂商的数据平台和数需要为数字化业务做好下一步的架构规划，应该在基础设施层增加两大内容：一块是数据安全管理域，让整个数字化基础设施具备数据安全合规能力，帮助管理者及时发现数据风险并改进；第二块是数据流通域，为企业的业务时代面临的安全合规、数据流通问题。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新版本上做了大量的安全加固，一个是引入了微隔离安全技术，第二个是数据库支持行列级权限控制、动态脱敏等新能力，优化了数据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

，确保数据安全流通。网络：数字底座还包括网络基础设施建设，如4G、5G和光纤宽带网络，这些是支撑数字经济增长的关键。数字底座的建设不仅需要技术架构的支持，还需要运营和管理，以适应市场的变化和需求。它数字经济的基石，需要构建安全稳定、自主可控的云计算基础设施。算法：数字底座包含算法，这些算法能够对数据进行处理和分析，为决策提供支持。数据：数据是城市发展和治理的驱动要素，数字底座通过激活数据要素价值数字底座是一个基于现代化技术架构的数字基础设施体系，它为城市数字化转型提供数据支撑、技术赋能和平台服务。数字底座的核心功能包括算力、算法、数据和网络。具体来说：算力：数字底座提供强大的计算能力，这是通过整合和管理不同类型的数据，为企业提供数据洞察和决策支持。数字底座还涉及到城市信息模型（CIM）的建设，包括时空基准、建筑信息模型（BIM）、地理信息系统（GIS）等，以及“一标三实”体系建设，即标准地址库、实有人口、实有房屋、实有单位等要求。

通过消息传递、数据同步、接口对接等方式实现，确保各个系统之间的数据流动和协同工作。安全与隐私：企业数字底座需要具备安全防护和隐私保护的能力，以保障企业数据和业务的安全性。安全与隐私方面的组成包括身份认证企业数字底座是企业数字化转型过程中依赖的一系列基础技术设施和能力的集合，它为企业提供了可靠、安全、连续性的技术基础环境。以下是企业数字底座的主要组成部分和特征：基础设施层：企业数字底座的基础是稳定、访问控制、数据加密、安全审计等措施，以及符合隐私法规的数据保护措施。分析与智能化：企业数字底座应该具备数据分析和智能化的能力，以提供洞察业务的数据分析和智能决策支持。这包括数据挖掘、机器学习和管理的能力，以实时监测系统运行状态、性能和安全情况，并及时进行故障排除和性能优化。监控与管理包括日志收集、指标监控、报警机制、自动化运维等，用于确保企业数字底座的可靠性和稳定性。可靠的基础设施，包括服务器、存储设备、网络设备等，这些设施提供了运行应用程序和存储数据的硬件基础。云计算平台：云计算平台是企业数字底座的重要组成部分，提供计算、存储和网络等基础资源的虚拟化和管理。云计算

、道路拥堵等，为交通部门提供实时的交通调度和指挥。社区和公共服务管理：数字底座可以帮助城市管理者了解社区居民的需求和公共服务的供给情况，包括教育、医疗、安全等，从而提供更加高效和便捷的公共服务。环境保护和资源管理：通过数字底座可以实时监测城市的空气质量、水质状况、能源消耗等环境指标，为环境保护和资源管理提供数据支持，例如发现和解决环境问题、优化能源使用等。应急管理和安全防控：数字底座可以协助城市管理者进行灾害监测和险评估，并提供实时的应急响应和资源调度，从而提高城市的安全性和应急响应能力。城市治理和决策支持：数字底座可以整合各类数据，为城市管理者提供综合分析、定量评估和决策支持，例如制定城市城市数字底座是指基于大数据和智能技术构建的城市运行管理平台，可以实时收集、和分析城市各类数据，为城市管理者提供全面、准确的决策支持。城市数字底座具有广泛的应用场景，如：城市规划和建设：数字底座可以通过分析城市的人口密度、交通流量、用地利用等数据，为城市规划和建设提供科学据，例如确定合适的交通设施规划、优化土地利用等。智慧交通管理：通过数字底座可以实时监测和管理城市交通情况，包括交通流量、交通事故

可信数字底座是数字基础设施建设中的关键部分，以下是关于它的详细介绍：定义与内涵：可信数字底座是一种具备高度可靠性、安全性、隐私保护以及数据完整性和可用性的综合性数字基础设施。它不仅为各类数字化应用和。合规性：严格遵守国家和地区的法律法规、行业标准以及监管要求，确保数字底座的建设和运营合法合规。例如，金融行业的数字底座建设需要满足金融监管机构对于数据安全、风险管理、业务连续性等方面的严格规定，定期接受合规审计和检查；政务领域的数字基础设施建设则要遵循政府信息公开、数据共享与安全保密等相关法规政策，保障公民权益和政府公信力。数字底座的运营方需要建立健全的合规管理体系，持续关注法规政策变化，及时安全防护体系。例如，在企业远程办公场景中，员工通过各种网络接入企业内部资源时，零信任安全架构会对员工的设备状态、身份信息、访问行为等进行实时分析和验证，根据风险评估结果动态调整访问权限，防止因员工设备被攻陷或身份被盗用而导致的安全事故，保障企业数字资产的安全。业务系统提供基础支撑，还通过一系列技术和管理手段确保在其上运行的数据和应用能够被信任，满足用户、企业以及监管机构对于数字信息真实性、安全性和合规性的要求，是数字经济稳定发展的重要基石。关键特性可靠性

的安全运行。例如，在城市政务服务应用上线前，进行安全漏洞扫描和代码审计，避免应用程序出现安全隐患。数字城市底座在城市运行中的应用智能交通管理：交通数据实时感知：通过安装在道路上的各种传感器（如雷达，合理规划城市建设与生态保护的空间布局。城市公共安全保障：安全监控与预警：利用遍布城市的智能摄像头、安防传感器等设备，数字城市底座可以实现对城市公共安全的实时监控。例如，在城市商业中心和重要公共场所，监控供水管道的数据，及时发现并修复漏水点，保障居民用水安全。数字城市底座的构成要素数据资源：多源数据汇聚：包括城市地理信息数据、物联网设备数据、政务数据以及社会数据。例如，在城市交通管理中，来自道路上的数字城市底座是指构建面向未来的数字城市基础设施体系，为城市数字化转型提供数据支撑、技术赋能和平台服务。以下是数字城市底座的关键组成部分和特征：数字城市底座的概念与重要性概念：数字城市底座是数字城市建设的基础支撑体系，它是一个集数据资源、基础设施、技术平台和安全保障于一体的综合性架构。通过整合城市的物理和信息资源，将城市的各个要素数字化，为城市的智能化管理、服务提供和可持续发展提供坚实的底层支持

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

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...

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...

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...

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...

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`:...

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。

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...