数据安全包含哪些方面

数据治理是确保数据在其整个生命周期中保持高质量、安全性、合规性，并最大化其价值的全面管理过程。它包括以下几个主要方面：数据质量管理：确保数据的准确性、完整性、一致性和可靠性。数据安全与隐私：保护数据到销毁的整个生命周期。数据访问控制：控制谁可以访问数据，以及他们可以进行哪些操作。数据共享与数据开放：促进数据在组织内部和外部合作伙伴之间的安全共享。数据审计与监控：监控数据使用情况，进行定期审计以确保合规性和安全性。数据治理技术工具：使用技术工具支持数据治理活动，如数据目录、数据质量管理工具、数据安全工具等。数据治理培训与文化：提升员工对数据治理的意识和能力，建立数据治理文化。数据治理评估与优化参考数据。数据仓库管理：管理和优化数据仓库，以支持企业级的数据存储和分析。数据集成与互操作性：确保不同来源和格式的数据可以集成和互操作。数据治理政策与流程：制定和实施覆盖数据治理各个方面的政策和流程。数据价值实现：通过分析和利用数据来实现业务价值。免受未授权访问和泄露，同时遵守隐私法规。数据合规性：确保数据处理活动符合相关法律法规要求。数据架构管理：设计和维护数据架构，以支持数据的集成、存储和分析。数据生命周期管理：管理数据从创建、存储、使用

数据治理是一个多方面的领域，它涉及到数据的整个生命周期，包括规划、获取、存储、使用、共享、维护和销毁。以下是数据治理的几个主要方面：数据质量管理：确保数据的准确性、完整性、一致性、可靠性和时效性。包括数据清洗、验证和纠正错误或不一致的数据。数据安全与隐私：保护数据免受未授权访问、泄露、篡改或破坏。遵守相关的数据保护法规。数据合规性：确保数据处理活动符合法律、法规和行业标准。包括数据分类、数据发现、数据映射和数据监控。数据架构管理：定义数据模型、数据字典和数据标准。确保数据架构支持业务需求和数据集成。数据生命周期管理：管理数据从创建到销毁的整个生命周期。包括数据归档、数据保留和数据销毁政策。数据访问控制：控制谁可以访问数据以及访问的权限级别。实施身份验证、授权和审计机制。数据策略和政策：制定组织的数据治理政策和程序。包括数据治理框架、数据治理委员会和角色与职责的定义。数据价值和货币化：识别和实现数据的商业价值。包括数据产品开发、数据共享和数据交易。数据集成和互操作性：确保不同来源和格式的数据可以集成和互操作。包括数据集成平台和数据交换标准。数据监控和报告：监控数据治理活动并生成报告

可以为政府数字化转型建设提供这些基础能力支撑，归集业务数据优化业务流程，治理出有价值的数据资源，进行专题分析沉淀数据资产，服务部门之间数据共享与业务协同，服务领导决策与政策制定，服务公众、企业便捷办事。其优势具体体现在：数字底座,打造坚实的技术保障：提供自主研发、技术可控的多模态大数据存储计算引擎、大数据开发平台、人工智能分析平台、数据云平台以及各类数据库产品,打造数字底座,为智慧政务业务服务提供坚实的技术能力保障。数据归集,打破各部门数据壁垒：打通异构数据库,帮助客户归集多部门全量、增量数据,形成统一存储的多源异构数据湖。数据治理,提升数据可用价值：利用数据治理产品,帮助客户进行数据全生命周期管理。通过数据轻度治理,形成标准化数据资源;通过数据深度治理,形成如人口、法人、房屋等基础库、主题库或专题库,盘活数据资产,提升数据价值。数据分析,实现数据智能化：结合数据资产和智能算法,利用数据分析产品,实现如人口画像、家庭关系图谱、政务热线分析等智能化应用。应用支撑,赋能多种业务服务：通过共享交换产品提供数据出口,为跨部门协同共享、领导驾驶舱、2B/2C政务服务等智慧政务应用赋能。

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。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

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，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。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。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

围绕数据安全法律法规与行业标准，打造一系列数据安全核心功能，帮助企业快速搭建数据安全技术能力，满足企业在数据安全合规方面的诉求。TranswarpDefensor六大核心能力第一，敏感数据识别与分类分级如何，安全措施是否落地，以及存在哪些潜在安全风险，终针对星环科技的大数据基础平台TranswapDataHub，Defensor能提供更强大的安全防护能力随着国际互联网信息高速公路的畅通和国际化的信息交流，业务大范围扩展，数据安全的风险也在急剧恶化。为保障信息安全，国家陆续出台诸多安全相关的法律法规，尤其是2021年出台的《数据安全法》和《个人信息保护法》对数据分类分级管理、个人信息保护都提出了要求。因此，企业大批量错综复杂的数据如何分类分级、敏感资产的流向与分布如何掌握、敏感资产的共享如何确保安全等问题，都将成为企业进行业务合规改造时面临的挑战。星环科技认为企业需要达到业务合法合规，业务体系需要达到四个要求：第一，数据的分类分级及其防护；第二，数据的出境安全合规；第三，个人信息保护；第四，数据供应链安全合规。为了达到这四个要求，企业需要搭建

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，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。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。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

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，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。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。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

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`:...

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...

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...

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...

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...

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...

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

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...