全球计算联盟_机密计算白皮书（2024版）_52页_3mb

机密计算白皮书（2024）总结

引言

白皮书强调数据作为数字时代的关键生产要素，面临严峻安全威胁，机密计算技术应运而生，旨在保护数据在使用中（data in use）的机密性和完整性。当前，云计算和大数据应用推动了机密计算的发展，成为解决敏感数据安全的核心技术。

第一章：机密计算概述

机密计算是一种基于硬件的隔离技术，通过可信执行环境（TEE）保护数据在内存中的处理安全。产业发展迅速，得益于全球法规如《数据安全法》和国际标准推动。核心属性包括隔离、内存加密、远程证明和数据封装。参与角色分为算力提供方、服务提供方、应用提供方、数据提供方和结果需求方。

第二章：机密计算发展现状及趋势

机密计算技术经历三代演进：第一代为ARM TrustZone，第二代包括Intel SGX、AMD SEV和Intel TDX，第三代趋向异构互联和大规模集群化。标准方面，已制定多项国家标准和国际标准，涵盖安全框架、TEE服务和性能测试。未来趋势包括虚拟化、集群化、异构互联、易用性提升、性能优化和协同发展，推动与AI、隐私增强技术等深度融合。

第三章：机密计算参考框架

参考框架由机密计算环境、管理服务和应用生态组成，支持分布式部署。典型的部署模式包括机密计算虚拟机（涉及虚拟化管理、密钥管理）和机密计算容器（集成容器调度）。框架强调软硬件协同，屏蔽差异，便于大规模应用。

第四章：机密计算应用案例

应用涵盖多个场景：可信算力服务（如云主机和东数西算）增强数据租用安全；密码服务提供敏捷、集中的密码运算，支持动态更新；数据可信流通用于金融风控、政务共享和联合建模，实现密文计算；AI模型与数据保护案例包括个人隐私云和模型微调安全，结合大模型提升安全性。

第五章：机密计算评测体系

评测流程包括技术测试和文档审核，覆盖机密计算整机、平台和应用。指标涉及安全性、功能性、性能、兼容性和易用性，旨在评估产品在不同场景的适用性。评测结果用于产品选型，强调标准化推动生态发展。

总结与展望

机密计算作为内生安全技术，已在数据保护中发挥关键作用。未来将聚焦技术创新、生态协作、标准化推进和政策支持，伴随AI和后量子密码融合，促进更广泛落地应用，确保数据主权和隐私合规。