全球计算联盟机密计算白皮书2024版50页_3mb

全球计算联盟机密计算专业委员会发布的《机密计算白皮书（2024）》系统阐述了机密计算的技术框架、发展现状及应用前景。白皮书明确指出，机密计算是一种通过可信执行环境（TEE）保护使用中数据的密态计算技术，其核心特征包括安全隔离、内存加密、远程证明和数据封装。当前，随着数据成为关键生产要素，传统数据安全技术仅能保障传输和存储阶段的安全，难以应对云场景下使用中的数据安全威胁。机密计算通过硬件级保护，使敏感数据在计算过程中保持机密性和完整性，成为解决数据使用安全的核心技术。

白皮书梳理了机密计算的演进历程，分三个阶段：10阶段侧重系统级和进程级硬件隔离（如ARM TrustZone和Intel SGX），20阶段发展为虚拟化级TEE技术，30阶段将实现异构计算资源的统一安全边界，支持大规模CPU与XPU互联及动态迁移。国际标准方面，ISO/IEC JTC1/SC27和IETF RFC系列已建立技术规范框架，国内GB/T标准则涵盖通用框架、安全规范及服务规范。技术生态已形成，全球计算联盟（CCC）成员包括ARM、AMD、Intel等芯片厂商及华为、阿里等企业，云平台如Azure、AWS、阿里云等均推出相关服务。

应用案例展示机密计算的多样化场景：在可信算力服务中，通过TEE环境实现云主机数据隔离；东数西算场景下，结合密态存储与安全计算平台保障数据流通；政务数据共享利用TEE容器集群实现跨域数据安全访问；联合建模预测与联邦学习则通过TEE屏蔽关键计算步骤，防止隐私泄露。AI领域应用包括个人隐私云保护用户数据安全，以及AI模型微调环境的安全化，通过密钥管理、异构资源可信互联等技术实现模型与数据全生命周期保护。

评测体系提出对技术产品从安全性、功能性和性能等维度进行评估，涵盖整机、平台及应用场景的分级指标。未来发展趋势包括技术融合（与AI、后量子密码结合）、生态协同、标准化建设、政策引导及市场需求驱动。白皮书强调，通过统一服务接口、可信管理框架和跨平台兼容性标准，将推动机密计算在金融、政务、医疗等领域的规模化落地。同时，机密计算需解决异构设备互联、性能优化及易用性提升等核心问题，为数字经济提供安全可信的数据处理环境。