《机密计算保障人工智能系统安全研究报告》是一份于2025年1月发布的深度研究报告，旨在探讨机密计算技术在保障人工智能系统安全中的应用与价值。报告从AI安全需求与挑战出发，深入分析了机密计算的现状、趋势以及其在AI系统安全中的具体保障作用，并对未来的发展方向进行了展望。

报告指出，随着AI技术的快速发展，数据安全、算法安全、模型安全和系统安全面临前所未有的挑战。现有安全解决方案在应对复杂威胁时存在局限性，尤其是在云服务环境中，AI系统的安全性面临严峻挑战。机密计算作为一种新兴技术，通过利用硬件可信执行环境（TEE），为“使用中”的数据提供全方位的安全保护，有效解决了现有方案的不足。

报告详细介绍了机密计算的技术原理、应用价值以及技术路线与产业生态。机密计算通过TEE确保数据在任何时刻都安全无虞，覆盖数据生命周期的三大阶段——“传输中”、“静态存储”及“使用中”。报告还分析了机密计算在保障AI系统安全中的具体思路，包括AI全过程保护、模型透明使用、过程完整性保护、数据隐私和合规性以及计算资源和效率等方面。

报告特别提到微软Azure和阿里云在机密AI技术方面的实践。微软Azure机密AI技术基于AMD的SEV-SNP，通过远程证明服务整合了多种云产品，实现了安全解决方案的整合。阿里云机密AI则通过TEE Runtime Trustiflux和信任管理服务Trustee等软件框架，分离了模型数据的所有权和使用权，提供了端到端的数据安全防护能力。

在保障AI数据和模型安全方面，机密计算通过TEE实现数据隔离与保护，确保训练数据安全和用户隐私。同时，机密计算也为AI算法安全防护提供了有力支持，特别是在白盒攻击方面。报告还强调了机密计算在保障AI模型安全中的优势，特别是基于机密虚拟机的保护方案，能够为模型提供全生命周期的保护。

报告最后对机密AI的未来趋势进行了展望，包括发展规模的持续扩大、标准建设的逐步完善、技术协同态势的显著提升以及行业应用的不断深化。报告认为，机密AI将在电子政务、金融、医疗、商业和工业等领域发挥重要作用，为数据隐私和安全提供坚实保障。

提示：实际操作时一定要详读原文。

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