2025年报告：机密计算如何保障人工智能系统安全

随着人工智能(AI)技术的日益普及，AI系统的安全问题逐渐成为业内关注的焦点。根据一份于2025年发布的《机密计算保障人工智能系统安全研究报告》，机密计算技术被认为是保障AI系统安全的有效手段之一。该报告共计26页，深入探讨了AI安全现状、机密计算技术及其未来应用趋势，为如何利用机密计算保障AI系统安全提供了有价值的见解。

AI安全需求与面临的挑战

当今 AI 技术在各行业的广泛应用，给网络安全带来了新的挑战。AI 安全需求的多样性体现在模型、算法、数据和系统的各个层面。具体而言，模型容易遭到窃取，算法存在偏见，大量数据面临泄露风险，而系统本身也存在多种漏洞。这种情况下，传统的AI安全解决方案在面对复杂威胁、云服务安全、用户隐私保护以及系统层安全等方面显得力不从心。因此，建立一种全面且有效的安全框架显得尤为重要。

机密计算的现状与发展趋势

机密计算是一项基于硬件的技术，主要利用可信执行环境（TEE）来保障数据在使用过程中的安全性。这一技术能够涵盖数据的全生命周期，以确保数据在存储、处理和传输过程中的安全性。报告中指出，虽然基于x86架构的机密计算技术已经相对成熟，但系统级TEE方案被普遍认为是未来的发展方向。

在此背景下，产业生态在机密计算技术的研发、标准化建设与产业应用方面正在不断成熟。未来，硬件的安全性将依赖于CPU和GPU的专用安全功能，软件方面则将推动编程语言与工具的革新。同时，机密计算技术与区块链、边缘计算等新兴技术的融合，也为安全提供了更多的可能性。

机密计算如何保障AI系统安全

机密计算通过在系统层引入密态计算技术，有效保证了AI系统的安全性。这种技术融合了可信执行环境以及模型数据的安全理念，从而构建起对AI系统的全面防护。以微软Azure和阿里云为例，这两家公司均推出了机密AI技术，为用户提供多重安全功能。微软Azure利用AMD的SEV-SNP构建，其设计重点在于保护数据隐私。而阿里云则通过可信执行环境来实现模型数据所有权和使用权的分离，提升了数据操作的安全性。

机密计算在数据与模型的安全保护方面也展现出了明显优势。机密计算基于TEE实现了数据的最小化使用，确保训练数据的安全性以及算法的防护。在模型的保护方面，则通过基于机密虚拟机的方案，为模型提供全方位的生命周期保护，以抵御潜在的安全威胁。

机密AI的未来趋势与展望

报告中对机密AI的未来发展进行了展望，认为其规模将持续扩大，以满足不断增长的隐私法规和行业需求。标准建设的逐步完善，将涵盖硬件加速、应用接口等多个方面，为机密计算的广泛应用奠定基础。

机密计算技术与其他技术的协作将是未来的趋势。在电子政务、金融、医疗、工业和商业等领域，机密计算技术的应用前景广阔，能够助力各行业的安全与高效发展。机密计算为新兴AI应用提供了安全保障，这将进一步推动AI产业的安全健康发展。

机密计算技术在保障AI系统安全方面发挥着重要作用。面对日益复杂的安全威胁，该技术通过提供硬件和软件双重保障，使得AI在各个行业中的应用更加安全、高效。随着技术的不断进步及其在各领域的应用扩展，机密计算预计将成为未来推动AI产业安全发展的关键因素之一。此研究报告为行业提供了宝贵的参考，指明了未来的发展方向。