近日，一份关于机密计算如何强化人工智能系统安全的深度研究报告引起了广泛关注。该报告全面剖析了当前AI安全领域的挑战、机密计算技术的发展及其在人工智能领域的创新应用。
报告首先揭示了AI安全面临的复杂局面。随着新一代AI技术在各行各业的广泛应用，从模型、算法、数据到系统层面，均存在不同程度的安全风险。模型窃取、算法偏见、数据泄露和系统漏洞等问题频发，而现有的AI安全解决方案在应对这些复杂威胁时显得力不从心，特别是在云服务安全、用户隐私保护和系统层安全方面存在明显短板。
接着，报告深入探讨了机密计算的现状与未来趋势。机密计算利用硬件可信执行环境（TEE）为“使用中”的数据提供安全保障，覆盖数据的全生命周期。技术路线的多样性使得机密计算在x86体系下相对成熟，而系统级TEE方案则被视为未来的发展方向。在技术研发、标准化建设和产业应用方面，机密计算的产业生态正不断发展壮大。未来，硬件将依赖于CPU和GPU的专用安全功能，软件则将推动编程语言和工具的革新，并与多种新兴技术实现深度融合。
报告进一步指出，机密计算为AI系统安全提供了新的解决方案。通过在系统层引入密态计算技术，机密AI融合了可信执行环境与模型数据安全理念，为AI系统提供了强有力的安全保障。微软Azure和阿里云等领先企业已经推出了机密AI技术。微软Azure基于AMD的SEV-SNP构建，而阿里云则通过可信执行环境分离模型数据所有权和使用权，实现了多种安全功能。
在数据和算法安全方面，机密计算利用TEE实现了数据的最小化使用、训练数据的安全保护和算法的安全防护。在模型安全保护上，基于机密虚拟机的方案能够为模型提供全生命周期的保护，有效抵御多种威胁。这些创新应用不仅提升了AI系统的安全性，也为AI技术的可持续发展奠定了坚实基础。
