痛点及挑战
人工智能的普及，特别是以大型语言模型（LLM）为代表的新一代智能系统，正在深刻改变人类与信息的关系。与传统互联网相比，人工智能需要个体更主动、持续地提供细粒度数据，这一过程看似是个体的自主选择，实则是在"便利"与"隐私"之间做出的艰难权衡。
解决思路
机密计算（Confidential Computing, CC）是近年来兴起的一种新型安全计算范式，其核心思想是通过硬件隔离和加密保护机制，保证数据在使用过程中的机密性与完整性。与传统的数据安全技术不同，机密计算不仅保护数据在"存储"与"传输"环节的安全，更关注"计算中"的安全，旨在解决云计算和人工智能时代"谁来托管敏感数据"的根本问题。
解决方案
产品特性
L₁级
Token化输入TEE隐私性 - TEE安全大模型一体机
其隐私性依赖于TEE的硬件隔离与内存加密技术，原始敏感数据在进入TEE前已被匿名化替换，确保数据仅在TEE内部解密处理，对外部系统（包括操作系统和云服务商）全程不可见。
L₂级
随机数辅助隐私推理 - TEE安全大模型一体机
通过引入外部安全源（如硬件真随机数生成器）产生的一次性随机数，在TEE内部对数据或模型进行动态掩码或扰动，以此增强处理过程的信息论安全强度，即使TEE本身遭受侧信道攻击，也能有效保护原始数据的隐私性。
L₃级
全密文隐私推理 - TEE安全大模型一体机
在可信执行环境（TEE）中全程操作密文数据，利用同态加密或混淆电路等密码学原语进行处理，使得数据在TEE内部也无需解密，从而同时防御来自外部平台和TEE内部侧信道的双重隐私泄露风险。
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