近期，一份詳盡的研究報告聚焦于2025年機密計算如何為人工智能系統的安全性保駕護航，該報告共26頁，深入剖析了AI安全的現狀、挑戰以及機密計算技術的創新應用。
隨著新一代AI技術在各行各業的廣泛應用，其安全性問題也日益凸顯。AI系統的安全性不僅涉及模型、算法和數據的安全，還包括系統層面的安全。模型竊取、算法偏見、數據泄露和系統漏洞等風險，給AI的安全應用帶來了巨大挑戰。現有的安全解決方案在面對復雜威脅、云服務安全、用戶隱私保護以及系統層安全等方面，顯得力不從心。
機密計算作為一種前沿技術，通過利用硬件的可信執行環境（TEE），能夠在數據“使用中”提供安全保障，覆蓋數據的全生命周期。目前，機密計算的技術路線多樣，x86體系相對成熟，而系統級TEE方案被視為未來的發展方向。產業生態在技術研發、標準化建設和產業應用方面均取得了顯著進展。未來，機密計算將依賴于CPU和GPU的專用安全功能，同時在軟件層面推動編程語言和工具的革新，并與多種新興技術實現融合。
機密計算技術在AI領域的應用，為AI系統的安全性提供了全新的解決方案。通過在系統層引入密態計算技術，機密AI融合了可信執行環境與模型數據安全理念，為AI系統筑起了一道堅固的安全防線。微軟Azure和阿里云等科技巨頭，已經推出了基于機密計算的AI技術。微軟Azure利用AMD的SEV-SNP技術構建，而阿里云則通過可信執行環境分離了模型數據的所有權和使用權，兩者均具備強大的安全功能。
在數據和算法安全方面，機密計算通過TEE技術實現了數據的最小化使用、訓練數據的安全保護以及算法的安全防護。在模型安全保護上，基于機密虛擬機的方案能夠為模型提供全生命周期的保護，有效抵御各種安全威脅。這不僅提升了AI系統的安全性，也為AI技術的廣泛應用提供了有力支持。
展望未來，機密AI的發展規模將持續擴大，以滿足日益嚴格的隱私法規和行業需求。隨著標準建設的逐步完善，涵蓋軟硬件加速、應用接口等多方面的規范將陸續出臺。機密計算與其他技術的協同態勢也將日益顯著，多種技術將共同發展，為AI系統的安全性提供更加全面的保障。
在電子政務、金融、醫療、工業和商業等領域，機密AI的應用將不斷深化。通過提升數據安全和模型安全，機密AI將助力各行業實現安全高效的發展。這不僅有助于推動AI技術的廣泛應用，也為社會的可持續發展注入了新的動力。
