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2020年12月07日 | 保密计算：赋予数据传输一把保护伞
2020-12-07 来源：EEWORLD
保密计算旨在保护使用中的数据，例如最新的英特尔软件保护扩展技术，它将保密性、完整性和认证功能整合在一起，像数据保险箱一样，确保使用中的数据安全；一种全新的加密系统——完全同态加密，它允许应用在不暴露数据的情况下，直接对加密数据执行计算操作。
在2020 年英特尔研究院开放日上，英特尔研究院安全智能化项目组首席工程师Jason Martin表示，英特尔将提供数据保密性以防止机密泄露，提供执行完整性以防止计算被篡改，并提供认证功能，以验证软硬件的真实性。其中，可信执行环境提供执行保密计算的机制，其目的是在最大限度地减少需要信任的软硬件集，从而确保数据安全。英特尔软件保护扩展（Software Guard Extensions ）技术将保密性、完整性和认证功能整合在一起，确保使用中的数据安全无虞。
Jason Martin提到了联邦学习这个概念，联邦学习是一个机器学习框架，能帮助不同机构在满足用户隐私保护、数据安全和政府法规的要求下，进行数据联合使用和建模。具体地说，联邦学习要解决这样一个问题：在企业各自数据不出本地的前提下，通过加密机制下的参数交换与优化，建立一个虚拟的共有模型。这个共有模型的性能类似于将各方数据聚合到一块训练出来的模型。该数据联合建模方案不泄露用户隐私且符合数据安全保护的原则。
英特尔提到了一种全新的加密系统——完全同态加密，它允许应用在不暴露数据的情况下，直接对加密数据执行计算操作。
据悉，英特尔加入保密计算联盟，致力于让诸如保护使用中的数据等保密计算实践在如今的多云世界中更容易普及。保密计算联盟最初专注于通用编程模型和安全区移植，但联盟没有规定创建和保护安全区所必要的硬件机制。这就是英特尔® 软件保护扩展（英特尔® SGX）可以发挥作用的地方。
英特尔SGX是基于硬件的技术，通过在内存中建立受保护的安全区而帮助保护使用中的数据，使得只有授权的应用代码可以访问敏感数据。在宣布成立保密计算联盟的同时，英特尔宣布把英特尔SGX SDK贡献给这个新的社区，以帮助简化安全区域的开发和部署。
史海拾趣
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