近年来，计算领域已显着转向解决日益增长的数据隐私和安全问题。机密计算是一种旨在处理过程中保护敏感数据的范例，已成为一种强大的解决方案。通过提供安全可信的执行环境，机密计算能够实现以前不可能的用例，尤其是在受监管的行业中，例如安全多方计算和在云中运行人工智能而不损害数据隐私。

本文简要介绍了机密计算带来的一些新业务工作负载，让你了解其中的可能性。它还简要介绍了当前的挑战和前进的道路。

安全多方计算 (MPC)

机密计算最引人注目的用例之一是安全多方计算（MPC），它对我们所有人都有巨大的积极意义。传统上，组织在进行数据协作而不使其面临潜在威胁时面临着重大挑战。但是通过保密计算，MPC就可以对加密数据进行安全计算，即使在与授权第三方联合计算时也能确保隐私。

MPC 为新的可能性打开了大门，例如协作研究、竞争对手之间的数据共享、安全的金融交易、行业转型和促进创新。例如，医疗机构可以在不违反隐私法规的情况下安全地共享患者数据以进行研究和诊断，从而为人们提供更好的健康结果和服务。金融机构可以对加密的客户数据和交易进行联合分析，从而实现更好的风险评估、欺诈检测和洗钱调查。

公共云中的AI安全

机密计算已成为人工智能领域的游戏规则改变者，使组织能够利用云中人工智能的力量，同时保护数据隐私。机密计算使企业能够通过在隔离环境中安全地处理加密数据来构建和部署人工智能模型，而不会暴露敏感信息。这一突破释放了医疗保健、金融和电子商务领域变革性人工智能驱动解决方案的潜力。

应用无穷无尽；机密计算促进了各个行业的创新。

当前的挑战是什么？

机密计算的主要挑战之一是实施的复杂性。机密计算需要专门的硬件和软件以及安全和密码学方面的专业知识。实施的复杂性可能使组织难以采用机密计算并将其集成到其现有系统和工作流程中。

另一个挑战是需要更多的标准化和互操作性。机密计算有不同的方法，每种方法都有优点和缺点。这可能会使组织很难选择适合其需求的解决方案。

数据隐私法规也对机密计算提出了挑战。虽然机密计算可以通过在处理过程中保护敏感数据来帮助组织遵守数据隐私法规，但必须确保该技术符合相关法规。

最后，还需要考虑技术限制。机密计算依靠安全飞地来保护处理过程中的数据，但这些飞地的内存和处理能力有限，因此需要在安全性和性能之间进行权衡。

结论

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