白皮书围绕云原生机密计算展开，涵盖技术原理、平台、编程框架、运行时底座及解决方案等内容炒股杠杆什么意思，为相关从业者提供全面技术参考。
1. 机密计算概述：数据在静态、传输和使用过程中面临安全风险，机密计算利用硬件可信执行环境保护使用中的数据，具备保护数据机密性、完整性和可证明性等核心功能。当前，机密计算虽受关注且潜力巨大，但存在用户认知不足、技术门槛高、应用场景普适性差和信任根等问题。
2. 云原生机密计算SIG：为推动云原生场景下机密计算技术发展，云原生机密计算SIG成立，其愿景是构建安全易用的技术栈、适配多种硬件平台、打造典型产品和应用案例。该组织围绕多个核心项目开展工作，如海光CSV机密容器、Intel Confidential Computing Zoo等，以降低使用门槛，拓展应用场景。
3. 机密计算平台：介绍多种机密计算平台技术，包括海光CSV、Intel SGX、Intel TDX、AMD SEV和ARM CCA。这些技术通过不同方式实现安全虚拟化，为机密计算提供硬件支持，各自具有独特的优势和应用场景，适用于云计算、隐私计算等领域。
4. 编程框架：详细阐述Intel SGX SDK/PSW/DCAP、Intel Homomorphic Encryption、Apache Teaclave Java TEE SDK等编程框架。它们为开发者提供了开发机密计算程序和解决方案的工具，降低开发门槛，推动机密计算技术在不同应用场景中的应用，如在云计算、联邦学习、区块链等领域发挥重要作用。
展开剩余82%5. 运行时底座：涵盖多种运行时技术，如基于不同平台的机密容器和虚拟机。海光CSV、Intel TDX、AMD SEV等都有相应的机密容器和虚拟机实现方式，Occlum、Inclavare Containers、Enclave - CC等也为机密计算提供了不同层面的支持，保障应用在安全环境中运行。
6. 解决方案：介绍Intel Confidential Computing Zoo和PPML等解决方案。Intel Confidential Computing Zoo提供多场景参考案例，助力用户设计和实现机密计算方案；PPML基于英特尔技术构建隐私保护机器学习平台，在大数据分析和人工智能领域保护数据隐私，已在蚂蚁集团等企业得到应用。
7. 应用案例：以部署TensorFlow Serving在线推理服务、TensorFlow横向联邦学习和隐私集合求交方案为例，详细介绍在Intel SGX使能平台上基于Anolis OS的部署过程，包括技术架构、环境配置、部署步骤和运行测试等，为开发者提供实践指导。
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