建立联合计算联盟的需要源于这样一个事实，即当计算从内部迁移到公共云和边缘时，数据保护变得更加复杂。当前数据保护通常适用于静态（存储）或（网络）传输状态中的数据。但是，在使用数据时，仍然存在风险，这是数据保护中最具挑战性的步骤之一。因此，机密计算将专注于保护使用中的数据并为敏感数据提供完全加密的生命周期。它处理内存中的加密数据，而不会将其暴露给系统的其余部分，并减少对敏感数据的暴露，为用户提供更多控制和透明度。

微软Azure的首席技术官Mark Russinovich说：

保护使用中的数据意味着数据在计算过程中以未加密的形式可见，除了授权访问它的代码。这可能意味着公共云服务提供商或边缘设备供应商甚至无法访问它。此功能支持新的解决方案，其中数据从边缘到公共云都是私有的。机密计算可以解锁的一些场景包括：

• 培训多方数据集机器学习模型或对多方数据集执行分析，这可以让客户协作以获得更准确的模型或更深入的见解，而无需让其他方访问其数据。
• 在安全区域内的数据库引擎中启用机密查询处理，从而无需信任数据库操作员。
• 使多方能够利用诸如Confidential Consortium Framework之类的技术，该框架为分布式数据库和分类账提供机密性和高事务吞吐量。
• 保护边缘的敏感数据，例如专有机器学习模型和机器学习模型执行，客户信息和计费/保修日志。

原文来自：https://www.linuxidc.com/Linux/2019-08/160304.htm

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