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数据敏感，无法直接上传至公有云？探索百度智能云机密计算等数据安全解决方案
在人工智能、医疗影像、金融风控、自动驾驶等高价值场景中，数据不仅是核心资产，更是企业合规与竞争壁垒的关键。然而，许多企业在考虑使用公有云GPU资源加速AI训练或高性能计算时，常常面临一个“两难困境”：
“本地算力不足，但敏感数据又不敢上传到云端。”
担心数据在传输、存储甚至计算过程中被泄露、篡改或非法访问？这种顾虑完全可以理解——但你可能还不知道：百度智能云已推出基于“机密计算（Confidential Computing）”的端到端数据安全方案，让敏感数据“可用不可见”，真正实现“安心上云”。
什么是机密计算？为什么它能解决数据上云的信任难题？
机密计算是一种硬件级安全技术，利用CPU或GPU中的可信执行环境（TEE, Trusted Execution Environment），在内存中创建一个加密的“安全飞地（Enclave）”。即使云平台管理员、操作系统、虚拟化层甚至恶意软件都无法访问该区域内的数据和代码。
在百度智能云GPU云服务器中，结合以下能力，构建起覆盖“传-存-算”全链路的安全闭环：
🔒 1. 机密计算（Confidential Computing）支持
- 基于Intel SGX、AMD SEV等硬件可信技术，在计算过程中对模型、参数、用户数据进行内存加密；
- 即使物理服务器被入侵，攻击者也无法读取正在运行的敏感任务内容；
- 特别适用于多方联合建模、隐私AI推理、跨境数据协作等高敏场景。
📦 2. 数据传输与存储全程加密
- 数据上传通过HTTPS/TLS 1.3加密通道；
- 存储默认支持AES-256加密，密钥由用户通过KMS（密钥管理服务）自主掌控；
- 支持客户自带密钥（BYOK），彻底杜绝平台侧接触明文数据。
🛡️ 3. 零信任访问控制 + 完整审计
- 基于RAM身份策略、VPC网络隔离、安全组规则，实现最小权限访问；
- 所有数据操作行为自动记录至操作审计系统，满足GDPR、等保、HIPAA等合规追溯要求。
🧪 4. 隐私计算融合方案（可选）
- 支持与联邦学习、安全多方计算（MPC）等技术结合，在不共享原始数据的前提下完成联合训练；
- 适用于跨机构医疗研究、金融反欺诈等“数据不动模型动”的典型场景。
谁最需要这样的高安全GPU计算方案？
- 医疗机构：处理患者CT/MRI影像，需符合《个人信息保护法》及医疗数据不出域要求；
- 金融机构：进行客户信用评分建模，但不能将交易明细明文上传；
- 政府与国企：涉及公共安全或国家秘密的数据分析任务；
- 自动驾驶公司：路测视频包含地理与行人信息，需严格脱敏与保护；
- 跨国企业：需在遵守中国数据出境法规的同时，利用全球算力资源。
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数据越敏感，越需要强大的安全技术来释放其价值。
百度智能云以机密计算为核心，打造“从芯片到服务”的全栈数据安全体系，让你在享受云端GPU极致性能的同时，牢牢守住数据主权与合规底线。
上云，不必妥协安全——因为真正的安全，始于计算之前，贯穿每一比特。
