📘 學習筆記：可信數據空間整體能力

一、數據流通面臨的挑戰

• 安全威脅加劇：從“內循環”到“外循環”，傳統基於主體信任的安全體系被顛覆。
• 合規風險高企：數據匯聚導致法律責任加大，出現“不敢、不願、不會”供數的現象。

• 法規約束嚴格：

  • 《刑法》與司法解釋明確非法獲取、出售個人信息的情節嚴重標準。
  • 《網絡數據安全管理條例》對處理千萬級以上個人信息提出更高要求。

• 數據泄露成本高（IBM 報告）：

  • 2025年平均數據泄露成本達444萬美元。
  • AI相關泄露佔比13%，缺乏訪問控制是主要風險。

二、“原始數據不出域”與密態計算

1. 原始數據不出域的本質

• 目標：數據可用不可見。
• 手段：數據脱敏、嵌入向量、加密（如AES-256）等。
• 問題：脱敏和向量仍可能被還原，加密是更安全的邊界。

2. 密態計算的定義與價值

• 數據密態：除密鑰持有者外，數據對任何人不可見。
• 密態計算：融合密碼學、可信硬件、系統安全，實現數據在傳輸、存儲、計算全鏈路保持密態。

• 價值：

  • 將安全邊界從複雜系統收斂到密鑰。
  • 數據離開持有方後仍可控，防止濫用與泄露。

三、密態計算 vs 隱私計算 vs TEE

密態計算 ≠ TEE，而是在TEE基礎上構建了：

• 可信度量
• 遠程證明
• 機密容器
• 可信密鑰服務
• 全流程可信管控

四、密態計算的技術特徵

1. 全流程可信管控

   • 身份管理、權限控制、審計日誌

2. 全鏈路數據密態

   • 從採集到計算全程加密

3. 高兼容性

   • 支持多種數據源、計算框架、CPU架構

4. 低成本可持續

   • 通用硬件，成本低於業務價值5%（醫療、金融）

五、典型實踐案例

案例1：醫保行業可信數據空間

• 背景：醫保數據量大、服務機構多，安全要求高。
• 方案：密態數據空間保障外循環安全。

• 價值：

  • 數據融合（醫保+社會數據）
  • 全鏈路密態 + 可信管控 + 審計追溯
  • 支持商保智能核保、新品測算等場景

案例2：市場監管總局“一碼融通”

• 基礎：以統一社會信用代碼為核心。
• 技術：國產TEE + 聯邦學習。
• 模式：政企銀協同，實現信用數據“可用不可見”。
• 成果：構建信用數據結算基準，激活融資生態。

六、總結：密態可信數據空間的核心價值

• 安全可控：從系統安全轉向密鑰安全，攻擊面大幅收斂。
• 合規可行：滿足“數據不出域、可用不可見”的監管要求。
• 技術融合：兼容隱私計算與密態計算，支持平滑演進。
• 場景落地：已在醫保、金融、政務等領域實現規模化應用。

ps：感覺題目和內容不是那麼匹配😄