2025原生机密计算最佳实践白皮书

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《云原生机密计算最佳实践白皮书》由OpenAnolis龙蜥社区发布，聚焦云原生机密计算领域，为读者呈现了全面且深入的技术知识与实践指导。

1. 机密计算概述：数据在静态、传输和使用三种状态下，传统加密技术对使用中数据的保护存在不足。机密计算借助硬件可信执行环境（TEE）弥补这一短板，具备保护数据机密性、完整性以及可证明性的核心功能。然而，当前机密计算面临用户认知不足、技术门槛高、应用场景普适性差和信任模型等问题。

2. 云原生机密计算SIG：为推动机密计算在云原生场景的发展，云原生机密计算SIG应运而生。其愿景是构建安全易用的技术栈，适配多种硬件平台，打造典型应用案例。围绕多个核心项目，该组织构建开源技术栈，降低使用门槛，简化部署应用步骤。

3. 技术与实践：涵盖多种机密计算平台，如采用国密算法的海光CSV、英特尔的SGX和TDX、AMD的SEV以及ARM的CCA等，它们各自基于不同技术原理，为机密计算提供了多样化的硬件支撑。编程框架方面，介绍了Intel SGX SDK/PSW/DCAP、Intel同态加密框架、Apache Teaclave Java TEE SDK等，帮助开发者更高效地进行机密计算开发。在运行时底座部分，详细阐述了海光CSV、Intel TDX、AMD SEV等机密容器和虚拟机的使用方法及配置步骤。

4. 解决方案：Intel Confidential Computing Zoo提供多场景端到端安全参考案例，助力用户设计定制方案；PPML利用英特尔硬件技术打造端到端隐私保护机器学习方案，已在蚂蚁集团等企业应用。此外，还介绍了基于Anolis OS部署TensorFlow Serving在线推理服务、横向联邦学习和隐私集合求交方案的具体方法，包括技术架构、部署步骤和运行流程等。

通过对机密计算技术的全方位介绍和实践案例的展示，白皮书为行业发展提供了重要参考，有助于加速机密计算技术在云原生场景的应用与推广。

以下为报告节选内容

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