守护数据在用的三大支柱
在数字世界，我们的数据如同黄金。存放（存储）有重重防护，运输（传输）有加密通道。但当数据真正用于计算——比如AI模型进行推理分析时——它就暴露在风险之下。如何保护“数据在用”安全？一场围绕机密计算、主动防御与AI安全平台的革命正在进行。
支柱一：机密计算 - 数据运行的“保险箱”
传统安全机制无法解决数据在计算过程中的防护难题。机密计算应运而生，它将计算过程置于基于硬件的**可信执行环境（TEE）**中。这如同为数据运行打造了一个固若金汤的保险箱：
硬件级安全：通过CPU内置加密与隔离技术，即使在操作系统或云平台被攻破的情况下，内部数据和代码也能保持机密性与完整性。
强身份认证：TEE在启动前可进行远程验证（Attestation），确保运行环境未被篡改，用户才放心投入敏感数据。
防御“内鬼”攻击：即使云服务商或拥有物理访问权限的人员，也无法窥探TEE内部的数据与运算细节。这对跨国协作、受监管行业至关重要。
研究机构Gartner预测，到2029年，75%以上在非可信基础设施中处理的业务将依赖机密计算技术保障安全。
支柱二：主动防御 - 攻击未至，防护先行
面对日益严峻的威胁态势，被动防御捉襟见肘。“前置式主动网络安全”正成为趋势，旨在预测并阻断攻击于萌芽状态：
威胁情报驱动：利用AI与大数据分析，主动识别攻击者战术、技术与过程（TTPs），预测其可能目标与路径。
自动化干预：一旦识别高风险迹象（如异常凭证访问、可疑网络扫描），系统自动实施封堵、隔离或欺骗（如蜜罐）等防御动作。
重塑安全边界：从依赖已知特征的“守门人”模式，转向持续监控、风险评估与主动出击的动态防御体系。
Gartner预计，到2030年，主动防御方案将占据企业安全支出的半壁江山。
支柱三：AI安全平台 - 大模型时代的“统一指挥官”
生成式AI的爆发带来了全新的安全挑战：提示词注入、训练数据泄露、恶意智能体攻击……碎片化的传统工具难以应对。AI安全平台应运而生：
集中管控枢纽：为各类AI应用（第三方或自研）提供统一的安全策略执行点、风险监控台和防护边界。
专项风险应对：针对AI特有威胁（如提示注入、数据中毒、模型窃取、版权侵权）设计防护与检测机制。
策略执行与审计：强制执行AI使用策略（如禁用高风险插件），集中监控活动，提供审计追溯能力。
Gartner预测，到2028年，超过50%的企业将部署专门平台保护其AI投资。
结语：数据安全的新纪元
数据价值的核心在于使用，而数据在用安全已成为数字世界的基石。机密计算筑起硬件信任底座，主动防御预测威胁于未然，AI安全平台则为大模型时代提供专属防护。这三股力量正在重塑企业处理敏感数据的方式。
人工智能训练工程师
· 人工智能算法工程师
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· AIGC应用工程师
· AI智能体应用工程师
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· 认证申报青蓝智慧
· 马老师： 133 - 9150 – 9126 / 135 - 2173 - 0416
随着AI深入千行百业，数据安全不再仅是存储与传输的“两点一线”，而是贯穿数据生命周期的“三维立体”防护。掌握这些核心技术，企业才能安全驶入智能时代的高速通道。
