隐私增强计算在信息系统中的应用

20/25隐私增强计算在信息系统中的应用第一部分隐私增强计算概述和技术原理 2第二部分信息系统中隐私增强计算的应用场景 4第三部分差分隐私在信息系统中的实现 7第四部分同态加密在信息系统中的应用 9第五部分安全多方计算在信息系统中的作用 11第六部分隐私增强计算与大数据分析的融合 14第七部分隐私增强计算在数据共享中的应用 17第八部分隐私增强计算的法律和伦理考量 20

第一部分隐私增强计算概述和技术原理关键词关键要点【隐私增强计算概述】

1.隐私增强计算（PEC）是一系列技术，旨在保护数据隐私，同时允许对数据进行计算和分析。

2.PEC技术通过加密、分割、模糊和差分隐私等方法实现，这些方法允许在不泄露敏感信息的情况下处理数据。

3.PEC在医疗保健、金融和政府等多个行业中具有广泛应用，因为它使数据分析和共享成为可能，同时保护个人隐私。

【技术原理】

隐私增强计算概述

定义

隐私增强计算（Privacy-EnhancingComputation，PEC）是一种技术集合，旨在在不泄露敏感数据的情况下安全处理数据。它使数据在不暴露底层信息的条件下进行分析、处理和使用成为可能。

目标

PEC旨在实现以下目标：

*数据保护：防止未经授权的个人或实体访问或使用敏感数据。

*数据可用性：允许授权用户访问和处理所需数据。

*数据效用：确保数据的准确性和完整性以进行有意义的分析。

技术原理

PEC利用各种技术来实现其目标，包括：

加密：

*同态加密：允许对密文进行计算，而无需解密。

*多方计算（MPC）：使多个参与方在不透露其输入值的情况下进行联合计算。

数据匿名化和去标识化：

*k匿名性：确保同一组中的个体不能被识别。

*差分隐私：通过添加随机噪声来保护个体信息。

可信计算：

*可信执行环境（TEE）：在硬件中创建安全隔离区域，可保护数据免受外部攻击。

*安全多方计算（SMC）：支持异构参与方之间安全协作。

联邦学习：

*允许多个组织在不共享原始数据的情况下协作训练机器学习模型。

可混淆加密：

*允许以不可链接的方式加密数据，从而保护个人身份信息。

隐私增强计算的类型

PEC技术可分为两类：

*数据保护：专注于保护数据本身，例如加密和匿名化。

*数据分析：允许对敏感数据进行安全分析和处理，例如MPC和可信计算。

在信息系统中的应用

PEC在信息系统中有着广泛的应用，包括：

*医疗保健：安全地共享和分析患者数据。

*金融：保护财务数据并防止欺诈。

*政府：处理公民信息并遵守隐私法规。

*零售：个性化客户体验并保护交易数据。

*工业：促进跨组织的协作，同时保护知识产权和敏感信息。

关键优势

PEC为信息系统提供了以下关键优势：

*增强数据隐私和安全。

*促进数据共享和协作。

*提高数据分析和处理的效用。

*遵守隐私法规和行业标准。

*促进创新和业务增长。

结论

隐私增强计算是一项强大的技术，可解决敏感数据处理中的挑战。它使组织能够保护数据隐私、充分利用数据并遵守法规，同时促进创新和业务增长。随着技术的不断发展，PEC在信息系统中的应用将继续扩大。第二部分信息系统中隐私增强计算的应用场景关键词关键要点主题名称：医疗保健

1.保护患者敏感健康信息，防止数据泄露和其他隐私侵犯。

2.促进虚拟医疗和远程医疗应用，增强患者便利性，同时保护隐私。

3.辅助医疗研究和药物开发，通过安全的数据共享和分析提高效率。

主题名称：金融

信息系统中隐私增强计算的应用场景

数据共享

*安全多方计算(SMC)：在不透露原始数据的情况下，允许多个参与方共同计算函数。在医疗保健中，可以使用SMC来分析不同医院的患者数据，而无需透露患者的个人身份信息。

*联邦学习：允许多个参与方在不共享本地数据集的情况下共同训练机器学习模型。在金融领域，可以使用联邦学习来训练欺诈检测模型，而无需共享客户的敏感财务数据。

数据访问控制

*同态加密：允许对加密数据进行计算，而无需解密。在云计算中，可以使用同态加密来保护存储在云端的敏感数据，同时仍然允许授权用户进行数据分析。

*属性加密：允许基于数据属性（例如，年龄、性别）访问加密数据。在医疗保健中，可以使用属性加密来控制不同类型的医疗保健专业人员对患者记录的访问。

数据脱敏

*差分隐私：通过添加随机噪声来保护个人数据，同时仍然允许统计分析。在人口普查数据中，可以使用差分隐私来统计人口信息，而无需泄露个人身份信息。

*k-匿名：通过将个人数据分组为具有相同敏感属性的组来保护个人数据。在零售业中，可以使用k-匿名来分析客户购买行为，而无需透露客户的个人身份。

数据跟踪

*私有信息检索(PIR)：允许用户检索数据库中的信息，而无需透露其查询。在广告业中，可以使用PIR来跟踪广告活动的有效性，而无需收集用户的个人信息。

*零知识证明：允许用户证明他们知道某个信息，而无需透露该信息。在身份验证中，可以使用零知识证明来验证用户身份，而无需透露密码或其他敏感信息。

数据审计

*同态可验证计算(HVC)：允许第三方验证加密计算结果，而无需访问原始数据。在监管机构中，可以使用HVC来验证企业是否遵守数据保护法规，而无需直接访问其数据。

*无交互知识证明(NIZK)：允许用户生成可公开验证的证明，证明他们满足特定条件，而无需透露证明的详细信息。在合规审计中，可以使用NIZK来证明企业已实施适当的控制措施，而无需披露敏感数据。

其他场景

*加密货币：隐私增强计算用于保护加密货币交易的匿名性。

*区块链：隐私增强计算用于保护区块链上的个人数据，同时仍然保持其透明度。

*医疗保健：隐私增强计算用于保护患者记录和医疗保健数据的隐私，同时仍然允许医生和研究人员访问这些数据。第三部分差分隐私在信息系统中的实现关键词关键要点【拉普拉斯机制】

1.基于在原始数据上添加受拉普拉斯分布约束的噪声，保证查询结果的差异性。

2.噪声量与隐私预算成反比，隐私预算越大，噪声越小，隐私保护越弱。

3.适用于计算查询和统计量，如平均值、中位数和频率。

【指数机制】

差分隐私在信息系统中的实现

差分隐私是一种隐私增强技术，旨在保护信息系统中个体的隐私，同时允许对数据的分析和处理。在信息系统中实现差分隐私需要通过以下步骤：

1.定义敏感属性

确定需要保护的敏感属性，这些属性在泄露时可能会对个体造成损害。例如，医疗记录中的病症或财务记录中的收入。

2.设置隐私参数

设定两个隐私参数：ε（epsilon）和δ（delta）。ε代表隐私损失的程度，δ代表隐私损失发生的概率。这两个参数的取值决定了实现差分隐私所需的噪声级别。

3.选择差分隐私机制

有多种差分隐私机制可用于实现差分隐私，包括：

*拉普拉斯机制：为查询结果添加服从拉普拉斯分布的噪声。

*指数机制：为每个结果分配一个权重，并将权重最大的结果输出。

*平滑机制：将相邻结果的概率重新分配，使其更加平滑。

4.应用噪声

根据所选的机制，为查询结果应用适当的噪声。噪声的量取决于隐私参数和查询本身。

5.分析结果

噪声化的查询结果可以通过适当的统计方法进行分析。这些方法必须考虑噪声的引入，并调整分析以保持结果的有效性。

差分隐私实现的具体方法

在信息系统中实现差分隐私的具体方法可能因系统而异。以下是一些常见的实现方法：

*数据库：使用差分隐私库或框架，例如OpenDP或PinQ，在查询数据库时实现差分隐私。

*流数据：使用流数据处理引擎来连续实现差分隐私，例如Flink或SparkStreaming。

*机器学习：通过修改机器学习算法或使用差分隐私训练数据，在机器学习模型中实现差分隐私。

*分布式系统：在分布式系统中，可以在各节点上局部实现差分隐私，然后聚合结果以获得全局的差分隐私保证。

差分隐私实现的挑战

实现差分隐私也面临着一些挑战：

*性能开销：噪声的引入可能会降低查询和分析的性能。

*准确性权衡：为了提供强有力的隐私保证，噪声级别可能需要很高，这可能会降低结果的准确性。

*复合查询：当多个查询组合在一起时，实现差分隐私变得更加复杂。

*数据分析限制：差分隐私可能会限制某些类型的分析，例如聚合查询或时间序列分析。

结论

差分隐私是信息系统中保护个人隐私的重要工具。通过仔细定义隐私参数、选择适当的机制并正确应用噪声，可以实现差分隐私，同时允许对数据的分析和处理。但是，重要的是要意识到差分隐私的挑战，并根据特定系统的需求权衡隐私和实用性。第四部分同态加密在信息系统中的应用关键词关键要点【同态加密在信息系统中的应用】

1.安全多方计算（MPC）：同态加密允许在加密数据上进行计算，而不泄露明文信息。这使得多个参与方可以在不透露敏感数据的情况下联合进行计算。

2.隐私数据分析：同态加密使数据分析人员能够在数据保持加密状态下执行复杂分析。这可以保护敏感信息，同时仍然从数据中提取有价值的见解。

【全同态加密在医疗保健中的应用】

同态加密在信息系统中的应用

同态加密是一种新型的加密技术，允许在加密数据上进行计算，而无需解密。这在处理敏感信息时具有巨大的潜力，因为它可以实现对数据进行处理和分析，同时保持其隐私。

同态加密的类型

同态加密有两种主要类型：

*部分同态加密(PHE)：允许对加密数据进行有限数量的操作，例如加法或乘法。

*全同态加密(FHE)：允许对加密数据进行任意数量的操作，包括逻辑运算。

同态加密在信息系统中的应用

同态加密在信息系统中具有广泛的应用，包括：

1.安全多方计算(MPC)

MPC是一种协议，允许多个参与者在一组共享数据上共同进行计算，而不会泄露他们的个人数据。同态加密被用于MPC，因为它允许参与者在不解密数据的情况下对其进行操作。

2.私有云计算

同态加密使企业能够在私有云环境中处理和分析敏感数据，同时保持其隐私。通过使用同态加密，数据可以在云端加密存储和处理，而无需解密，从而降低数据泄露的风险。

3.数据挖掘和机器学习

同态加密可以促进在加密数据上进行数据挖掘和机器学习算法。这允许对敏感数据集进行分析，而无需牺牲隐私。

4.金融和医疗保健

同态加密在金融和医疗保健行业具有重要应用。它允许在保护患者隐私的情况下进行医疗诊断和金融交易。

5.区块链和加密货币

同态加密可以增强区块链和加密货币的隐私性。它允许对区块链数据进行处理和分析，而无需解密，从而提高安全性。

同态加密的挑战

尽管同态加密具有巨大的潜力，但也面临着一些挑战：

*低效率:同态加密操作比传统加密操作慢得多。

*密钥管理:同态加密密钥管理非常复杂，需要小心处理。

*实现困难:由于其复杂性，实施同态加密算法具有挑战性。

结论

同态加密是一种变革性的技术，可以解决信息系统中与隐私保护相关的主要挑战。它的应用范围广泛，包括MPC、私有云计算、数据挖掘和机器学习、金融和医疗保健，以及区块链和加密货币。随着研究和开发的不断进行，同态加密有望在增强信息系统的隐私保护方面发挥越来越重要的作用。第五部分安全多方计算在信息系统中的作用关键词关键要点安全多方计算在信息系统中的作用

主题名称：联邦学习

1.允许不同组织协作训练机器学习模型，同时保护各自的私有数据。

2.利用加密技术和分布式计算，确保数据不出组织边界，仅共享模型训练后的参数。

3.促进跨行业、跨领域的数据共享，提升模型性能和数据洞察力。

主题名称：差分隐私

安全多方计算在信息系统中的作用

安全多方计算（SecureMulti-PartyComputation,MPC），又称隐私增强计算（Privacy-EnhancingComputation,PEC）的一种技术，它允许多个参与方在不透露自己的私有数据的情况下，共同计算一个函数并获得结果。

在信息系统中，安全多方计算主要用于在保护数据隐私的情况下实现数据共享和协作分析。通过采用MPC技术，参与方可以：

1.联合数据分析，提升业务价值

*不同机构或部门之间的数据孤岛问题，阻碍了全面、深入的数据分析。

*MPC允许参与方联合分析彼此的私有数据，挖掘隐藏的价值，而无需担心数据泄露风险。

2.隐私保护数据共享，促进合作创新

*保证数据隐私是数据共享的关键障碍。

*MPC允许参与方共享私有数据进行协作研发、业务创新和决策制定，同时保护各自的数据隐私。

3.隐私计算云服务，拓展应用场景

*云计算的兴起，带来了海量数据汇聚和复杂分析的需求。

*MPC技术集成到云服务中，可以提供隐私保护的数据存储、处理和分析服务，拓展了MPC应用场景。

4.医疗数据共享，改善医疗服务

*医疗数据的有效共享对于疾病诊断、药物研发至关重要。

*MPC可以在保护患者隐私的前提下，促进不同医疗机构、制药公司之间的数据共享和联合研究。

5.金融风控合作，保障金融安全

*金融机构面临着欺诈、洗钱等金融风险。

*MPC允许金融机构联合分析各自的交易数据，识别可疑交易，提高风控能力。

MPC技术在信息系统中的具体应用案例：

*医疗领域：药品研发、疾病诊断、患者数据分析

*金融领域：反欺诈、洗钱监测、信用评估

*供应链领域：库存管理、欺诈检测、信息共享

*物联网领域：传感器数据分析、设备状态监测、隐私保护通讯

*政府领域：统计调查、税收征管、执法调查

MPC技术优势：

*隐私保护：参与方在不泄露私有数据的情况下进行计算。

*计算准确性：确保计算结果的准确性和完整性。

*可扩展性：支持大量参与方和复杂计算。

*标准化：MPC标准和框架的建立，便于跨平台和技术的互操作性。

MPC技术挑战：

*计算效率：MPC计算的复杂度可能很高，尤其是对于大规模数据集。

*通信开销：MPC协议通常需要较大的通信开销，这在网络环境受限时可能影响其可用性。

*可信验证：如何验证MPC参与方的计算结果是否正确，是一个需要解决的挑战。

MPC技术的发展趋势：

*硬件加速：专门的硬件设备可以提高MPC计算效率。

*新型协议：不断涌现的创新MPC协议，提升了效率和安全性。

*云服务集成：MPC技术与云计算平台相结合，提供便捷灵活的数据共享和分析服务。

*跨学科应用：MPC技术正在拓展到生物信息学、人工智能等跨学科领域。

总结：

安全多方计算作为隐私增强计算的关键技术，在信息系统中发挥着至关重要的作用。它通过保护数据隐私，使参与方能够联合分析数据，挖掘价值，开展合作创新，推动各行各业的发展和进步。随着MPC技术的不断发展和应用场景的扩展，它将继续为信息系统带来新的机遇和挑战。第六部分隐私增强计算与大数据分析的融合隐私增强计算与大数据分析的融合

简介

隐私增强计算（PEC）是一种技术范式，旨在保护大数据分析中的个人隐私。通过利用加密、差分隐私、联邦学习等技术，PEC能够在不泄露敏感信息的情况下挖掘大数据中的价值。

融合方式

PEC与大数据分析的融合主要体现在以下方面：

加密数据分析：

*同态加密允许在加密数据上直接执行计算，而无需解密，从而保护数据隐私。

*秘密共享将数据拆分并分布在多个参与方中，使任何一方都无法单独访问原始数据。

差分隐私：

*差分隐私通过添加随机噪声扰乱数据，确保在向分析中添加或删除单个记录时，分析结果不会发生重大变化。

*这确保了个人信息受到保护，同时仍能从聚合数据中提取有价值的见解。

联邦学习：

*联邦学习允许多个参与方在不共享其原始数据的情况下共同训练机器学习模型。

*这使组织能够协作分析分布式数据集，而无需泄露专有或敏感信息。

去标识化：

*PEC技术可用于从数据中删除个人身份信息（PII），创建去标识化数据集。

*这使得大数据分析可以安全地进行，同时保护个人隐私。

应用领域

PEC与大数据分析的融合已在多个领域得到广泛应用，包括：

*医疗保健：分析患者记录以改进疾病诊断和治疗，同时保护患者隐私。

*金融：检测欺诈和金融犯罪，同时保护客户数据。

*零售：个性化客户体验并提高销售额，同时保护消费者的购买历史。

*科学研究：分析大规模数据集以获取新知识，同时尊重个人隐私。

优势

将PEC与大数据分析融合提供以下优势：

*隐私保护：保护个人隐私和敏感数据，降低数据泄露的风险。

*数据共享和协作：允许多个组织共享和分析数据，而无需泄露专有信息。

*数据价值挖掘：通过安全地挖掘大数据中的价值，提高决策制定和预测分析能力。

*监管合规：遵守数据保护法规，例如GDPR，以避免罚款和声誉损害。

挑战和未来方向

尽管PEC与大数据分析的融合提供了显着的优势，但仍存在一些挑战和未来发展方向：

*计算开销：某些PEC技术可能会引入计算开销，这可能会影响大数据分析的效率。

*数据质量：差分隐私和去标识化等技术可能会影响数据质量，从而对分析的准确性和可靠性产生影响。

*技术复杂性：PEC技术的实现和部署可能很复杂，需要熟练的专业知识。

*标准化：PEC领域缺乏标准化，这可能会阻碍技术的广泛采用。

未来研究和开发将集中于克服这些挑战，改进PEC技术的效率、准确性、易用性和互操作性。随着PEC的持续发展，预计它将在信息系统中发挥越来越重要的作用，为大数据分析提供强大的隐私保护功能。第七部分隐私增强计算在数据共享中的应用隐私增强计算在数据共享中的应用

隐私增强计算(PEC)是一组技术，使组织能够在保护数据隐私和机密性的前提下共享和处理数据。在数据共享中，PEC具有多种应用，包括：

1.安全多方计算(SMC)

SMC允许多个参与者计算函数，同时保护各自数据的隐私。参与者将各自的数据作为输入提供给SMC协议，该协议执行计算并生成输出，而不会泄露任何原始数据。

应用：

*联合建模：在不同组织之间共享和分析数据，以创建更准确的模型。

*欺诈检测：跨组织共享交易数据，以识别可疑活动，同时保护客户隐私。

2.同态加密(HE)

HE是一种加密技术，允许在加密数据上执行计算。这使得组织能够分析数据，同时保持其隐私和安全性。

应用：

*隐私查询：对加密数据执行查询，而无需解密。

*数据挖掘：在加密数据上执行复杂的数据挖掘任务，以提取见解。

3.可信执行环境(TEE)

TEE是在中央处理器中创建的安全区域，可在与外部系统隔离的情况下执行代码。这提供了隔离和保护，使组织能够在受控环境中处理敏感数据。

应用：

*数据处理：在TEE中处理敏感数据，以保护其免受外部攻击。

*密钥管理：在TEE中存储和管理加密密钥，以确保其安全性。

4.匿名化和假名化

匿名化和假名化技术用于删除或更改数据中的个人信息，以保护个人身份。

应用：

*数据发布：在删除个人标识符后发布数据，以供研究和分析用途。

*数据挖掘：对匿名化或假名化数据执行数据挖掘任务，以提取见解。

5.差分隐私

差分隐私是一种添加随机噪声以保护个人信息的技术。这确保了查询无法链接到特定个人，同时仍然保留对数据的统计分析。

应用：

*人口统计分析：在保护个人隐私的同时执行人口统计分析。

*医疗研究：在不泄露个人医疗信息的情况下开展医疗研究。

6.数据令牌化

数据令牌化是一种替换原始数据值的方法，这些值可以被唯一识别且不可链接的令牌所替代。这有助于保护数据隐私，同时仍允许数据共享和处理。

应用：

*客户数据共享：在零售和金融等行业共享和分析客户数据，同时保护其个人身份。

*医疗保健信息交换：在医疗保健提供者之间交换医疗保健信息，同时保护患者隐私。

PEC在数据共享中的好处

*增强隐私：PEC技术在保护个人和组织数据隐私方面发挥着至关重要的作用。

*促进协作：PEC使组织能够在保护数据隐私的前提下共享和协作处理数据。

*提高数据质量：通过消除数据孤岛并促进数据共享，PEC可以提高数据质量和准确性。

*创造新见解：PEC使组织能够分析数据并提取新的见解，以前这些见解可能会受到隐私限制。

*满足监管要求：PEC技术有助于遵守数据保护法规，例如通用数据保护条例(GDPR)。第八部分隐私增强计算的法律和伦理考量关键词关键要点隐私增强计算的法律合规

1.隐私增强计算技术必须遵守数据保护法规，例如欧盟的通用数据保护条例(GDPR)和中国的《个人信息保护法》。这些法规规定了数据收集、处理和使用的合法性。

2.隐私增强计算解决方案的开发者和用户必须确保其系统符合有关数据安全、数据访问和数据保留的法律要求。

3.隐私增强计算的法律合规性也涉及隐私通知、同意收集和处理个人数据以及数据泄露的报告。

隐私增强计算的伦理考量

1.隐私增强计算技术引发了有关数据所有权、个人自主权和社会责任的伦理问题。

2.在设计和部署隐私增强计算系统时，必须考虑个人对其个人数据的控制和知情权。

3.隐私增强计算技术必须以道德和负责任的方式使用，并符合社会对个人隐私的期望。隐私增强计算在信息系统中的应用

隐私增强计算的法律和伦理考量

隐私增强计算（PEC）是一种旨在在处理数据时保护个人隐私的技术范式。随着PEC在信息系统中的广泛应用，法律和伦理考量变得至关重要。

法律考量

*数据保护法规：PEC必须遵守适用的数据保护法规，包括欧盟《通用数据保护条例》（GDPR）和美国《加州消费者隐私法》（CCPA）。这些法规要求对个人数据进行合法、公平和透明的处理，并赋予个人访问、更正和删除其数据的权利。

*隐私权：PEC解决方案必须尊重个人隐私权，并以不损害个人基本权利的方式进行部署。例如，PEC技术不得用于秘密监控或歧视。

*民事责任：PEC供应商和系统所有者可能因不当使用或实施PEC技术而承担民事责任。例如，如果PEC系统被用于泄露个人数据，则可能导致诉讼。

伦理考量

*透明度和可解释性：PEC系统的设计和部署应确保透明度和可解释性。个人应该了解其数据如何被使用和保护，以及他们拥有哪些权利。

*公平性和包容性：PEC技术不得加剧现有的社会不平等或歧视。例如，PEC系统不应基于个人种​​族、性别或社会经济地位等特征进行歧视性决策。

*责任和问责：对于PEC系统的使用和影响应明确责任和问责。这包括识别和解决潜在的偏见和歧视的机制。

具体实施指南

为了解决PEC的法律和伦理考量，可以考虑以下指南：

*隐私影响评估：在部署PEC系统之前进行隐私影响评估，以确定潜在的隐私风险。

*数据最小化：仅收集和处理处理目标所需的必要数据。

*数据匿名化：使用匿名化技术将数据转换为无法识别个人的形式。

*安全措施：实施强有力的安全措施以保护数据免遭未经授权的访问和泄露。

*透明度和可解释性：向个人提供有关PEC系统如何使用和保护其数据的清晰信息。

*监督和问责：建立监督机制以确保PEC系统符合法律和伦理标准。

持续监控和审查

随着PEC技术的不断发展，其法律和伦理影响也必须持续监控和审查。应该定期更新政策和指南，以跟上新出现的问题和威胁。

结论

隐私增强计算在信息系统中具有巨大的潜力，可以保护个人隐私。然而，至关重要的是要意识到相关的法律和伦理考量。通过采用周到的设计原则、实施强有力的措施并持续监控其影响，我们可以确保PEC技术以负责任和尊重隐私的方式部署。关键词关键要点主题名称：安全多方计算（SMC）

关键要点：

*各方在不透露原始数据的情况下进行联合计算和分析，确保数据隐私。

*通过同态加密、秘密共享等技术，实现数据在加密状态下的安全计算。

*在医疗、金融等领域，SMC可促进跨机构安全合作和数据共享。

主题名称：差分隐私

关键要点：

*为查询和分析结果添加随机扰动，确保即使攻击者获取查询结果，也不能识别特定个体。

*针对不同数据集和查询需求，设计不同的差分隐私算法。

*在人口统计、网络分析等领域，差分隐私可提供匿名数据分析。

主题名称：联邦学习

关键要点：

*在多个参与方之间分布式训练机器学习模型，无需共享原始数据。

*使用加密和安全通信协议，保护数据和模型免遭泄露。

*在医疗、IoT等领域，联邦学习实现跨机构协作，训练より准确的模型。

主题名称：可信执行环境（TEE）

关键要点：

*为敏感数据和计算提供一个受保护的执行环境。

*隔离