适用场景
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隐私大数据分析
在互相不泄露隐私的情况下完成数据交换、查询、分析。使用方只能看到最终计算结果而不能看到计算过程,最大限度保护隐私的情况下完成大数据应用。
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机器学习
为云计算和区块链提供内存安全隔离加密可信环境,保护运算和数据的完整性和隐私性,具备高兼容性、高灵活性和高性能,同时提供端到端的数据加密保护。
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区块链
完善用户的隐私数据和计算的保护,或提供可信安全的高效共识。服务形态有云上跨域私链与联盟链/公链方案。
方案特点
可信执行
借助Intel SGX等硬件TEE保护,结合百度先进的HMS内存安全,确保执行过程中数据与操作的完整性与安全性。
安全性远程验证
允许用户远程证明与测试,确保远程执行时的安全性符合预期。
强化内存安全
消除内存安全风险,比如说buffer overflows, use-after-free等问题。
安全节点不可绕过
完整的程序执行流确认,保证安全检查点不可被绕过。
FaaS服务
支持高灵活性与兼容性的FaaS服务,支持主流大数据运算和AI训练推理。
端到端加密
允许用户在端与云之间以及跨云实例之间建立可信的可相互认证的加密通道。