京港澳AI协同，先过“信任关”——海泰密态计算方案给出破题思路

近日，“大模型时代京港澳人工智能安全协同发展交流沙龙”在北京举办。本次沙龙由海淀区委区政府、北京市科学技术协会、北京经济技术开发区管委会、香港北京高校校友联盟主办，中关村网络安全与信息化产业联盟承办，来自京港澳三地政府机构、科研院所、高校、科技团体与企业的百余名代表齐聚一堂，围绕大模型安全防护、跨境AI治理与跨区域科创协作展开深入研讨。

海泰方圆受邀参会，副总裁Peter孙出席圆桌对话环节，围绕京港澳人工智能安全协同机制构建，从密码技术视角分享了破题思路。

Peter孙在圆桌发言中指出，大模型时代，京港澳三地人工智能协同发展，必然面临三地数据的融合利用与算法模型的协同开发。这道协同命题的背后，是两类主体的现实顾虑：一方面，数据提供方担心数据泄密与滥用，核心诉求是“放心地提供数据”；另一方面，训练完成的模型与算法同样是核心商业机密，数据加工使用方也会担心算法与模型在计算环节泄露。

基于上述两端需求，海泰方圆提出了基于密码技术和机密计算技术的AI安全解决方案，以一套可落地的技术架构，回应三地协同中的信任难题：

“一个密态计算链条，两端防御体系，支撑京港澳三地AI协同发展。”

整个计算过程没有明文留存，真正实现“数据可用不可见”。其中最关键的一环，是在云端基于可信硬件构建的可信数据计算环境——可以将其理解为一个“安全加工车间”：数据只在车间内解密计算，内存中没有明文，云服务器上不存明文，从机制上杜绝数据泄露的可能，打通AI安全的“最后一公里”。

另一端防御：算法核心机密“进得来，拿不走”

两端防御的另一端，指向算法保护。其原理与数据保护一脉相承：数据使用方将算法加密传输至云端可信计算环境，与数据一样在环境内解密、参与计算。

值得强调的是，即便是云服务器的管理员，也无法从环境中获取算法内容——数据使用方的商业秘密由此得到有效保护。数据与算法在同一套可信计算框架内各安其位，三地协同开发的信任基础由此奠定。

依托密码技术与机密计算技术构建的密态计算链条，实现了数据与算法两端的安全保护，保障京港澳三地数据相互可信、安全加工，服务三地算法模型的联合开发。

作为二十余年深耕密码安全与可信数据治理领域的企业，海泰方圆将持续以密码为基石，为人工智能的跨区域协同发展筑牢安全底座。