机密计算通过在处理期间将数据在内存中保持加密状态，帮助保护使用中的数据。结合静态数据和传输中数据的加密，机密虚拟机有助于在数据的整个生命周期内保护数据。
机密计算环境通过基于硬件的可信执行环境 (TEE) 来实现对使用中的数据的保护。TEE 是处理器中的隔离区域，有助于保护加载到其中的代码和数据的机密性和完整性。TEE 充当敏感操作的安全屋，即使底层主机系统遭到入侵，也能缓解数据面临的风险。此安全标准由机密计算联盟定义。
应用场景示例
您可以使用机密计算来帮助实现以下目标：
增强隐私保护：对敏感数据集执行分析，并帮助保护生成式 AI 工作负载（例如用户提示），而不会向主机基础设施、云运营商或 AI 平台提供商公开数据。
实现安全协作：在安全室中联合训练机器学习模型、运行联邦学习或查询共享数据，而不会向其他参与方透露各自的专有数据集或知识产权。
提高数据安全性：通过保护 API 密钥、会话内存和模型推理等敏感运行时资产，降低处理期间的数据泄露风险。此缓解措施可帮助您遵守《健康保险流通与责任法案》(HIPAA)、《一般数据保护条例》(GDPR) 或数字主权指令等法规。
提高信任度和透明度：通过加密证明提供可验证的证据，证明计算、模型和 AI 智能体工作负载在安全环境中未经修改地运行。
知识产权保护：在运行专有模型时保护创作者的知识产权。
机密计算环境的运作方式
机密计算环境具有以下属性：
运行时加密：处理器会使所有机密计算环境数据在内存中保持加密状态。任何试图直接从内存中读取活跃数据的系统组件或硬件攻击者都只能看到加密数据。对于受支持的 GPU 机器类型，运行时加密通过 NVIDIA 机密计算使用加密的 PCIe 通道从 CPU 扩展到挂接的 GPU。
隔离：处理器会阻止对机密计算环境进行基于软件的访问。主机操作系统、Hypervisor 和其他应用无法读取或修改机密计算环境。
证明：远程证明通过验证机密计算环境的硬件和软件完整性来检查其可信度。
数据生命周期安全性：对于受支持的机器类型，在处理过程中提供由硬件支持的数据保护，有助于确保敏感输入、中间状态和临时变量在内存中从提取到销毁都处于隔离状态。
机密实时迁移：对于受支持的机器类型，该平台可以将活跃的机密虚拟机实例或节点迁移到新的物理主机，而不会中断。内存会保持加密状态，并且只有在验证目标主机提供了经过授权和认证的 TEE 后，平台才会交换加密密钥。
机密虚拟机服务
Google Cloud 提供以下机密虚拟机产品：
机密虚拟机还可在以下产品中使用：
机密计算对信任边界的影响
借助 Google Cloud 上的机密计算，您可以缩小信任边界，从而减少有权访问机密数据的资源数量。例如，在没有机密虚拟机的Google Cloud 环境中， Google Cloud基础设施和客户机操作系统位于信任边界内。在Google Cloud 环境中使用机密虚拟机（不使用 Confidential Space）时，客户机操作系统位于信任边界内，但云基础设施不在信任边界内。
| 元素 | 不使用机密虚拟机时的信任边界内 | 使用机密虚拟机时的信任边界内 | 使用 Confidential Space 时的信任边界内 |
|---|---|---|---|
| 云堆栈和管理员 | 是 | 否 | 否 |
| BIOS 和固件 | 是 | 否 | 否 |
| 主机操作系统和 Hypervisor | 是 | 否 | 否 |
| 虚拟机客户机管理员 | 是 | 是 | 否 |
| 虚拟机客户机操作系统 | 是 | 是 | 是，已经过衡量和证明 |
| 应用、模型和 AI 智能体 | 是 | 是 | 是，已经过衡量和证明 |
| 专有模型权重和算法 | 是 | 是 | 是 |
| 机密数据和提示 | 是 | 是 | 有 |