湖南
2025年10月發布，由螞蟻密算聯合多家高校、機構編制的《螞蟻密算2025密態計算白皮書》（73頁），系統闡述了面向數據“外循環”的下一代隱私保護計算技術——密態計算，旨在通過全鏈路密態保障與可信管控，實現數據“可用不可見”，推動數據要素安全流通與價值釋放。
一、數據流通進入“外循環”時代
- 核心趨勢：數據跨主體、跨行業、跨區域流通成為主流，但傳統“明文流通”模式存在泄露與濫用風險。
- 現實困境
- 提供方擔憂數據失控，不愿共享；
- 加工方難以自證清白，法律與信任成本高；
- 數據“三缺乏”：缺乏加工、融合與價值驗證。
- 安全挑戰：內部運維、研發人員等高權限角色成為新威脅源。
? 二、密態計算：下一代隱私保護技術
- 核心特征
- 全鏈路密態保障：數據從采集到計算全程加密，防泄露、防篡改。
- 全流程可信管控：數據使用策略綁定，防濫用、防越權。
- 低成本高兼容：成本僅為明文計算的1.2-1.5倍，兼容Spark、TensorFlow等主流框架。
- 技術架構
- 基于可信根（如TPM/TCM芯片）、機密虛擬機、TEE OS、密態膠囊等構建密態安全域。
- 支持多方數據融合，實現“數據不出域，價值可流通”。
三、密態計算的應用場景
- 數據治理與價值驗證：第三方在密態環境下加工數據，提升數據質量與可用性。
- 聯合建模與AI訓練：多方數據融合建模，保護原始數據與模型參數。
- 大模型推理與服務：保障訓練語料、查詢條件、模型權重全程密態。
- API交付與合規匿名化：輸出結果而非原始數據，滿足個人信息保護要求。
四、落地案例：密態計算已在多行業開花
- 杭州密算中心：全國首個城市級密態計算平臺，支持公共數據與社會數據融合。
- “農戶秒貸”項目：服務超760萬農戶，破解農村普惠金融風控難題。
- 新能源車險精算：融合“人-車-險”數據，實現精準定價，保費下降8%。
- 銀行風控與密態大模型：提升風險評估準確性，保護企業級AI應用數據安全。
總結與啟示
密態計算不僅是技術升級，更是數據流通理念的革新。它通過“技術信任”替代“主體信任”，讓數據在安全可控的前提下流動起來，激活沉睡的數據資源。隨著標準完善與生態成熟，密態計算有望成為數字中國建設的核心引擎，推動數據從“不敢流通”走向“放心流通”，為千行百業注入新動能。
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