摘要
本文介绍了可信执行环境TEE(Trusted ExecutionEnvironment)技术的基本特点以及TEE技术在传统机密计算领域的应用和发展进程，以及TEE在最新预训练大模型领域应用的技术难点和解决方案，在此基础上，本文还展望了TEE技术在机密计算领域的前景和面临的主要问题。
一、引言
在人工智能领域，数据是至关重要的资源。无论是训练模型还是优化算法，都离不开大量的数据支持。然而，这些数据往往包含了大量的敏感信息，如用户的个人信息商业机密等。一旦这些数据被泄露或滥用，将会给个人和企业带来巨大的损失。因此，保障数据的安全性对于维护社会稳定和促进经济发展具有重要意义。
为保证数据的安全，在人工智能领域涌现出了许多数据隐私保护的算法和技术，每种技术都有其独特的适用领域和优势。以下是对其中使用最广泛的几种主流技术和主要适用领域的描述：
1、联邦学习：联邦学习是一种分布式机器学习框架，它允许多个参与者在不直接共享本地数据的情况下共同训练一个全局模型。这种方法特别适用于需要保护用户隐私的场景，如金融、医疗和电子商务等领域。联邦学习通过加密中间结果或使用加法同态加密技术来保护数据隐私，同时允许在保持数据隐私的前提下进行模型训练和更新。
2、安全多方计算：安全多方计算(SMC)是一种允许多个参与者在不泄露各自输入的情况下共同计算一个函数的技术。这种技术在需要保护商业秘密或敏感信息的场景中非常有用，如供应链管理、智能合约等。SMC通过确保每个参与者只能获取最终结果而无法得知其他参与者的具体输入，从而保护了各方的利益。
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