Azure 机密计算
通过保护正在使用的数据来提高数据隐私
数据隐私和安全多方数据分析
保护正在使用的数据，提高业务和使用者数据周围的数据隐私和安全性。通过启用多方数据分析和机器学习来发现新的机会，将数据集合并在一起，使参与者之间的数据保持私密性。利用 Azure 提供的大量机密计算产品，包括硬件、服务、SDK、部署工具。
在云中处理敏感和受管数据时保护这些数据。Azure 机密计算在基于硬件的受信任执行环境中加密内存中的数据，并仅在云环境验证后对其进行处理，从而帮助阻止云提供商、管理员、用户访问数据。使用熟悉的工具、软件、云基础结构基于安全硬件进行构建，或迁移现有工作负载和应用程序。
以机密方式合并数据集，而不将数据公开给其他参与组织。受益于机密计算以及出色的 AI 和机器学习见解。将加密数据上传到虚拟机中的安全 enclave，并对来自多个源的数据集执行算法。
迁移到云，并在受信任的执行环境中完全控制数据。指定有权访问数据和代码的硬件和软件，并以验证方式强制执行此保证。客户保留对其受保护信息的控制，以便他们能够满足政府法规和合规性需求。使用 Azure 中内置的和由独立软件供应商合作伙伴构建的开源框架的工具和解决方案来自定义你的机密计算路径。
探索 Azure 机密计算解决方案体系结构
机密计算适用于各种用例，用于保护跨行业(如政府、金融服务、医疗保健)使用的数据。
医疗保健平台机密计算
使用 Azure 机密计算以机密方式合并数据以进行 AI 增强诊断。
多方隐私保留计算
共享数据、进行计算，并在不泄露私有数据的情况下获得相互结果。
相关产品
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Azure 机密计算新闻和资源
客户正在使用 Azure 机密计算实现出色的工作
保护数百万客户的数据
Signal 工程部副总裁 Jim O'Leary"We utilize Azure confidential computing to provide scalable, secure environments for our services. Signal puts users first, and Azure helps us stay at the forefront of data protection with confidential computing."
在保护隐私的同时个性化产品/服务
Eddy Ortiz，创新和解决方案加速研究室副总裁，Royal Bank of Canada"With Azure confidential computing, we can personalize offerings and protect privacy at the same time, creating exceptional digital experiences that clients can trust."
在保护数据的同时加速事务处理
MobileCoin CEO，Josh Goldbard"With hardware from Intel and Azure confidential computing, we've created a cryptocurrency that is fast, simple, and mobile-first; it just works."
在医疗保健领域使用隐私保护分析
UCSF 信息学副校长 Michael Blum, MD"With this new technology, we expect to markedly reduce the time and cost, while also addressing data security concerns."
常见问题解答
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机密计算可保护正在使用的数据。机密计算仅在云环境被验证为受信任的执行环境后才对内存中的数据进行加密和处理，从而防止云操作员、恶意管理员、特权软件访问数据。
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随着数据集由于 AI 和云的扩展而增长，从使用者数据隐私角度以及合规性和法规角度来看，对公开数据的方式的审查会不断增加。同时，网络威胁和持续攻击的复杂性意味着组织必须主动确保数据在整个生命周期内受到保护。
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机密计算正从医疗保健和金融服务等受监管行业扩展到零售、制造、能源行业。每个行业都可以从中受益。
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常见用途包括: 减少欺诈和浪费、反腐败、反恐、记录和证据管理、智能分析、全球武器系统和物流管理、弱势群体保护(如剥削儿童和人口贩卖)、货币兑换、数字货币、区块链、事务处理、客户分析、专有分析和算法、疾病诊断、药品开发、接触者追踪。
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基于 Azure 机密计算构建的区块链技术使用基于硬件的隐私来实现数据保密和安全计算。
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