机密计算：AI数据安全和隐私保护

《机密计算：AI数据安全和隐私保护》系统介绍了面向人工智能领域中的数据安全、隐私保护技术和工程实践。本书首先探讨了人工智能领域所面临的各种数据安全和隐私保护的问题及其核心需求，并在此基础上纵览和比较了各种隐私保护计算技术和解决方案的利弊；然后详细阐述了目前比较具有工程实践优势的可信执行环境技术，及其在主流人工智能场景中的工程实践参考案例。此外，本书介绍了关于数据安全和隐私保护的概念、原理、框架及产品，从而帮助读者对机密计算的技术全景有整体的理解。

《机密计算：AI数据安全和隐私保护》适合计算机和软件行业从业者、研究人员及高校师生阅读，尤其适合从事人工智能和隐私保护计算的架构师和开发人员阅读。

胡寅玮

英特尔数据平台事业部中国云计算平台工程部总监。负责为中国及亚太区的云服务商提供云服务器和数据平台的全栈式技术方案，包括CPU定制、服务器平台设计开发、云固件研发、软件性能优化、计算安全及集群阵列调优。

闫守孟

蚂蚁集团研究员，蚂蚁可信基础设施负责人。领导了蚂蚁集团SOFAEnclave（Occlum、HyperEnclave、KubeTEE等）机密计算软件栈、隐私计算加速硬件和可信隐私计算一体机的研发，发起并主导制定了国内外多项可信执行环境和隐私计算一体机标准。有关技术产品已在蚂蚁、阿里巴巴、微软Azure及诸多隐私计算企业得到广泛应用，产生了重要的社会和经济价值。加入蚂蚁之前，在Intel中国研究院从事基础技术研究，多项研究成果应用在Intel软硬件产品中。曾在PLDI、ASPLOS、ATC、ASE等发表多篇顶级会议论文，并拥有30余件专利...

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