在推动数实结合、加快产业升级的进程中，金融、医疗、制造、工业等各行各业AIGC应用也都在快速发展。

AIGC的应用在推动产业发展的同时，也带来了数据泄露的风险。AIGC的应用是借助大模型厂商提供的服务进行的，存在着模型和数据隐私泄露风险。

如何通过异构Al隐私计算的技术手段，保护大模型在训练、部署和服务时的数据和模型参数安全，满足Al大模型应用落地过程中的隐私保护需求。

如何利用Al的生成式能力助力隐私计算的发展，给隐私计算带来了新的挑战。

云MaaS理念提出以智能模型为核心的开发范式，搭建了智能云计算技术和服务架构提供包括模型训练、推理、部署、精调、测评、产品化落地等在内的全方位服务。

云原生在企业中的应用越来越广泛和深入，如果隐私保护不到位，云原生技术的发展会带来巨大的隐私泄露问题。

针对云原生网络架构虚拟化、连接情况复杂、网络边界动态变化的特点，将模型作为一种服务提供给用户，需要实现对用户数据要素的隐私保护和对模型参数本身的隐私保护，想要推动云原生技术的发展和完善，离不开隐私计算技术的护航。

来源：OpenMPC&安恒信息

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