立体密算体系发布 实现从单点防护到体系性安全的范式跃迁

　　近日，由数据安全关键技术与产业应用评价工业和信息化部重点实验室、曙光云计算集团、中国科学院计算技术研究所、北京大学大数据分析与应用技术国家工程实验室与行业伙伴共同发起构建的“立体密算体系”正式发布。

　　据了解，“立体密算体系”是一套完整的、根植于自主可控基础的安全计算架构。并非单一技术的简单堆砌，而是深度融合国产芯片、国密算法与可信计算3.0，构建出的一个全栈式立体安全空间。它不仅能够保护企业数据，更将算力和算法纳入防范范围，从而实现计算、存储、传输以及使用全流程的数据密态和可信。

　　曙光云副总裁孙会首表示，当前，主流机密计算主要是依托CPU在不可信的基础环境中创建出一个孤立的、安全的隔离空间，主要解决在计算状态下的机密性与完整性问题，这些更像是在现有通用计算架构上为关键数据打了一个补丁，是一种“头痛医头”的局部解决方案，而“立体密算体系”则实现了从单点技术架构到体系性内生安全的范式跃迁。

　　打造全周期安全可信环境

　　孙会首表示，立体密算体系分为五层架构：算力与密码能力层、可信基础设施层、可信技术中台层、可信数据空间层及应用与AI层。“立体密算体系”通过打造一个覆盖“算力底座—基础设施—技术中台—数据空间—AI计算”的全栈式内生安全框架，致力于为数据流通、存储和计算等构建全生命周期安全可信环境。

　　具体来看，在算力与密码能力层，立体密算体系构建了密码算力资源池，将CPU内生的密码算力整合为统一的弹性资源池，实现国密算法的统一调度、弹性分配和密钥安全管理;立体密算体系在基础设施层构建面向算力、存储、网络和备份的全栈可信环境，通过软硬一体的安全架构，为上层密算服务提供可信支撑;可信技术中台是实现安全计算、可信交互与合规运营的统一支撑平台。它通过对容器、数据库、中间件、消息队列及DevOps等核心基础技术的可信化改造，构建出具备可管、可控、可验证能力的技术底座，实现安全能力的统一编排与服务化输出。

　　此外，立体密算体系在数据层构建可信数据空间，依托软硬一体的全栈可信架构，实现数据跨域安全共享与全生命周期保护。平台通过可信接入、密态计算、密态治理、密态建模和密态服务等机制，确保数据在存储、传输、计算及应用各环节均可控、可审计、可验证，为数据驱动的业务场景提供合规可靠的计算环境;应用与AI层不仅支持密态语料数据管理、模型密态训练、密态推理与密态流转，还支持模型私有化部署，将加密训练数据和模型文件通过安全通道传输至用户端，用户在本地安全解密使用，实现AI模型的可控共享和安全落地。

　　赋能AI产业生态

　　可以看出，立体密算体系通过结合上层软件安全防护，并融合机密计算、隐私计算等前沿技术，解决了工程化落地中的安全可信、数据加密、端到端防护等核心问题，为大模型训练推理、各类应用软件运行提供了安全底座。

　　在这一过程中，针对 AI 产业跨域协作中的数据孤岛、信任缺失、隐私泄露等核心痛点，立体密算通过标准化开放接口，无缝对接 TensorFlow、PyTorch、PaddlePaddle 等主流AI框架及各类数据中心基础设施，支持异构算力的高效协同与安全调度。同时，其联动产学研用多方资源，构建了从技术研发、产品适配到行业落地的完整生态链条

　　“在AI开放架构体系下，立体密算从底层芯片构建计算体系，形成了覆盖计算、存储、网络及安全设备的立体空间，并且在该空间下，依次搭建了可信基础设施、核心技术平台与核心数据空间，为AI模型训练与推理提供了全流程防护。”曙光云总裁助理李明达说。

　　对此，曙光云副总裁徐良表示，在AI开放架构体系当中，立体密算被定位为安全的操作系统，能够连接算力供应商、算法开发者与应用方，并通过开放可信的API接口体系对接主流AI框架，向IT生态从业者开放技术能力，从而形成一个整体性的安全防护体系。

　　“未来，我们还希望联合相关的科研机构、实验室，围绕大模型训练、智能体协作、AI合规监督等方向制定标准，形成可标准化、可监督的AI安全基础框架，不仅提升AI运行的可信度，也可为我国人工智能产业生态建立长期安全护栏。”徐良如此说道。

　　加速关键场景落地

　　目前，立体密算体系已在公共安全、卫健、金融、交通等重点领域实现了落地应用。例如，在交通领域，“立体密算体系”已在西部重点区域高速公路落地智慧路网项目，通过立体密电箱(超融合一体机)轻量化部署，实现ETC支付安全、匝道预交费高效处理，保障车流量密集路段的通行顺畅。同时，在交通信号灯采集、路侧监控等场景也实现了数据加密与身份认证。

　　曙光云总裁助理曾宇航表示，在这一场景中，“立体密算体系”采用TPCM 3.0可信根技术，实现车辆端、路侧端、云平台端的一体化可信身份认证，解决了不同运营主体间的信任难题，为跨平台数据共享提供长期信任机制。这不仅能够推动“人工智能+交通运输”在智慧高速、车路协同、车路云一体化等场景的落地，还有助于形成数据采集—AI决策—指挥调度的可信计算闭环。

　　另外，在卫生健康领域，在立体密算环境中实现了医疗数据建模，既支持全量数据特征计算(无特征损失)，也可通过联邦计算等方式满足联合建模需求;而在金融场景中，“立体密算体系”为跨数据中心数据传输提供安全加密方案，支持政府数据与金融机构的安全协同，实现快速放贷等金融服务创新，同时保障金融黑名单数据共享的安全性。

　　孙会首表示，“立体密算体系”作为数字经济的基础设施级技术，小至个人隐私保护、企业数据安全与竞争力提升，大至国家网络安全与数字经济发展，均发挥着关键支撑作用。其通过自主可控的技术架构、安全与性能的协同优化、全行业的生态赋能，为数据要素安全流动、数字经济健康发展提供了核心保障。

(本文不涉密)
责任编辑：路沙

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