带你读《从基础到应用云上安全航行指南》——一文教你如何从零构建机密计算平台解决方案（1）：https://developer.aliyun.com/article/1441289
二、多方数据协作
多方数据协作有多个数据参与方，各方拥有私有数据，各自的数据通过协作的计算获得一个更有意义的结果，比如联合模型训练、联合风控、联合营销等等，前提是不能够把自身隐私数据泄露出去。比如A作为一个参与方参与协作计算，不能把用户的身份标识、消费记录、信贷记录、联系方式、家庭住址等泄露给其他参与方，但最终要去其他参与方数据一起计算出某人的信用等级等等，在协作期间各方数据要保持对他人可用不可见。
在这个场景下，机密计算可以提供良好的落地方案。
在传统的协作中通常有一个可信第三方，参与方的数据交给第三方，由第三方按照约定处理数据，然后把结果返回各个对应方。这其中的问题是数据对于第三方是可见的，因此大家必须要信任第三方，并且可能因为管理问题、内部恶意等存在数据泄露的可能。
针对这种问题的解法有两个思路：
第一，利用隐私计算算法（如不经意传输、零知识证明等）解决，参与方不直接交换数据明文，而是将结果的计算变换成等价的分敏感数据参数的数学问题。比如百万富翁的问题，双方不用把自己的实际财产告诉对方，而对比出谁财产更多。
第二，基于利用机密硬件保护整个计算过程，使计算过程中的数据仅在芯片内部可见，不暴露给其他参与者或平台方。上图右侧展示了由机密计算构建的clean room的一个结构——参与方把自己的数据提交到clean room中，机密硬件保护整个计算过程中的代码可信性、数据和计算过程的机密性，公开的合约+可信的代码保证了计算过程的可预期性，最终保证协作过程的公开透明、可预期、数据不会泄露。
这里介绍一款信托帮，其是蚂蚁实现的数据写作的平台，平台已经入驻到计算巢中。
在计算巢中可以很方便地部署和数据协作，稍后给大家做演示。信托邦本质上是一个spark集群，多个可信机密节点构成spark集群，数据提交到机密worker节点，程序按照合约进行计算。它的特点是使用机密计算硬件平台包括计算过程，通过公开的合约计算数据，各方拿到结果是可预期的，信任是对等的。
上图是它的内部结构，基于蚂蚁自研的Occlum LibOS系统，屏蔽了机密硬件对上层应用的细节，应用可以跑在TDX、SGX、CSV等机密硬件上。
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【demo演示：信托帮计算隐私演示】
带你读《从基础到应用云上安全航行指南》——一文教你如何从零构建机密计算平台解决方案（3）：
