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技术解决方案
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AiLand数据安全岛（TEE）平台
AiLand数据安全岛（TEE）平台是一个专注于保障数据安全流通，致力于解决数据共享的信任和隐私保护问题的数据开放和共享交换平台。应用机密计算、安全计算沙箱、区块链等多种前沿技术，配合关键行为数字验签和全业务流程追踪审计技术，实现共享数据的所有权和使用权分离，确保数据 “可用不可见”，保障数据共享交换过程的可靠、可控和可溯。
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领先的机密计算支持
支持包括Intel、AMD、海光、华为等在内的主流机密计算硬件，提供硬件级数据使用安全保护能力。
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支持隐私保护大模型训练和推理
机密计算为大模型的训练和推理过程中数据和模型的安全提供硬件级保护能力的同时，支撑大模型训练和推理任务正确、高效地完成，是当前大模型运行时隐私保护的唯一解决方案。
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合约数据的安全
不同合约之间的任务空间完全隔离；机密计算或安全沙箱环境内的计算任务和操作都留有详细审计记录，可实现操作监控和历史回放。
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全流程安全
提供包括平台安全、计算安全、传输安全、存储安全、以及审计安全的能力，保证平台用户以及数据的安全。
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基于隐私计算的大模型训练与推理模块
大模型具有模型参数规模大、训练数据规模大的特点。因此，大模型在训练和推理过程中的数据和模型的保护问题突出。AiLand数据安全岛平台作为全国首家通过信通院“面向大模型的增强型可信执行环境测评”的平台，为大模型使用过程中数据和模型的环境安全提供支撑。
基于隐私计算的大模型训练与推理模块面向可信数据空间、高质量数据集生产平台的核心需求，构建覆盖大模型 训练 - 推理”全流程的数据安全与隐私防护体系。核心技术层面，依托可信执行环境（TEE） 实现硬件级安全隔离，融合全链路加密技术保障数据传输、存储、计算全生命周期安全，从根源上杜绝敏感信息泄露。训练阶段，通过环境隔离、全流程审计与智能数据清洗机制，支持多源异构数据安全融合；同时提供模型参数加密与一致性核验能力，确保基础模型与精调数据集的合规性与安全性。推理阶段，采用动态权限管控、输出内容智能脱敏、沙箱环境隔离三重防护，兼顾模型核心资产保护与用户输入/推理结果隐私安全，为大模型在敏感数据场景下的合规应用提供坚实支撑。
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外包计算
外包计算是将计算任务或资源外包给第三方服务提供商完成计算任务的计算模式。在该模式下，计算资源和计算任务均涉及到企业的机密信息。AiLand数据安全岛平台通过提供“可用不可见”的能力，可以为外包计算中企业的机密信息在使用过程中的安全提供保护。
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数据对外授权运营
数源企业具备向外售卖数据使用权创造经济利益的需求。在此过程中，需要确保数据的持有权和经营权的完整性。但是由于数据的特性，传统的技术手段很难保证在提供数据使用权的同时，保证数据持有权、经营权以及各种安全性。AiLand数据安全岛平台为数据对外授权运营提供了适配的解决方案。
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企业内部数据共享流通
数源企业具备向外售卖数据使用权创造经济利益的需求。在此过程中，需要确保数据的持有权和经营权的完整性。但是由于数据的特性，传统的技术手段很难保证在提供数据使用权的同时，保证数据持有权、经营权以及各种安全性。AiLand数据安全岛平台为数据对外授权运营提供了适配的解决方案。
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基于可信执行环境的智能分布式计算模块
基于可信执行环境的智能分布式计算模块针对可信数据空间、高质量数据集生产平台的密集型计算需求，打造集 “高算力性能、数据隐私保护、智能化开发” 于一体的分布式计算底座。模块以可信执行环境（TEE） 为安全核心，通过硬件级隔离与加密防护筑牢数据安全屏障；结合异构计算加速能力，可高效支撑大模型训练、多源数据融合等算力密集型任务。依托分布式架构特性，实现多节点数据“本地存储、本地计算”，无需跨域传输原始数据即可完成协同计算，从根源上解决“数据不出域”与跨方协作的行业痛点。模块内置 AI 智能体，提供模型开发辅助与算法自动优化能力，大幅降低模型开发门槛，提升开发效率与模型精度，为高质量数据集生产与可信数据空间的多源数据联合建模提供最优解。
