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摘要：本方案公开了一种基于机密计算的大模型安全可信使用方法及其系统，包括：脱敏服务方在机密计算环境启动服务；机密计算环境与用户端和大模型建立有安全连接；服务在机密计算环境中接收用户端上传的原始数据并对原始数据进行脱敏处理得到脱敏数据；服务基于机密计算环境与大模型之间的安全连接将脱敏数据发送给大模型。本方案采用第三方对大模型使用进行脱敏处理，并且针对第三方泄漏问题提出针对性解决方案，将机密计算应用于大模型使用场景，使用第三方服务来进行脱敏处理，同时将第三方服务的主要服务部署于机密计算环境中，对用户的数据在机密计算环境中完成脱敏、复敏处理，通过该解决方案，实现用户数据全生命周期安全。
主权项：1.一种基于机密计算的大模型安全可信使用方法，其特征在于，该方法包括：脱敏服务方在机密计算环境启动服务；机密计算环境基于脱敏服务方的自签名证书和芯片级报告与用户端建立安全连接机密计算环境与大模型建立有安全连接；运行于机密计算环境的服务接收用户通过安全连接上传的，用户使用大模型所需要的授权信息，并基于机密计算可信封存技术将所述的授权信息封存；所述服务在机密计算环境中接收用户端上传的原始数据，对原始数据中的敏感信息进行替换脱敏处理得到脱敏数据，在进行脱敏处理的过程中，于机密计算环境中建立关于敏感数据与其替换数据的映射表；所述服务对原始数据进行处理得到脱敏数据后，基于可信封存技术读取当前用户对应的授权信息，并基于机密计算环境与大模型之间的安全连接将所述脱敏数据和授权信息发送给大模型以触发用户对大模型的使用；接收大模型返回的推理结果，并基于所述映射表将推理结果中相关脱敏后数据恢复成敏感数据后通过安全连接返回给用户端。
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百度查询： 南湖实验室 一种基于机密计算的大模型安全可信使用方法及其系统
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