华为计算基础设施安全技术体系（HCIST）旨在应对AI时代算力基础设施面临的安全挑战，通过端管云协同架构，融合机密计算、机密存储等前沿技术，为数据与模型资产提供全生命周期安全保护。
核心观点：
- AI算力供需失衡和数据资产流动的安全鸿沟是当前AI发展面临的主要挑战。
- 传统计算架构难以满足AI新范式下的安全需求，需要通过端管云协同架构构建安全可信的算力基础设施。
- HCIST通过全栈内生安全能力，覆盖芯片、固件、软件、单节点、多节点、集群及云场景，严格遵循“数据可用不可见”原则，为用户数据与模型资产提供全生命周期的安全保护。
关键技术：
- 计算场景：
- 基于鲲鹏和昇腾处理器的硬件级可信保障能力，包括virtCCA/CCA机密计算、国密算法支持、可信计算3.0-TPCM等。
- 昇腾NPU的可信计算和机密计算，以及推理混淆保护（PMCC）技术。
- 异构设备机密直通-PCIPC技术，实现NPU、GPU等设备以接近本地访问的性能方式直通到机密虚拟机。
- 存储场景：
- 机密存储理念，通过硬件身份、链路加密、双层认证和数据直通等技术，构建覆盖多存储协议的「存储—计算」机密域。
- 华为云场景：
- 擎天架构框架，包括擎天卡、擎天控制器和擎天Hypervisor，提供高安全、强隔离的机密计算环境。
- 擎天机密计算，通过隔离维度1和隔离维度2，实现客户代码和数据与云厂商内部人员、客户内部人员的隔离。
- 度量启动与远程证明机制，确保平台身份与运行环境的真实可信。
- 擎天异构架构展望，包括分布式可信根、细粒度网络隔离、安全直通等技术。
- AI平台安全：
- A+K异构机密计算加速平台，实现“双硬件信任根、端到端运行时隔离、任务级零信任验证”三位一体安全架构。
- 机密容器技术，将AI运行时与TEE安全保护相融合，兼顾大模型的安全与性能。
- 管道安全：
- 端云协议安全，通过最小化数据原则和全链路可验证性，确保数据在跨设备、跨网络、跨算力域的流动过程中始终处于可信边界内。
- 网络设备内生安全，通过在设备的设计、制造和运行全生命周期中系统化嵌入安全机制，使网络设备形成自我防御、自我检测与自我修复的内生能力。
- Scale Up及Scale Out通信安全，使用Unisec的高性能安全通信体系，构建安全与性能兼顾的通信框架。
- 物理层通信安全，采用PHYSec架构，将加密功能下沉至物理层，直接对以太网比特流进行加密处理。
典型应用场景：
- 端云协同大模型推理，以小艺个人隐私助理为例，展示端云协同的隐私保护体系。
- “零丢失”数据安全保护方案，面向金融、政府等对数据安全与业务连续性要求极高的行业。
- 大模型数据全周期保护，在“存、传、用”全链路构建安全保障。
- 云原生密码应用，将机密计算与密码技术深度融合，突破传统硬件安全模块在弹性、成本和运维上的局限。
未来演进展望：
- 持续演进后量子安全能力，将抗量子算法直接集成到处理器和加速器中。
- 融合Unified Bus (UB)架构，构建高性能、安全可信的集群总线互联机制。
- 机密计算形态向集群、超节点发展，实现敏感数据全程不出安全边界的分布式处理能力。
- 支撑跨集群协同的信任架构由单点可信根向分布式可信根转变，提升整体韧性。
- 成长为覆盖量子安全、集群协同、分布式信任与AI全生命周期保护的综合性安全算力基础设施。
