机密计算进入 AI 平台前，必须先定义要防护的攻击者、数据阶段和信任边界，再核对 CPU、GPU、固件、虚拟化、驱动、证明服务、密钥系统和应用是否形成完整链路。硬件标称支持只是前提，不能证明目标部署已经受到预期保护。
适用条件与判断边界
适用于需要保护使用中数据、模型或多租户工作负载的场景。项目应明确保护范围是虚拟机、容器、GPU 计算还是跨节点通信，以及管理员、云平台和硬件故障分别处于何种信任位置。具体功能依赖平台代际和软件版本，必须以官方支持矩阵为准。
实施与选型方法
先写威胁模型和资产清单，确定远程证明由谁验证、密钥在何时释放、失败时业务如何处理。搭建与生产相同的固件、虚拟化和驱动组合，测试启动、证明、密钥注入、模型加载、计算、迁移或恢复。记录证明材料、策略版本和证书生命周期，并评估加密、内存和 I/O 路径对业务的实际影响。
主要风险与控制方式
证明通过不代表应用无漏洞，密钥或策略服务单点也可能阻断业务。固件更新会改变证明度量，回滚与灾难恢复可能需要重新授权。若日志泄露敏感元数据、管理员仍能访问明文中间文件，整体目标仍未达成。性能影响必须实测，不能引用其他环境。
如何核验结果
- 验证合法平台能完成证明和取钥，篡改固件、策略或度量时必须被拒绝并产生告警。
- 覆盖节点重启、证书轮换、证明服务中断、灾难恢复和软件升级，确认失败行为受控。
- 用代表性模型比较端到端耗时、内存与 I/O，并检查日志和临时数据的保护范围。
下一步行动
先选一个数据边界明确的应用试点，把威胁模型、证明策略、密钥责任和恢复步骤共同评审。未能形成完整信任链前，不把单项硬件能力宣传为已完成机密计算部署。
核对具体版本与功能边界时，可查看NVIDIA Confidential Computing 文档，并以目标版本页面为准。
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