近年来电商设计师，能源企业强化了在 A1、大数据分析等方面的投资，以挖掘数据价值，但同时企业也面临着保护数据安全的巨大压力:

联合分析、联合建模等应用涉及到频繁的数据共享、数据融合，而传统的数据安全解决方案虽有助于保护静态和传输中的数据，但难以保护正在使用的数据，这可能使得部分安全威胁突破安全防线，导致关键数据泄露等事件的发生。

A1、大数据应用涉及到数据输入、数据分析、机器学习、深度学习等多个流程，任何一个流程的漏洞都可能导致数据泄露等严重后果。因此，实现端到端的安全防护至关重要。

针对 A1、大数据的攻击广泛涉及到已知与未知的安全威胁电商设计师，涉及到多种攻击技术与工具，而传统方案往往从软件层面出发，难以从硬件层面出发进行保护，美工招聘这影响了其防护效率的进一步提升。

传统隐私计算方案会带来较高的性能开销，影响其它应用的运行效率，用户需要部署更低性能开销、程序可验证的隐私计算方案。

来源：英特尔&新奥集团

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