隐私计算与大模型智能体数据安全技术

围绕大模型与智能体驱动的数据处理新范式，开展隐私计算与数据安全保护技术研究，重点面向大模型训练、推理及智能体交互过程中的数据隐私泄露风险，探索同态加密、多方安全计算与可信执行环境等关键技术的融合应用，构建“可用不可见”的数据安全计算机制，并结合高性能计算手段提升相关技术在实际系统中的部署能力与运行效率。