《密态计算白皮书（1.0.2版）》由蚂蚁密算编制，联合多所高校及企业共同参与，聚焦数据要素“外循环”场景下的隐私保护计算需求，系统阐述了密态计算的技术体系、核心优势、应用场景及落地实践，为数据安全可信流通提供全面解决方案。
数字经济时代，数据流通正从“内循环”转向跨主体、跨行业、跨区域的“外循环”，但传统明文流通模式面临安全威胁本质变化、提供方利益难保障、数据加工融合不足等核心挑战。数据脱离持有方管控后，易遭高权限人员窃取或滥用，合规压力与信任缺失严重制约数据价值释放。密态计算作为下一代隐私保护计算技术，通过密码学、可信硬件与系统安全技术融合，构建“技术信任”体系，成为破解上述难题的关键基础设施。
密态计算具备四大核心技术特征：全链路密态保障数据从采集到交付全程加密，抵御内外部攻击；全流程可信管控通过“密态胶囊”绑定数据与使用策略，防止非授权滥用；低成本优势显著，通用计算成本降至明文分布式计算的1.2-1.5倍以内，适配规模化应用；高兼容性支持Spark、PyTorch等主流框架，开发者无需改变编程习惯即可快速适配。其构建的密态安全域突破物理边界限制，具备可扩展、可融合、可审计特性，安全等级达等保四级，成为替代传统物理安全域的最优选择。
技术体系方面，密态计算通过可信机制、密态底座、数据互通、数据计算、数据服务五层架构，实现全链路安全防护。可信机制依托硬件可信根、远程度量等技术构建信任基础；密态底座以可信执行环境、机密虚拟机为核心，提供硬件级隔离；数据互通层解决身份认证、受控匿名化等流通难题；数据计算层支持密态大数据、数据库、大模型等多样化计算需求；数据服务层则面向用户提供治理、价值验证、研发交付等一站式服务。
应用场景广泛覆盖数据治理、联合建模、大模型训练推理、密态API交付等领域。落地案例成效显著：杭州密算中心实现公共数据与社会数据安全融合，支撑电子健康证等场景；“农户秒贷”项目服务超760万农户，授信额近2000亿元；新能源车险精算定价让75%车主保费下降8%；信贷风控评估帮助浦发银行提升风险识别能力，减少高风险贷款发放；密态大模型服务解决企业级AI应用数据泄露难题。
白皮书指出，密态计算推动数据流通从“主体信任”走向“技术信任”、从“管理特权”走向“管理平权”、从“外挂安全”走向“内生安全”。未来，随着标准体系完善与产业生态成熟，密态计算将成为支撑数字中国建设的核心引擎，为千行百业高质量发展注入新动能。
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