基于可信执行环境的混合算力处理方法及装置制造方法及图纸

本申请实施例公开了一种基于可信执行环境的混合算力处理方法及装置，其中，该方法包括：接收算力需求方发布的携带有标注信息的算力任务，根据标注信息对算力任务进行拆分，得到TEE子任务和非TEE子任务；为算力任务确定对应的目标算力提供方；将TEE子任务调度至目标算力提供方中的目标TEE节点进行计算，将非TEE子任务调度至目标算力提供方中的目标非TEE节点进行计算；获取目标TEE节点针对TEE子任务的TEE子任务计算结果以及目标非TEE节点针对非TEE子任务的非TEE子任务计算结果，并进行汇总得到总任务结果，将总任务结果发送至算力需求方。根据该技术方案，实现了TEE节点和非TEE节点的混合架构，在吸纳第三方闲置算力的同时，实现了关键计算结果的隐私保护。实现了关键计算结果的隐私保护。实现了关键计算结果的隐私保护。

【技术实现步骤摘要】
基于可信执行环境的混合算力处理方法及装置


[0001]本申请实施例涉及数据处理
，具体涉及一种基于可信执行环境的混合算力处理方法及装置。

技术介绍

[0002]随着数字经济的蓬勃发展，各行各业对算力的需求越来越高，主要包括科学计算(如气象预测、生物基因测序、工业仿真模拟、海量数据处理)、AI训练(如深度学习、机器学习、对抗学习)、图形渲染(如AR/VR、动画渲染)等。对算力有限的用户来说，独立完成这类大规模计算任务并不是件容易的事情，一般都会使用第三方算力资源进行计算。同时随着社会各界对数据安全的重视程度越来越高，使用第三方算力时，对数据和模型的安全性提出了很高的要求，需要实现对数据的“可用不可见”。
[0003]在现有技术中，主要是通过隐私保护计算来保证数据安全。目前，隐私保护计算主流技术分为三大方向：多方安全计算、联邦学习、可信执行环境(Trusted Execution Environment，TEE)。其中，可信执行环境通过软硬件方法在CPU中构建一个安全区域，保证其内部加载的程序和数据在机密性和完整性上得到保护。TEE是本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于可信执行环境的混合算力处理方法，其特征在于，所述方法由算力平台执行，所述方法包括：接收算力需求方发布的携带有标注信息的算力任务，根据所述标注信息对所述算力任务进行拆分，得到TEE子任务和非TEE子任务；为所述算力任务确定对应的目标算力提供方；将所述TEE子任务调度至所述目标算力提供方中的目标TEE节点进行计算，将所述非TEE子任务调度至所述目标算力提供方中的目标非TEE节点进行计算；获取所述目标TEE节点针对所述TEE子任务的TEE子任务计算结果以及所述目标非TEE节点针对所述非TEE子任务的非TEE子任务计算结果，并对所述TEE子任务计算结果和所述非TEE子任务计算结果进行汇总，得到总任务结果，将所述总任务结果发送至所述算力需求方。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述标注信息用于区分所述算力任务中的保护部分和非保护部分；所述根据所述标注信息对所述算力任务进行拆分，得到TEE子任务和非TEE子任务进一步包括：根据所述标注信息，从所述算力任务中拆分出所述保护部分和非保护部分；依据所述保护部分确定所述TEE子任务，依据所述非保护部分确定所述非TEE子任务。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述为所述算力任务确定对应的目标算力提供方进一步包括：根据所述算力任务的类型信息以及算力任务资源需求信息，从所述算力平台所接入的多个算力提供方中筛选出所述目标算力提供方。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述算力任务的类型信息以及算力任务资源需求信息，从所述算力平台所接入的多个算力提供方中筛选出所述目标算力提供方进一步包括：按照预设健康度计算公式，计算每个算力提供方的平均健康度；按照所述平均健康度从高到低的顺序对多个算力提供方进行排列；根据所述算力任务的类型信息以及所述算力任务资源需求信息，从排列结果中选择排列靠前的预设数量的算力提供方；从所述预设数量的算力提供方中筛选出所述目标算力提供方。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述目标算力提供方包含有节点健康度超过第一预设阈值的TEE节点和节点健康度超过第二预设阈值的非TEE节点；所述方法还包括：从所述目标算力提供方中节点健康度超过第一预设阈值的TEE节点中确定目标TEE节点；从所述目标算力提供方中节...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙磊，金天骄，
申请(专利权)人：中国移动通信集团有限公司，
类型：发明
国别省市：