DataKrypto与英特尔合作,使加密执行成为AI基础设施的标准属性

FHEnom for AI™ 让模型和数据在 GPU 执行期间始终保持加密状态，使客户能够掌控自己的密钥、信任边界以及算力选择

2026年11月10日 09:00 ET

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DataKrypto

加利福尼亚州伯林盖姆，2026年11月10日（GLOBE NEWSWIRE）-- DataKrypto 今日宣布与英特尔（Intel）展开合作，将 FHEnom for AI 与基于英特尔至强 6 处理器和英特尔 GPU D 系列（原代号 Crescent Island）的新一代 AI 基础设施集成。

当企业和主权 AI 工作负载运行在第三方运营的基础设施上时，这一合作解决了信任边界的控制问题。

FHEnom for AI 使加密保护能够随工作负载迁移。模型权重在存储中、GPU 内存中、执行期间以及工作负载在受支持的基础设施之间迁移时均保持加密状态，而加速器不持有任何密钥材料。这使组织能够根据性能、可用性、功耗和成本选择算力，同时保留对其 AI 资产的加密控制权。

将英特尔机密计算与加密执行相结合

通过将英特尔信任域扩展技术（Intel TDX）与 FHEnom for AI 相结合，DataKrypto 将加密保护扩展至 CPU 和 GPU 执行环境中的敏感数据和 AI 模型。

英特尔 TDX 提供经过认证的可信执行环境，有助于将英特尔至强 CPU 上的工作负载与宿主操作系统、虚拟机监控器以及基础设施管理员隔离开来。

FHEnom for AI 将加密范围扩展到 GPU 处理，在计算进行时保护敏感数据和 AI 模型权重。

二者结合后，英特尔 TDX 与 FHEnom 共同在整个执行环境中保护工作负载，同时允许模型所有者保留对密钥和加密边界的控制权。

客户对模型知识产权的控制

客户保留能够将模型恢复为明文的密钥的控制权。根据部署要求，该密钥可以封装在可信硬件中，保存在客户自有的 HSM 中，或在模型加密后销毁。

在后一种配置中，即使能够重建原始明文模型的密钥已不复存在，该解决方案仍设计为允许基于加密权重继续进行推理。

面向共享 AI 基础设施的加密

FHEnom for AI 使多个模型、客户和工作负载能够共享同一加速器，同时保持各自独立的加密边界。每个模型都使用独立控制的密钥进行保护，从而为运行在同一硬件上的工作负载创建彼此分离的加密域。

对于云服务和基础设施提供商而言，这使共享加速器容量成为可能，同时让每位客户对其模型拥有独立的加密控制权。

跨客户端架构保护提示词

FHEnom for AI 支持两种客户端架构，使组织能够决定加密从何处开始。

厚客户端（Thick Client）：FHEnom 加密始于客户设备或客户可控环境之内。提示词、文档、RAG 内容及其他敏感信息在离开该环境之前即已加密，因此基础设施提供商不会接触到原始明文信息。

薄客户端（Thin Client）：标准 TLS 通信终止于经过认证的英特尔 TDX 环境之内，明文在该环境中被转换并在 FHEnom 下加密，然后再发送至 GPU 执行。

在两种配置中，模型权重和受保护的中间信息在 GPU 执行期间均保持加密状态，使模型保护独立于客户端架构和底层加速器。

DataKrypto 创始人兼首席技术官 Luigi Caramico 表示："主权 AI 的含义不应仅仅是拥有硬件或知道数据中心的位置，而应当意味着掌握密钥，或者决定根本不存在任何密钥。当机密性随工作负载一同迁移时，组织便可以基于性能和经济性选择基础设施，同时保持对构成其竞争优势的模型和数据的控制。"

英特尔数据中心事业部企业分析与 AI 首席技术官 Arijit Bandyopadhyay 表示："随着 AI 模型成为组织所拥有的最有价值的数字资产之一，在执行过程中对其进行保护正变得越来越重要。DataKrypto 开发了一种独特的 AI 安全方法，可在 GPU 执行期间以加密方式保护模型和敏感信息。通过将 FHEnom for AI 与英特尔至强、英特尔 TDX 以及英特尔 GPU D 系列技术相结合，我们正携手迈向企业和主权 AI 基础设施的新安全水平。"

关于 DataKrypto

DataKrypto 通过加密执行推动机密 AI 的发展。其 FHEnom for AI™ 技术在训练、微调和推理（包括 GPU 处理）过程中保护敏感数据、AI 模型、提示词和中间计算结果。通过将加密扩展至使用中的 AI 工作负载，DataKrypto 使组织能够在整个 AI 生命周期中保护其专有智能。

更多信息请访问 datakrypto.ai/partners/intel

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新闻联系人

Michelle Stone

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