為解決人工智慧（AI）應用中的資料隱私與模型安全問題，思科（Cisco）宣布與 VAST Data 合作，共同發展機密 AI 技術。這項技術透過在硬體隔離環境中安全處理敏感資料和 AI 模型，確保在運算前進行嚴格驗證，保護企業敏感數據與模型智慧財產，打造值得信賴的 AI 基礎設施。
為應對人工智慧（AI）應用中日益嚴峻的資料隱私與模型安全挑戰，網路設備大廠思科（Cisco）宣布與 VAST Data 合作，共同推進機密 AI 技術。這項合作旨在建立可信任的 AI 基礎，讓企業能在保護敏感資訊的同時，充分利用 AI 模型的能力。
機密 AI 的核心在於，讓 AI 模型與敏感資料能夠協同運作，而不會將任何一方暴露給未經授權的存取者。思科指出，許多企業如銀行和醫療服務提供者，其敏感資料因法規或政策限制，無法移出安全範圍；同時，AI 模型供應商也需要保護其專有的模型和智慧財產權。機密運算（confidential computing）這項技術便是關鍵，它允許資料與程式碼在硬體隔離的環境中執行，確保處理過程中的資訊安全。
思科與 VAST Data 的解決方案採用「先驗證後解密」的原則。VAST DataEngine 旗下的 VAST DataEnclave 提供了一項機密 AI 功能，能在硬體隔離的環境中運行 AI 工作負載，並提供安全的執行時環境與證明服務。在任何工作負載啟動前，系統會透過密碼學證明（cryptographic attestation）檢查硬體、韌體、執行環境和工作負載策略。只有當環境符合預設的核准配置時，加密金鑰等敏感資訊才會被釋放。接著，AI 模型和資料才獲准在機密環境中解密並處理。
這種架構的優勢在於，企業能將模型帶到資料所在地進行運算，避免了敏感資料外移。如此一來，組織得以使用其專屬資料，模型供應商能保護其智慧財產，而基礎設施營運商也無法存取模型或資料。思科強調，機密 AI 不僅是一個孤立的運算環境，更是一個「全棧問題」，需要整合可擴展的 AI 運算、高效能網路、智慧資料基礎設施、AI 安全及可觀察性。
為此，思科的 Secure AI Factory 策略，整合了運算、網路、資料、安全、可觀察性與生態系統軟體，為企業 AI 打造信任基礎。這使得企業能彈性部署 AI 應用，在受控的基礎設施內，運用專有資訊運行模型。例如，安全檢索增強生成（RAG）、處理專有資訊的 AI 代理、金融分析、詐欺偵測、臨床研究，以及敏感的政府應用等，都能從中受益。思科認為，信任必須從 AI 基礎設施設計之初就納入考量，而非事後彌補。