当智能体处理机密信息：面向智能体 AI 的机密计算综述

Javad Forough 等人的 arXiv 综述梳理了面向智能体 AI 的机密计算方案，指出软件层防御可被高权限攻击者绕过，硬件 TEE 与远程认证提供隔离路径。综述用统一分类比较 Intel SGX、Intel TDX、AMD SEV-SNP、ARM TrustZone、ARM CCA 和 NVIDIA H100 CC 六类 TEE 平台的部署角色与性能权衡。它将智能体威胁模型划分为感知、规划、记忆、行动和协作五个层面，并对应九项安全目标，比较哪些单次推理的机密计算发现可迁移到智能体、哪些需要新设计。作者还列出多跳智能体链的复合认证、LLM 规模下的 GPU-TEE 性能等六项开放挑战，并指出目前尚无被广泛采用的端到端框架把这些硬件信任原语组合成生产级安全基座。