Occlum Meetup 北京站-一起来聊机密计算 TEE 预约报名-蚂蚁集团移动开发平台mPaaS活动-活动行

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活动嘉宾
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本次 Meetup 是 Occlum 开源社区首次在北京线下开展，特邀了来自Intel、百度、蚂蚁集团等知名互联网企业的技术专家来现场交流分享。

欢迎所有对机密计算、隐私计算、TEE 感兴趣的小伙伴们一起来玩，我们大家齐聚一堂，进行技术交流与探索～

跟大家透露一个小秘密：本次 Meetup 有幸邀请到了「神秘嘉宾」进行开场致辞：他就是蚂蚁集团副总裁、首席技术安全官-韦韬，让我跟随韦韬老师，一同畅聊机密计算、隐私计算吧！

活动流程

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议题简介

议题一：《Occlum 助力 TEE 机密计算生态》

本次分享将面向 TEE 应用开发者和安全方案架构师。

主要介绍 Occlum v1.0 带来的新特性、在 Occlum 里运行分布式数据库、机器学习推理框架以及分布式大数据训练框架的基础参考方案，以及 Occlum 支持的多种部署方式。

听众可以从介绍中了解 Occlum 目前最新的应用生态情况和 Occlum v1.0 带来的新特性。

议题二：《用 BigDL PPML 和 Occlum 构建隐私保护的大数据 AI 应用》

本次分享，主要介绍 BigDL PPML 和 Occlum 在大数据 AI 领域的隐私保护解决方案和最新应用。

我们会简述大数据 AI 背景、隐私保护需求和技术痛点，并结合真实的应用案例，介绍 BigDL PPML 和 Occlum 如何帮忙行业用户解决上述痛点，实现分布式环境下的一键部署、全链路安全和应用的无缝迁移。

- 大数据AI的热点、背景和隐私保护需求
- 大数据AI在隐私保护领域的技术痛点
- BigDL PPML 和 Occlum 如何解决上述痛点
- 应用案例分享和未来展望

议题三：《基于 Occlum 的数据协作实践和 TEE 信任模型探索》

如何让 Occlum 作为一个 LibOS 从幕后走向前台？

Tutopia 数据协作方案带领大家一起探讨 TEE 信任模型和基于 Occlum 的 TEE 应用生态建设。

通过这个分享，你将系统性了解 TEE 背后的信任逻辑，TEE 里面处理数据合规的天然优势，以及 Occlum 如何为 TEE 应用生态提供坚实基础。

议题四：《Teaclave 商业化：从开源到业务场景赋能》

近年来，数据安全及隐私保护日益成为政府、公司和公众关注的焦点，数据融合面临合作方相互非完全信任、高安全要求和数据所有权归属不清等挑战。

采用机密计算技术，MesaTEE 在保障数据安全与隐私保护的前提下，满足多方数据安全共享、开放、融合及建模计算的需求，赋能政务、金融、医疗、教育、汽车和互联网等领域客户，解决数据融合的应用困境。

MesaTEE 基于 Apache Teaclave （incubating）进行扩展并集群化，适配多种数据源和丰富场景，与飞桨深度合作AI功能，支持包括 Intel SGX、AMD SEV、Hygon CSV 和 ARM TrustZone 等硬件 TEE 平台，并通过多种标准和国产化认证。

通过对接 Occlum 来扩展节点执行能力，在金融联合风控、精准营销、匿名查询和多方生物数据联合计算等场景均有落地。

对 MesaTEE 和 Teaclave 有深入浅出的认识，了解 MesaTEE 与 Occlum 联合使用的场景。

议题五：《FAIR：蚂蚁链数据可信协作平台》

本次分享将介绍蚂蚁链团队在数据要素价值流转方向的技术探索，即蚂蚁链数据可信协作平台（FAIR），并进一步分享如何基于 TEE、Occlum、程序静态分析以及软硬一体化等技术，打造简易、安全的数据协作可信协作及机密计算服务。

面向 TEE 应用开发者，程序安全和机器学习开发者。将了解到蚂蚁链团队通过 TEE 提供机密计算服务,覆盖云和私有化（一体机），解决大规模机器学习、安全审计等问题方面的探索。

活动嘉宾

韦韬

蚂蚁集团副总裁、首席技术安全官

郑琦

蚂蚁集团高级技术专家

龚奇源

Intel 软件架构师

肖俊贤

蚂蚁集团高级技术专家

孙赫

百度资深研发工程师

郑小富

蚂蚁集团技术专家

吴行行

蚂蚁集团技术专家

活动报名

报名须知

1.报名方式：点击下方【立即报名】

2.报名须知：凭活动行【电子票】验票签到入场

关于主办方

Occlum 是蚂蚁集团于 2019 年开源的机密计算操作系统，Linux 基金会机密计算联盟官方项目，荣列 2021“科创中国”开源创新榜。2022 年 12 月 10 日，Occlum 正式发布 v1.0 版本。学术成果发表在 ASPLOS'20。Occlum 可让复杂应用轻松获得机密计算能力，是目前业界最受欢迎的开源机密计算操作系统。

Occlum 官网：https://occlum.io/

Occlum GitHub：https://github.com/occlum/occlum

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