隐私计算 on Jiayun's Bloghttps://xiejiayun.github.io/tags/%E9%9A%90%E7%A7%81%E8%AE%A1%E7%AE%97/Recent content in 隐私计算 on Jiayun's BlogHugozh-cnTue, 05 May 2026 00:00:00 +0000WhatsApp 私有推理审计：TEE 不是答案，而是新的攻击面https://xiejiayun.github.io/post/whatsapp-tee-private-inference-audit-2026/Tue, 05 May 2026 00:00:00 +0000https://xiejiayun.github.io/post/whatsapp-tee-private-inference-audit-2026/<h2 id="一为什么这次审计值得拆开看">一、为什么这次审计值得拆开看</h2> <p>WhatsApp 在 2025 年底悄悄推出 Private Inference，把 Meta AI 的回答从云端常规推理迁到一个号称&quot;端到端可验证&quot;的可信执行环境(TEE) 集群。Trail of Bits 在 2026 年 4 月发布的审计报告，是迄今为止针对消费级 LLM 隐私推理基础设施最全面的第三方评估。报告本身只有 30 多页，但它撬开的几个问题足以颠覆当下大厂&quot;我们用了 Confidential Computing，所以你的数据是安全的&quot;这套话术。</p>WhatsApp的隐私AI实验：当端到端加密遇上大模型推理https://xiejiayun.github.io/post/whatsapp-tee-privacy-ai-2026/Mon, 20 Apr 2026 00:00:00 +0000https://xiejiayun.github.io/post/whatsapp-tee-privacy-ai-2026/<h2 id="一个不可能三角">一个不可能三角</h2> <p>当你使用WhatsApp时，你的消息受到端到端加密（E2E）保护——理论上只有你和对方能看到消息内容，连Meta自己也无法读取。</p> <p>现在，WhatsApp想给你的聊天加上AI功能：消息摘要、智能回复建议、内容理解。但这些功能需要AI模型<strong>看到你的消息明文</strong>才能工作。</p>