In diesem Dokument finden Sie Links zu Codelabs, in denen die Erstellung bestimmter Confidential Space-Umgebungen von Anfang bis Ende demonstriert wird. Sie können sie verwenden, um sich mit der Einrichtung von Confidential Space-Umgebungen vertraut zu machen und sie an Ihre eigenen Anwendungsfälle anzupassen.
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Vertrauliche LLM-Inferenz
Mit einem LLM kommunizieren, das in einer vertrauenswürdigen Ausführungsumgebung bereitgestellt wird, indem Sie das Prompt Encryption SDK verwenden.
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Confidential Space mit Ressourcen verwenden, die außerhalb von Google Cloudgehostet werden
Fordern Sie ein in sich geschlossenes Token von Google Cloud Attestation an, das eine vertrauende Partei offline überprüfen kann.
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Digitale Assets mit Multi-Party Computation bearbeiten
Blockchain-Signierung mit Multi-Party-Computation mit Confidential Space durchführen
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Proprietäre Modelle für maschinelles Lernen in Confidential Space freigeben
Ein proprietäres Modell in Confidential Space ausführen, das von einer anderen Partei mit privaten Daten verwendet werden kann.
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Confidential Space-Arbeitslast mit MIGs bereitstellen, die Autoscaling, automatische Reparatur und Image-Updates verwenden
Automatisieren Sie den Lebenszyklus Ihrer Confidential Space-Images.
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Container-Image-Signaturen zum Validieren von Arbeitslasten verwenden
Signieren Sie Ihr Container-Image, um zu vermeiden, dass Sie Ihre Attestierungsrichtlinie jedes Mal ändern müssen, wenn ein Arbeitslast-Image aktualisiert wird.
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Gemeinsame Daten ermitteln, ohne den Datenschutz zu gefährden
Ein Szenario durchgehen, in dem zwei Banken gemeinsame Kunden ermitteln, ohne Kontodetails miteinander zu teilen.