Rapha Protocol

Rapha Protocol 是一个面向临床 AI 的零信任、计算到数据边缘网络。它无需导出原始患者记录，从而避免巨大的 GDPR/HIPAA 合规风险，而是将 AI 模型直接路由到医院服务器机房内的气隙硬件安全区中。模型在本地训练，仅匿名权重离开。

核心功能

• 硬件级隔离：利用 Intel SGX/TDX 技术，在服务器内部创建安全飞地，确保数据在计算过程中不被泄露。
• 策略即代码：通过 Policy-as-Code 实现合规性自动执行，确保每个模型训练任务都符合医院的安全策略。
• 零知识审计：生成不可篡改的 ZK-SNARK 审计收据，并锚定在 Polygon 主链上，提供透明且可验证的审计追踪。

主要特性

• 零信任架构：不信任任何网络或用户，仅信任硬件安全区内的计算。
• 数据最小化：模型仅接触训练所需的最小数据，且权重匿名化后输出。
• 合规友好：原生支持 GDPR 和 HIPAA，降低医疗机构的法律风险。
• 去中心化审计：基于区块链的审计收据确保操作可追溯且不可篡改。
• 高性能边缘计算：利用医院本地算力，减少数据传输延迟。

适用场景

• 医院临床 AI 训练：在保护患者隐私的前提下，利用本地数据训练诊断模型。
• 跨机构协作研究：多家医院可在不共享原始数据的情况下联合训练模型。
• 医疗合规审计：为监管机构提供不可篡改的 AI 训练过程记录。