本計畫聚焦醫療資料與人工智慧模型應用中的隱私與安全需求，探討如何在不揭露敏感資料與模型智慧財產的前提下，完成可信賴的模型運算與效能驗證。研究將回應真實世界醫療資料難以安全共享與使用的挑戰。

計畫將結合可信任執行環境、同態加密等隱私增強技術，建立安全的第三方模型驗證架構。預期可促進醫療 AI 模型於跨機構與雲端環境中的安全應用，兼顧資料保護、模型權益與技術落地。