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竞赛工作页

OpenAtom通用机器学习高级报名状态待确认报名状态待确认

OpenAnolis孵化机密计算和机密容器的创新项目 - 基于CPU TEE的SPDM通信协议

适合已有机密计算与远程证明背景、能阅读并实现 SPDM 规范的系统/安全开发者。参赛者尤其需要熟悉 Intel SGX SDK 的分区编程模型和 SGX DCAP;有 AMD SEV 或 Intel TDX 经验更合适。

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建议下一步

先判断这场是否适合你现在的阶段,再决定要不要投入时间。

新手分

30/100

分数越高,越适合作为当前阶段的真实起点。

学习价值

60/100

衡量这场比赛能不能真正教会你可迁移的方法。

预计投入

24-80 小时

用它判断这场比赛是否适合你当前的时间预算。

Metric

以官方页面公布的评分规则为准

如果你还解释不清这个指标,通常说明还需要先做准备。

这场竞赛适合谁

适合已有机密计算与远程证明背景、能阅读并实现 SPDM 规范的系统/安全开发者。参赛者尤其需要熟悉 Intel SGX SDK 的分区编程模型和 SGX DCAP;有 AMD SEV 或 Intel TDX 经验更合适。

官方简介(未加工)
龙蜥社区(OpenAnolis)是一个面向国际的操作系统开源社区及创新平台。社区已成立50+个SIG工作组,本次赛题来自原生机密计算SIG,要求参与者能够理解当前机密计算技术,并结合当前机密计算领域最新的前沿技Device TEE,基SPDM规范定义的消息协议实现CPU TEE绑定协议和代码,编写SPDM for CPU TEE的绑定协议规范草案,未来提交到开源社区和标准组织,最终进行产品落地。 Official category: 实战竞技赛. Organizers: 龙蜥社区(OpenAnolis). Participants: 0.

开始前先准备这些

如果下面这些前置项还很陌生,先补准备通常比直接参赛更划算。

Rust 全栈开发

机密计算与远程证明

Intel SGX SDK 分区编程

能够运行基础方案并完成一次有效提交

DMTF SPDM 规范

libspdm 与 spdm-emu

真正会卡住你的地方

真正的难点通常不是“会不会调包”,而是验证、时间分配和任务理解。

难点是把原本面向设备的 SPDM 消息流程绑定到 CPU TEE 远程证明:既要设计能覆盖 TEE Attestation 安全特性的消息与 Certificate 融合方案,又要在真实 CPU TEE 平台完成 requester/responder 实现。交付还要求 Rust 实现、SDK 与 Client-Server 两种构建形式、较高单元测试覆盖及端到端验证,并撰写绑定协议标准草案。

先看这个更划算

这篇指南是最合适的前置阅读,可以先把基本策略走通。

在没有重型硬件的情况下,如何仍然系统学习特征工程、验证策略和竞赛工作流。

没有 GPU 时,如何选仍然能学到好习惯的竞赛

你的决策

先用这些信息快速做判断,再决定要不要继续深入。

状态
报名状态待确认
报名
报名状态待确认
参赛资格
待官方确认
奖励
¥15万
算力要求
仅 CPU
官方 Metric
以官方页面公布的评分规则为准
核验
来源页面已核验

报名状态尚未核实,投入前先到官方页面确认是否还能加入。

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官方入口

最终规则、文件、提交方式和 deadline 仍然以官方页面为准。

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数据与审核状态

把已确认、待核对和人工审核状态分开看;最终规则与截止时间以官方页为准,发现错误欢迎提交纠错。

来源页面已核验Metric 已确认已审核
来源发布时间
2023年5月12日
来源创建时间
2023年5月12日
本站纳入时间
2026年7月21日

官方 metric 还没有从当前抓取结果中确认,仍需人工核对。

reward_value_usd is a rough CNY→USD estimate (×0.14) for ranking only; use reward_summary for the official prize text.