计算机机密主要用于以下方面：
数据保护：
机密计算通过将数据存储在可信执行环境（TEE）中，确保只有授权的代码才能访问数据。这种隔离措施可以防止数据被未授权的第三方查看或篡改，从而保护敏感信息的安全。
应用程序隔离：
机密计算可以隔离整个应用程序或特定功能，使其与操作系统、虚拟机管理程序或其他特权进程分开。这有助于防止恶意软件或攻击者访问或篡改应用程序的敏感部分。
信任难题解决：
机密计算在区块链、秘钥管理、金融、AI、多方计算、数据租赁、边缘计算等应用场景中解决“信任”难题。例如，在多个不互信组织之间进行数据融合与联合分析时，机密计算可以确保数据的安全性和隐私性。
高敏感信息保护：
机密计算可以保护公有云平台上的高敏感信息，防止这些信息被攻击者窃取或滥用。
AI模型保护：
机密计算可以保护AI模型等核心机密数据和知识产权，防止模型被恶意使用或泄露。
云边端安全通信：
机密计算可以保护云边端三位一体相互通信的安全以及隐秘性，确保数据在传输过程中不被窃取或篡改。
支付和交易安全：
在Enclave中，机密计算可以保护支付和交易的安全性，防止这些过程被恶意干扰或窃取。
图像处理：
机密计算还可以用于图像处理应用程序，将文件存储在TEE中，而不是将视频流发送到云端，从而节省带宽并缩短延迟。这种功能允许在处理器层面划分任务，主CPU负责大部分处理，但依靠网卡上的TEE处理敏感计算。
通过使用机密计算，可以有效地保护数据和应用的机密性，防止未授权访问和篡改，同时带来与安全无关的好处，如节省带宽和缩短延迟。