We explore confidential computing in the context of CBDCs using Microsoft's CCF framework as an example. By developing an experiment and comparing different approaches and performance and security metrics, we seek to evaluate the effectiveness of confidential computing to improve the privacy, security, and performance of CBDCs. Preliminary results suggest that confidential computing could be a promising solution to the technological challenges faced by CBDCs. Furthermore, by implementing confidential computing in DLTs such as Hyperledger Besu and utilizing frameworks such as CCF, we increase transaction confidentiality and privacy while maintaining the scalability and interoperability required for a global digital financial system. In conclusion, confidential computing can significantly bolster CBDC development, fostering a secure, private, and efficient financial future. -- Exploramos o uso da computa\c{c}\~ao confidencial no contexto das CBDCs utilizando o framework CCF da Microsoft como exemplo. Via desenvolvimento de experimentos e compara\c{c}\~ao de diferentes abordagens e m\'etricas de desempenho e seguran\c{c}a, buscamos avaliar a efic\'acia da computa\c{c}\~ao confidencial para melhorar a privacidade, seguran\c{c}a e desempenho das CBDCs. Resultados preliminares sugerem que a computa\c{c}\~ao confidencial pode ser uma solu\c{c}\~ao promissora para os desafios tecnol\'ogicos enfrentados pelas CBDCs. Ao implementar a computa\c{c}\~ao confidencial em DLTs, como o Hyperledger Besu, e utilizar frameworks como o CCF, aumentamos a confidencialidade e a privacidade das transa\c{c}\~oes, mantendo a escalabilidade e a interoperabilidade necess\'arias para um sistema financeiro global e digital. Em conclus\~ao, a computa\c{c}\~ao confidencial pode refor\c{c}ar significativamente o desenvolvimento do CBDC, promovendo um futuro financeiro seguro, privado e eficiente.

翻译：我们以微软CCF框架为例，探索了央行数字货币（CBDC）背景下的机密计算技术。通过开展实验并比较不同方法及性能与安全指标，我们旨在评估机密计算在提升CBDC隐私性、安全性和性能方面的有效性。初步结果表明，机密计算有望成为应对CBDC所面临的技术挑战的可行方案。此外，通过在Hyperledger Besu等分布式账本技术（DLT）中实施机密计算，并利用CCF等框架，我们在保持全球数字金融系统所需的可扩展性和互操作性的同时，提高了交易的机密性和隐私性。总之，机密计算能够显著增强CBDC的发展，推动构建安全、私密且高效的金融未来。