为什么您的企业应该使用机密计算

机密计算是一项新兴的技术领域,其诞生是为了应对日益增长的对敏感数据安全可靠处理的需求。

随着各组织在数据存储和处理方面越来越依赖云计算服务,对数据安全性和隐私性的担忧也日益加剧,尤其是在涉及机密信息时。

传统的云计算依赖于诸如加密和访问控制等多种安全机制来保护数据。

然而,这些机制在保护云端处理的敏感数据时可能不足以提供充分的保护,因为它们依赖于对云服务提供商和底层硬件的信任。

机密计算应运而生,旨在解决这种信任缺失的问题。它提供了一种在安全和可信的环境中处理敏感数据的方法,即使在云服务提供商或硬件可能存在安全威胁的情况下也能确保数据安全。

让我们深入了解一下机密计算的定义及其工作原理。

什么是机密计算?

机密计算是一种数据安全方法,它强调在安全可信的环境中处理和存储敏感信息。 它通过对静态数据、使用中的数据和传输中的数据进行加密和保护,即使是在处理数据的基础设施中,也能确保数据安全。

机密计算的核心目标是提供可信执行环境(TEE),从而在整个数据处理生命周期中保障数据的隐私性和安全性。

TEE 利用基于硬件的安全机制,例如可信平台模块(TPM)和安全飞地,来防止数据被未经授权的访问,甚至包括特权用户的访问。

安全飞地是一种隔离的硬件组件,在处理器内创建安全执行环境。它们可以独立于系统的其他部分执行代码和进程,确保处理数据的机密性和完整性。

英特尔SGX和ARM TrustZone是采用安全飞地的机密计算技术的两个典型案例。

机密计算如何工作?

机密计算是一系列旨在保护数据和应用程序在处理过程中安全的技术和方法。 在此过程中,敏感信息很容易受到未经授权的访问或篡改。

通常情况下,数据在内存中进行处理之前是未加密的,这可能导致安全漏洞。

机密计算通过利用可信执行环境(TEE)来解决这个问题。TEE是CPU中的一个安全飞地,它受到嵌入式加密密钥和身份验证机制的保护。

当数据在TEE中处理时,它在内存中始终保持加密状态,直到应用程序指示TEE解密数据以便处理。

TEE为数据处理提供了一个隔离的环境,它可以防止对数据或加密密钥的未经授权访问。 即使底层主机环境受到损害,TEE也能阻止对数据的访问,从而确保数据的机密性和完整性。

在TEE中处理数据的过程中,数据对于操作系统、管理程序和其他计算堆栈资源是不可见的。

这意味着云服务提供商及其员工都无法访问数据,从而提供了额外的安全保护层。

通过使用TEE和其他机密计算技术,各组织可以保护其敏感数据和应用程序免受多种安全威胁,包括恶意软件、根用户漏洞利用和其他类型的攻击。

采用机密计算的原因

以下是组织应该采用机密计算的几个重要原因。

1. 保护敏感数据

机密计算有助于保护诸如医疗记录和个人信息等敏感数据。它确保即使在使用加密和其他安全措施处理这些数据时,也能保持其机密性。

2. 满足合规要求

许多行业都面临着严格的合规法规,例如GDPR和HIPAA。 机密计算通过确保敏感数据在整个处理生命周期中的安全,可以帮助组织满足这些法规的要求。

3. 促进安全协作

一些组织需要与供应商和其他第三方合作,但共享敏感数据可能存在风险。 机密计算使得组织能够在安全环境中共享数据,同时保持数据机密并免受外部攻击,从而有助于促进安全协作。

4. 增强信任

通过确保以安全透明的方式处理敏感数据,机密计算可以增强参与者之间的信任。 这在涉及多方的场景中尤为重要,例如供应链管理或金融交易。

5. 节约成本

机密计算还可以降低与数据泄露和违规相关的成本。 通过预防此类事件,企业可以节省法律费用、罚款和其他相关支出。

什么是机密计算联盟?

机密计算联盟(CCC)是一个由技术公司和组织组成的合作团体,致力于推动可信执行环境的采用和发展。

它旨在开发开放标准和框架,以便开发人员可以在不同的计算环境(例如公共云和私有云、边缘设备和本地数据中心)中构建和部署安全的应用程序和服务。

CCC的目标是通过其成员之间的开放管理和协作来实现的,其中包括谷歌、IBM/红帽、英特尔、AMD、微软、阿里巴巴、甲骨文、VMware等领先的技术公司和组织。

该联盟的主要活动包括定义行业标准、促进开源工具和最佳实践的开发,以及支持机密计算领域的研究和教育。

您可以在CCC网站上找到有关该联盟的更多信息。 如果您想观看机密计算网络研讨会,也欢迎访问。

用例

以下是机密计算的一些典型用例:

医疗保健和研究

机密计算技术还可以用于安全地进行人工智能算法的多方训练,以用于疾病检测和其他目的。这可以帮助医院和研究机构在协作和共享数据的同时,保持患者数据的隐私和机密性。

供应链

通过在供应链的各个参与者(包括供应商、制造商和零售商)之间使用机密计算,可以实现跨安全的数据共享。 这可以支持协作并提高物流效率。

诸如运输路线、派送时间表和车辆监控等信息都可以用来保障物流运输数据的安全。

金融服务

由于金融数据(包括个人信息和交易数据)的敏感性,机密计算在金融行业变得越来越重要。

它被用于安全地处理金融交易,确保数据被加密并防止未经授权的访问。 这有助于防止欺诈和数据泄露,并提高金融系统的整体安全性。

物联网

它还可以用于物联网设备,以安全地处理诸如生物识别、位置和个人详细信息等个人数据。 这可以增强物联网系统的整体安全性,并有助于防止未经授权的访问。

随着越来越多的组织转向云端并依赖数字基础设施来进行业务运营,对安全计算解决方案的需求只会持续增长。

机密计算为这一挑战提供了一种通用且至关重要的解决方案,可以帮助组织保护其数据、与客户建立信任并保持对法规的遵守。

作者注

机密计算的目标是确保敏感数据始终在安全环境中保持加密和处理。因此,即使攻击者获得了对底层硬件或云服务提供商的访问权限,他们也无法访问敏感数据。

这是通过使用专用硬件和软件(例如可信执行环境和加密内存和存储)来实现的。

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