Sichere Daten mit vertrauenswürdigen Ausführungsumgebungen gewährleisten

Vertrauenswürdige Ausführungsumgebungen (TEEs) sind eine wichtige Technologie, die hilft, Daten während der Berechnung sicher zu halten. Sie ermöglichen es den Leuten, Aufgaben an Daten auszuführen, die sowohl online als auch offline gespeichert sind, während sichergestellt wird, dass die Daten privat und sicher bleiben. Dieser Artikel hat zum Ziel, verschiedene Protokolle zu überprüfen und zu vergleichen, die TEEs nutzen, um Berechnungen zu sichern.

#Was ist sichere Berechnung?

Sichere Berechnung bezieht sich auf Technologien, die Daten privat und korrekt halten, während Berechnungen durchgeführt werden. Das ist wichtig für verschiedene Anwendungen, besonders in Bereichen, die mit sensiblen Informationen umgehen. Sichere Berechnung kann in drei Bereiche unterteilt werden: sichere ausgelagerte Berechnung, sichere verteilte Berechnung und Sichere Mehrparteienberechnung.

#1. Sichere ausgelagerte Berechnung (SOC)

Bei der sicheren ausgelagerten Berechnung können Kunden ihre Rechenaufgaben an einen Cloud-Server übertragen, der möglicherweise nicht vertrauenswürdig ist. Die Daten werden verschlüsselt, bevor sie an den Server gesendet werden. Der Server führt die Berechnung durch und sendet die verschlüsselten Ergebnisse an den Kunden zurück. Der Kunde kann dann die Ergebnisse entschlüsseln, um die endgültigen Ausgaben zu erhalten.

Wichtige Merkmale der SOC sind:

• Datenschutz: Der Server sollte nichts über die sensiblen Daten erfahren, die verarbeitet werden.
• Integritätsgarantie: Der Server muss die Berechnungen ehrlich durchführen und korrekte Ergebnisse liefern.
• Korrekte Ergebnisse: Die Ergebnisse, die an den Kunden zurückgegeben werden, sollten das Ergebnis der ursprünglichen Berechnung genau widerspiegeln.

#2. Sichere verteilte Berechnung (SDC)

Sichere verteilte Berechnung beinhaltet mehrere Server, die zusammenarbeiten, um Daten zu verarbeiten. Die Hauptidee ist, die Aufgaben unter mehreren Servern aufzuteilen, wobei jeder Server einen Teil der Berechnung durchführt und seine Zwischenergebnisse an einen Master-Server zurücksendet.

Wichtige Aspekte der SDC sind:

• Aufgabenteilung: Die Hauptberechnung wird in kleinere Aufgaben unterteilt, die jeder Server bearbeitet.
• Datenschutz: Jeder Server sollte nichts über die sensiblen Daten erfahren, die von anderen Servern verarbeitet werden.
• Integrität: Genau wie bei SOC müssen alle Server die Regeln des Protokolls einhalten.

#3. Sichere Mehrparteienberechnung (SMC)

Bei der sicheren Mehrparteienberechnung arbeiten mehrere Parteien zusammen, um eine Funktion zu berechnen, ohne ihre privaten Daten einander offenzulegen. Jede Partei hat ihre eigenen Eingaben, und das Ziel ist es, ein Ergebnis basierend auf den Eingaben zu berechnen, während die individuellen Eingaben geheim bleiben.

Wichtige Komponenten der SMC sind:

• Zusammenarbeit: Mehrere Parteien tragen ihre eigenen privaten Daten bei, um eine finale Ausgabe zu erstellen.
• Datenschutz: Keine Partei sollte etwas über die privaten Eingaben der anderen Parteien erfahren.
• Integrität: Alle Parteien müssen das Protokoll fair einhalten, um genaue Ergebnisse sicherzustellen.

#Bedeutung von vertrauenswürdigen Ausführungsumgebungen (TEEs)

TEEs spielen eine Schlüsselrolle bei der Ermöglichung sicherer Berechnungen, indem sie eine geschützte Umgebung für die Verarbeitung sensibler Daten bereitstellen. Hier sind einige der wichtigsten Vorteile der Nutzung von TEEs:

• Isolation: TEEs schaffen einen sicheren Bereich innerhalb eines Computers, der vom Rest des Systems getrennt ist. Das hilft, sensible Daten vor unbefugtem Zugriff zu schützen, einschliesslich Betriebssystem und Hypervisoren.

• Integritätsprüfungen: TEEs können überprüfen, ob der Code, der innerhalb von ihnen ausgeführt wird, legitim und nicht manipuliert wurde, was sicherstellt, dass die Berechnung korrekt durchgeführt wird.

• Vertraulichkeit: Durch die Verschlüsselung von Daten vor der Berechnung stellen TEEs sicher, dass selbst wenn die Daten in einer nicht vertrauenswürdigen Umgebung verarbeitet werden, sie vertraulich bleiben.

#Kategorien von TEEs

TEEs lassen sich in zwei Haupttypen klassifizieren, basierend auf ihrem Design und ihren Fähigkeiten:

1. Zustandslose TEEs: Diese unterstützen einfache Funktionen, ohne Informationen zwischen verschiedenen Aufrufen zu speichern. Ein Beispiel wären Smart Cards.

2. Zustandsbehaftete TEEs: Diese können komplexere Anwendungen verwalten, indem sie Daten speichern und Zustandsinformationen zwischen verschiedenen Operationen aufrechterhalten. Beispiele sind Intel SGX und ARM TrustZone.

#Sicherheitsmechanismen in TEEs

TEEs integrieren mehrere Sicherheitsmerkmale, um ihre Ziele von Vertraulichkeit und Integrität während der Berechnung zu erreichen.

#1. Sicherer Boot

Sichere Boot-Mechanismen stellen sicher, dass die TEE nur mit vertrauenswürdiger Software startet. Es wird die Authentizität des geladenen Codes überprüft, um unbefugten Zugriff zu verhindern.

#2. Attestierung

Attestierung hilft, Vertrauen zwischen der TEE und externen Entitäten aufzubauen. Sie ermöglicht es einer Entität, zu überprüfen, dass der Code, der in der TEE ausgeführt wird, legitim und unverändert ist.

#3. Isolierte Ausführung

Sobald die TEE initialisiert ist, kann sie benutzerdefinierte Programme isoliert ausführen, was weitere Schutzmassnahmen für sensible Daten vor externem Zugriff bietet.

#4. Versiegelung

Der Versiegelungsprozess ermöglicht es einer TEE, sensible Informationen sicher zu speichern, die später nur von derselben TEE abgerufen werden können. Dies bindet die Daten an die spezifische TEE und gewährleistet nur autorisierten Zugriff.

#Herausforderungen der sicheren Berechnung

Trotz der Vorteile, die TEEs bieten, gibt es mehrere Herausforderungen bei der Umsetzung sicherer Berechnung:

#1. Seitenkanalangriffe

Seitenkanalangriffe nutzen Informationen aus der physischen Implementierung eines Systems aus. Zum Beispiel könnte ein Angreifer, indem er die Zeit überwacht, die für die Ausführung bestimmter Operationen benötigt wird, sensible Informationen ableiten.

#2. Rücksetzangriffe

Bei Rücksetzangriffen könnte eine böswillige Partei versuchen, den Status einer Berechnung zurückzusetzen, um einen Vorteil zu erlangen, was möglicherweise zu falschen Ergebnissen oder unbefugtem Zugriff führt.

#3. Vertrauensprobleme

Nicht alle Parteien könnten die TEE-Umgebung vollständig vertrauen, besonders wenn sie Bedenken hinsichtlich möglicher Schwachstellen in der Hardware selbst haben.

#4. Leistungsüberhead

Obwohl TEEs die Sicherheit erhöhen können, können die Mechanismen, die erforderlich sind, um diese Sicherheit aufrechtzuerhalten, Leistungsengpässe einführen, was es schwierig macht, Geschwindigkeit und Sicherheit in Einklang zu bringen.

#Aktuelle Forschungsrichtungen

Die Erforschung von TEEs für sichere Berechnung ist im Gang, wobei Forscher sich auf mehrere Schlüsselfelder konzentrieren:

#1. Allgemeine Berechnung

Es besteht Bedarf an effektiven Protokollen, die grössere Datensätze verarbeiten können, während die Fähigkeiten zur sicheren Berechnung erhalten bleiben.

#2. Inkrementelle Berechnung

Echtzeitsysteme würden von Protokollen profitieren, die frühere Berechnungen wiederverwenden können, anstatt von Grund auf neu zu beginnen. Inkrementelle Berechnung ist ein wichtiges Forschungsfeld für die Zukunft.

#3. Mobile Berechnung

Da mobile Geräte weiterhin an Popularität gewinnen, besteht die Möglichkeit, mobile-freundliche sichere Berechnungsrahmen zu entwickeln, die TEEs effektiv nutzen können.

#4. Verteidigung gegen unbefugte Berechnung

Mit der steigenden Bedrohung durch bösartige Software ist es entscheidend, Mechanismen zu entwerfen, die destruktive Programme, die möglicherweise in die TEE-Umgebung eindringen, identifizieren und mildern können.

#5. TEE-Vertrauensmanagement

Forschungen zur Verwaltung des Vertrauens in Bezug auf TEE-Umgebungen werden eine bessere Zusammenarbeit zwischen Parteien unterstützen, die möglicherweise nicht vollständig auf die Hardware vertrauen.

#Sichere maschinelles Lernen mit TEEs

Anwendungen des maschinellen Lernens nutzen oft grosse Datensätze und komplexe Algorithmen, die stark von den Funktionen der TEEs profitieren können. Hier überprüfen wir sichere Trainings- und Inferenzprozesse.

#1. Sichere ausgelagerte Lernmodelle

Dieser Ansatz ermöglicht es Kunden, ihre maschinellen Lernaufgaben sicher in eine Cloud-Umgebung auszulagern, während sichergestellt wird, dass die Daten während der Trainings- und Inferenzprozesse privat bleiben.

#2. Sichere verteilte Lernmodelle

In einem verteilten Lernmodell arbeiten mehrere Knoten zusammen, um maschinelle Lernmodelle zu trainieren, während sie ihre lokalen Daten privat halten.

#3. Sichere Mehrparteien-Lernmodelle

Hierbei handelt es sich um mehrere Parteien, die gemeinsam ein maschinelles Lernmodell trainieren, ohne ihre individuellen Datensätze offenzulegen, und so die Privatsphäre weiter sicherstellen.

#Sichere Datenbankabfragen mit TEEs

TEEs werden auch eingesetzt, um Datenbankabfragen sicher zu verarbeiten, was eine effiziente Abfrageausführung ermöglicht, während sensible Daten geschützt werden.

#1. Sichere ausgelagerte Abfragen

Ähnlich wie bei der sicheren ausgelagerten Berechnung ermöglicht dies einem Datenbesitzer, seine Datenbank zu verschlüsseln und sie an einen Cloud-Server für die Abfrageverarbeitung auszulagern.

#2. Sichere verteilte Abfragen

In diesem Modell arbeiten ein Master-Server und mehrere Slave-Server zusammen, um Abfragen auf einer verteilten verschlüsselten Datenbank zu bearbeiten und sowohl Datenschutz als auch Integrität zu gewährleisten.

#3. Sichere Mehrparteien-Abfragen

Dieses Protokoll ermöglicht es mehreren Parteien, Abfragen basierend auf ihren individuellen Datenbanken zu beantworten, während die Privatsphäre ihrer Daten gewahrt bleibt.

#Fazit

TEEs bieten eine vielversprechende Technologie zur Erreichung sicherer Berechnungen in verschiedenen Anwendungen, einschliesslich maschinellem Lernen und Datenbankverwaltung. Ihre Fähigkeit, sensible Daten zu schützen und genaue Berechnungen sicherzustellen, macht sie in der heutigen, zunehmend datengestützten Welt unverzichtbar. Während die Forschung in diesem Bereich weiter wächst, wird es entscheidend sein, die Herausforderungen anzugehen und die Leistung zu optimieren, um eine weitverbreitete Nutzung sicherer Berechnung mit TEEs zu ermöglichen.