为什么您的业务应该使用机密计算

机密计算是一项新兴技术，它是为了满足对敏感数据的安全和可信处理需求而开发的。

随着组织越来越依赖于cloud services来存储和处理数据，人们对数据的安全和隐私产生了担忧，特别是涉及机密信息时。

传统的云计算依赖于各种安全机制，如encryption和访问控制，来保护数据。

然而，由于依赖于对云服务提供商和底层硬件的信任，这些机制可能无法为在云中处理的敏感数据提供足够的保护。

机密计算作为一种解决这种信任缺口的方式而开发，通过在可能被破坏的云提供商或硬件存在的情况下，提供一种在安全和可信环境中处理敏感数据的方法。

让我们来看看机密计算是什么，以及它是如何工作的。

什么是机密计算？

机密计算是一种数据安全的方法，它在安全和可信环境中实现敏感信息的处理和存储。它通过加密和保持数据的机密性来保护数据在静止、使用和传输过程中的安全。

机密计算的主要目标是提供一个可信执行环境(TEE)，以确保在整个处理生命周期中数据的隐私和安全。

TEE使用基于硬件的安全机制，如可信平台模块(TPMs)和安全信封，来保护数据免受未经授权的访问，甚至是特权用户的访问。

安全信封实际上是在处理器内创建一个安全执行环境的隔离硬件组件。它们可以在与系统的其余部分隔离的环境中执行代码和进程，从而确保正在处理的数据的机密性和完整性。

Intel SGX和ARM TrustZone是两个使用安全信封的机密计算技术的示例。

机密计算是如何工作的？

机密计算是一组旨在在处理过程中保护数据和应用程序的技术和技巧，这是一个敏感信息容易受到未经授权访问或篡改的时间。

通常，在数据被处理之前，数据会在内存中解密。这会导致安全上的妥协。

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内部的一个受内嵌加密密钥和身份验证机制保护的安全信封。

当数据在TEE中被处理时，它在内存中保持加密，直到应用程序指示TEE对其进行解密以进行处理。

TEE为数据处理提供了一个隔离的环境，并防止对数据或加密密钥的未经授权访问。即使底层主机环境被破坏，TEE也可以防止对数据的访问，确保其机密性和完整性。

在TEE中处理数据期间，数据对操作系统、虚拟化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无法访问数据，提供了额外的安全层。

通过使用TEE和其他机密计算技术，组织可以保护其敏感数据和应用程序免受各种安全威胁，包括malware、根用户漏洞和其他类型的攻击。

采用机密计算的原因

以下是组织应使用机密计算的一些原因。

#1. 保护敏感数据

机密计算有助于保护敏感数据，如医疗记录和个人信息。通过使用加密和其他安全措施，它确保即使在处理过程中，这些数据也能保持机密。

#2. 满足合规要求

许多行业都有严格的合规法规，如GDPR和HIPAA。机密计算可以帮助组织满足这些法规，确保敏感数据在整个处理生命周期中都得到安全保护。

#3. 促进安全合作

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。机密计算可以通过在安全环境中共享数据并保持其机密性，以及对外部攻击进行保护，从而促进安全合作。

#4. 增强信任

通过确保敏感数据得到安全透明地处理，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其关键，例如＜link_5＞或金融交易。

#5. 降低成本

机密计算还可以减少与数据泄露和合规违规相关的成本。通过预防这些事故，企业可以在法律费用、罚款和其他费用上节省资金。

机密计算联盟是什么？

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

该联盟旨在制定开放标准和框架，使开发人员能够在不同的计算环境中构建和部署安全的应用程序和服务，例如公共和＜link_6＞、边缘设备以及＜link_7＞。

该联盟通过开放治理和成员间的合作来实现其目标，其成员包括谷歌、IBM/Red Hat、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、推动开源工具和最佳实践的发展，以及支持机密计算的研究和教育。

您可以在＜link_8＞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，请随时访问。

应用案例

以下是机密计算的一些应用案例：

医疗保健和研究

机密计算技术还可用于实现对疾病检测等目的的AI算法安全多方培训。这可以帮助医院和研究机构在保持患者数据的隐私和机密性的同时进行合作和共享数据。

供应链

借助机密计算，可以在供应链的各个参与方之间实现安全的数据共享，包括供应商、制造商和零售商。这可以支持协作并提升物流业绩。

关于航运路线、交货时间表和车辆监控的信息都可以被利用来确保物流和运输数据的安全。

金融服务

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

它用于安全处理金融交易，确保数据加密并防止未经授权的访问。这有助于减少数据泄露和提高金融系统的整体安全性。

物联网

它还可以被用于安全处理个人数据，如生物特征、位置和个人细节。这可以增强物联网系统的整体安全性并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不断增长。

机密计算为这一挑战提供了一种多功能和重要的解决方案，帮助组织保护数据、与客户建立信任并遵守监管要求。

作者注

机密计算的目标是确保敏感数据始终被加密并在安全环境中处理。因此，即使攻击者获得底层硬件或云提供商的访问权限，他们也无法访问敏感数据。

这通过使用专用硬件和软件，如可信执行环境和加密存储器来实现。

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