作者intelcloud·2022-08-22 13:35

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补齐“使用态”数据隐私短板，云服务连接世界更安心！

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**补齐“使用态”数据隐私短板，云服务连接世界更安心！**

在海边休假的刘博士，出发冲浪前用手机浏览了实验室中运行的测试，确认一切正常，安心地打了个 “ 响指 ” 拿起帆板。英国测试团队的 Lily ，下午收到印度开发团队提交的新功能，熟练地远程登录系统，一键启动自动化测试。

今天，从软件开发、协作医疗，到智能制造、智慧金融，与 人工智能（ AI ）、大数据、物联网以及边缘计算等前沿技术相互融合的 云服务，正让 自由流动的数据呈现出无与伦比的价值，让我们这个世界变得更为快捷且美好。

然而，数据价值越丰富，其受到的 “ 觊觎 ” 也就越多。翻开各种媒体报道我们就可以发现，近年来云端数据所受到的攻击，包括数据窃取、代码篡改等等层出不穷。这不仅威胁着各行业中云服务应用的使用安全，进一步地，也在造成形形色色的数据壁垒，让数据失去其应有的产业生态价值。

虽然数据安全专家已通过各种安全传输（例如 安全传输层协议） 和安全存储（例如非对称加密）等技术来保障传输、存储状态下的数据安全，但这些加密方案却无法覆盖使用状态下的数据。这是因为，当数据（包括处理数据的代码）在执行时， CPU 与内存需要使用明文（未加密的数据与应用代码）才能进行计算处理，这就给恶意者以可趁之机，通过攻击内存中的内容来实施攻击行为。

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图一 三种状态下的数据保护

随着云端协作愈发广泛与频繁，这一 安全威胁也正成为云服务在更多领域实现商业化落地的阻碍，尤其是在金融、医疗等受到严格数据监管的行业，对数据泄露的担忧，更让云服务的使用举步维艰。

**“软”的不行，那就来“硬”的？看硬件级的机密计算如何保障云数据安全**

既然 数据与代码在使用状态下，很难使用加密等“软”方法来实现安全措施，那么我们是否可以换一个思路，“软”的不行，那就来“硬”的？

业界的技术发展路线告诉我们，这个想法很靠谱。

现在，基于硬件 可信执行环境（ Trust Execution Environment ，以下简称 TEE ）的机密计算（ Confidential Computing ） 技术，正为上述数据使用状态下的安全隐患带来有效对策。

正如字面含义所体现的， TEE 可以提供一定级别的，保证数据完整性、数据机密性和代码完整性的环境，未经授权的实体无法查看、添加、删除或更改在 TEE 内使用中的数据或代码。而在具体的技术实现上， TEE 会通过 CPU ，在内存中给敏感数据与代码分配一块隔离的内存，除非经过授权，任何软硬件，包括主机操作系统（ Host OS ）、虚拟机监控程序 (VMM) 、 BIOS 等统统不能访问。

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图二 在可信边界内为敏感数据与代码提供保护

有了 TEE 的保护，机密计算就可以在云环境中划出一条可信边界，受保护的敏感数据与代码留在可信边界内，而其它不受信任的组件、数据等则留在边界外。这种设计带来的优势显而易见。首先，只有经过授权并获得密钥的应用才能访问数据或代码，而其它组件是无法穿越可信边界去触达到数据或代码，这满足了对云端数据“可用不可见”的安全要求。其次，基于硬件的安全区域设置，也保证了可由 CPU 来实现敏感数据与代码对外界的“强隔离”。

更重要的是，机密计算在为敏感型工作负载提供实时保护、确保云端数据安全性的同时，并没有牺牲云服务的敏捷性。

在以往的云服务方案中，用户可能会战战兢兢地设计出复杂的系统架构来保证数据安全，例如将受到严格保护的本地系统与云上服务对接。这样做的后果之一是，当应用场景发生变化时，云服务的更新也会超级繁琐。

而在硬件中划出安全边界的模式，显然就不存在这样的麻烦。只需要选择支持 TEE 的硬件产品（例如内置英特尔 ® SGX 的第三代英特尔 ® 至强 ® 可扩展处理器）就可以在云环境中方便地部署机密计算方案。

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图三 处于上升期的机密计算技术（图中保密计算即机密计算）

这些优势，也促使国际权威独立研究机构 Gartner 将机密计算列为其 2021 年云安全成熟度曲线上的 29 种技术之一。一项 Gartner 的观点表示，“哪怕对于最不情愿采用云的组织而言，现在也有机密计算等一些技术可以解决老大难问题。您不用担心是不是可以信任云提供商。”

如今，机密计算已被广泛应用在密钥 / 凭证 / 令牌的安全存储与处理、公有云场景、区块链，以及边缘云与物联网场景中，保护企业和最终用户的敏感数据和代码，免受数据执行期间的安全威胁。

**实现 TEE 的优选方案，英特尔 ® SGX 用“飞地”为敏感数据保驾护航**

现在让我们再来谈一谈 TEE 的具体实现。目前，由英特尔推出的英特尔 ® SGX （英特尔 ® Software Guard Extensions ，英特尔 ® 软件防护扩展）和英特尔 ® TDX （英特尔 ® Trust Domain Extensions ，英特尔 ® 信任域扩展）无疑是业界在机密计算方案上的重要抓手。英特尔 ® TDX 可将虚拟机（ VM ）和平台上的虚拟机管理程序（ VMM ）与任何其他非信任域 Trust Domain (TD) 的软件隔离，以保护 TD 、 VM 免受软件安全威胁。而由英特尔 ® SGX 提出的“飞地（ Enclave ）”设计，几乎能够被视为 TEE 的代名词。

事实上，英特尔 ® SGX 的确有足够骄傲的理由来扮演这个角色——对敏感数据和代码提供的增强型安全防护。

基于第三代英特尔 ® 至强 ® 可扩展处理器提供的支持，英特尔 ® SGX 能在内存空间中开辟出一个可信的、受到严密保护的安全“飞地”去保障其中的数据完整性、数据机密性和代码完整性，即便是主机操作系统、 BIOS 等高等级应用和底层基础系统都不能随意访问。

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图四 英特尔 ® SGX 提供的安全 “ 飞地 ”

借助完备的加密和鉴权能力，英特尔 ® SGX 能确保只有经过授权的应用才能访问“飞地”中的数据与代码。而在此之外，即便高等级应用、底层基础系统在恶意攻击中受损，“飞地”也可通过基于硬件的、增强型的安全防护来阻断这些攻击，避免其中的数据或代码被窃取或篡改。

在新一代的 CPU 产品中，英特尔也对 SGX 技术进行了全面强化。例如，目前在双路系统中最高可支持 1TB 容量的“飞地”空间（配置了面向单路和双路的第三代英特尔 ® 至强 ® 可扩展处理器的系统）。“飞地”空间越大，其能承载和提供保护的应用程序和核心数据也就越多，由此用户能够开展的云上协作也可以变得更为丰富多样。

**英特尔 ® SGX助力 Azure，为敏感行业客户打造高安全性数据共享模式**

作为全球领先的云服务提供商， Azure 为用户提供云上机密计算方案的历史由来已久。在 Azure 看来，由云服务带来的数据共享价值，正使越来越多的行业从中收益。而要让用户的利益最大化、风险最小化，那么首先就要保证云端数据的安全性。

这对于那些严格受到监督的行业而言，尤为重要。传统上，金融、医疗这些行业在部署使用云服务时本来就慎之又慎，而对核心业务、关键数据的“上云”，更是不敢越雷池半步。但与此同时，那些基于区块链、 AI 等技术构建的新业务、新场景，又对数据共享提出了迫切的需求。

为此， Azure 正与英特尔一起，利用英特尔 ® SGX 及云基础设施来打造有效的云上机密计算方案。这两者产生的互补效应显而易见，英特尔 ® SGX 提供基于 TEE 的安全保护， Azure 云服务提供部署的便捷性和易扩展性，面向开发者的 Open Enclave SDK 或英特尔软件防护扩展的英特尔 ®SDK 帮助 Azure 机密计算构建平台，“组合拳”下能让不同行业的用户方便地获得安全且高效的数据共享模式，使企业能够简化其保密计算应用的开发和管理。

下面让我们看看实战效果如何？

某金融企业一直致力于通过手机短信应用程序，为用户提供快速、易于使用的加密货币支付方式。既然是加密支付，那用户自然不希望交易数据有半点泄露的风险，甚至 Azure 提供的云服务本身，也不能染指。

那么这其中的难点就在于，如何让交易数据不可见的同时，完成对交易本身的验证？

为此， Azure 提供的机密计算方案给出了巧妙的设计。首先，英特尔 ® SGX 为交易创建了一个基于内存的 TEE ，任何 TEE 外的未授权实体都不能访问或者修改其中的数据。其次， TEE 中交易的过程是由“不可见”的区块链来完成，这有两层含义。第一，签名者对其所签署的消息是不可见的。第二，签名消息不可追踪。

可以看到，这两种设计的组合，既能保护交易数据的隐秘性，也使交易在云服务中能获得高效验证。

我们再来看看医疗行业的情况。为帮助医疗机构借助 X 光片来快速了解病患是否面临生命危险，科研人员希望通过 AI 算法来对大量 X 光片数据开展训练，并形成高效的 X 光片阅片及危险识别模型。

众所周知，临床数据是极为重要的隐私数据。为此，某研究机构正计划基于 Azure 云服务来构建一个具有“零信任”环境的医疗保健平台。在这里，英特尔 ® SGX 将与 Azure 提供的云基础设施（例如 Azure Kubernetes 服务，以及专门的数据和工作流）一起，来确保算法对医疗数据的使用是“可用而不可见”的状态。

**机密计算与云服务，推动更深入的数据洞察**

云服务在部署灵活性、敏捷性上的优势，正使其在更多场景中承担起连接数据、应用和业务价值的重担。尤其在边缘数据愈发充沛的今天，云服务所提供的有效连接，正让数据的采集、汇总、处理和分发变得高效且经济。

但出于对数据保护、安全隐私和监管合规的要求，云端数据的安全性挑战也与日俱增。借助英特尔 ® SGX 、英特尔 ® TDX 等机密计算相关技术的发展与部署，云数据安全专家正为这些安全问题提供有效的解决之道。两者的结合，无疑将为更多行业用户提供更广泛的数据分析和更深入的数据洞察。

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**参考资料：**

[1] 图1来源于研究报告《机密计算乃当务之急》，如欲了解详情请访问： https://www.intel.cn/content/www/cn/zh/cloud-computing/the-critical-need-for-confidential-computing.html

[2] 图3 相关 Gartner 图文内容摘自公开网络媒体： https://3w.huanqiu.com/a/c36dc8/44sCgH2ZD9b, https://www.163.com/dy/article/FP7RNG2R0511D6RL.html

[3] Better Together： Azure Confidential Computing & Intel® Technologies

https://www.intel.cn/content/www/cn/zh/cloud-computing/azure-confidential-computing.html?

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