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征集倒计时10天丨隐私计算技术展望:可信执行环境产研生态形成,国产开源自主浪潮初现

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麻省理工科技评论-征集倒计时10天丨隐私计算技术展望:可信执行环境产研生态形成,国产开源自主浪潮初现
科技与人文
征集倒计时10天丨隐私计算技术展望:可信执行环境产研生态形成,国产开源自主浪潮初现
2000 年初,Arm 发布了 TrustZone 系列组件,将系统分为经验证加密的安全区,以及运行不可信程序的一般区域。以此为标志,可信执行环境(TEE)的研究与应用初步起始,然而直至新方案出现前,
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2000 年初,Arm 发布了 TrustZone 系列组件,将系统分为经验证加密的安全区,以及运行不可信程序的一般区域。

以此为标志,可信执行环境(TEE)的研究与应用初步起始,然而直至新方案出现前,TrustZone 为代表的 TEE 落地应用案例仍相对较少。

在 2015 年前后,Intel 推出了 TEE 方案“英特尔软件防护扩展”(Intel Software Guard Extensions,简称 Intel SGX),由此正式开启了 TEE 相对成熟的商业化阶段,TEE 自此有了更广阔落地应用。

在 Intel 之后,更是涌现了 AMD SEV、RISC-V Keystone Enclave、基于 RISC-V 的蓬莱 Enclave 等不同解决方案。

可信执行环境:落地应用成熟,运算速度占优

可信任执行环境(TEE)是一种基于特殊的硬件隔离机制独立于系统其他区域的处理环境。在 TEE 下,系统应用可单独安全运行相应的处理流程。

通过特定硬件,TEE 实现了进程运行的同时避免其内存与执行状态被其他进程探视到,即使系统亦无法得知相关内容,由此提供了安全的计算能力,实现了隐私守护功能。

在隐私计算技术中,尤其相较于密码学路径,TEE 在性能上具有较大优势,并且适用的安全隐私保护场景较多。因而在终端场景中 TEE 往往是隐私计算方案下最为重要的技术项之一。

在隐私计算方案中,密码学相关技术子项对运算速度具有较大的损耗。密码学路径的运算往往随计算量和复杂度增加,运算速度呈指数级下降,因而在性能上仍有较大局限性。而 TEE 方案则以系统硬件结构隔离实现运算过程对外不可见,在安全界进行明文计算,因而速度损耗较小,面对较大数据量时具有效率优势。

产业联盟、研究渐盛,相关方案国产化正在加速

在计算机安全与隐私领域,静态数据、动态数据往往易于保护,而长久以来使用中的数据则缺少相关的安全措施。Intel SGX 的出现正是为了解决使用中的数据状态的安全与隐私守护,使得正在处理流程中的数据安全得到有效保障。

除了 Intel 积极推动 SGX 方案,在 2019 年阿里巴巴、Arm、百度、IBM 等厂商与 Intel 联合发起了机密计算联盟(Confidential Computing Consortium)。该联盟的目的之一即是在技术底层通过开发 TEE 开源工具加速应用推广,保护安全隐私。在当下云端与边缘协同发展、信息流日趋复杂的信息环境下,充分保障知识产权与工作流的信息安全。

在科研侧,以“Trusted execution environment”为关键词梳理历年 TEE 论文发表情况如图所示:

图 | 2000 年至今 TEE 论文发表数量(数据来源:Web of Science,以“Trusted execution environment”为关键词检索)

自 2000 年开始,早期每年 TEE 相关论文发布量较少,仅有数篇。在 2014 年以前,每年论文数量多在三十余篇以下。而从 2015 年开始,相关领域论文数量加速攀升,在 2019 年达到了最高值 173 篇,并在其后的 2020 年、2021 年维持了高数量势头。

在大国竞合、贸易与技术壁垒升级的大背景下,TEE 领域的产业主动权仍旧牢牢把持在相关硬件厂商手中。从应用终端看,一方面由于底层芯片硬件来自于这些厂商,其安全性存疑。另一方面,相关产业应用方案改动则需获取授权,因此自主权始终在厂商手中。此外,当处理数据具有高度保密性与敏感性,硬件厂商的可信度往往成为使用者的顾虑点。

近年来,中国也逐渐涌现出协同推进 TEE 自主生态的企业,通过 RISC-V 开源属性带来的新可能,在 Intel、AMD、Arm 以外开拓更多选项。

时值当下数字化渗透进产业各个角落,数据利用深入产业底层,数据流动量蔚为壮观。站在数据价值变革潮头,《麻省理工科技评论》中国发起“隐私计算科技创新人物”评选。

我们将发掘推动技术进步、带来产业新可能的科研与产业人才,让青年学者、产业领袖从幕后走到台前,从而进一步推动数据智能迭代升级,令数据价值生根落地。

参评资格

年龄:本次评选致力于发掘隐私计算领域的青年创新力量,参选者须在 2022 年 1 月 1 日时不满 45 岁(即出生日期不早于 1977 年 1 月 1 日,以身份证或护照文件上的年龄为准)。

学历:本次评选对学历不作特别要求。

背景:申请者应是从事隐私计算领域的专业人士,科研院校/研究机构/企业的技术研究者,或企业管理者;相关学科背景包括但不限于密码学、计算机科学、数据科学、人工智能等领域。

参评通道与须知

评选征集通道将于 4 月 20 日 24 点正式关闭。点击“阅读原文”立即报名,跳转至申请页填写相关内容(可在 PC 端/网页端填报)。

申请人务必通过官方表单递交资料,我们将保证您提交资料的安全性。若您遇到任何与申请或评选的相关问题,请联系 [email protected],我们将在收到邮件后及时回复您。

亮相与传播

入选者有机会向隐私计算、数据安全及相关领域的专业人士展示个人技术能力及项目成果。其个人事迹、技术实力等也将有机会发布在《麻省理工科技评论》中国官方网站及相关渠道,也将有机会受邀参加发起方举办的论坛活动等。


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