浅谈绿盟数据保险箱与隐私计算

2023-10-24 15:58:18 浏览数 (2)

数据互联互通是当下数字化时代发展的一个必然趋势,那么如何顺应时代潮流,更好地保障数据安全流通、尽可能减少数据泄露风险呢?在此背景下,隐私计算顺势而生。

隐私计算三大技术路线

隐私计算主要包括三大核心技术,分别是:基于人工智能路线的联邦学习(FL)、基于密码学路线的安全多方计算(MPC)和基于硬件路线的可信执行环境(TEE),三种技术均可以实现数据的“可用不可见”。

三大技术路线各具优劣势,基于密码学的安全多方计算以高安全著称,但这也导致其性能较差,场景实践局限。联邦学习多以联合建模场景为主,相较安全多方计算性能更高,得到更多厂商青睐,但其存在通过梯度反推出原始数据等风险,通常需要与隐私保护技术融合使用。可信执行环境方案,由于数据在其中可以明文计算,性能要高于联邦学习和安全多方计算,可用于性能要求高的场景,适用范围相对更广。

由此可见,可信执行环境方案显著优于联邦学习以及安全多方计算。目前市面上主流的TEE方案分为两类,分别是:虚拟机级别的TEE和进程级别的TEE。这两类方案也有区别,那么哪类方案更优呢?

虚拟机级别的TEE与进程级别的TEE

先来说一说可信执行环境(Trusted Execution Environment):可信执行环境是一种具有运算和储存功能,能提供安全性和完整性保护的独立处理环境。简单来说,在硬件中为敏感数据单独分配一块隔离的内存,所有敏感数据计算均在该内存中进行,并且除了经过授权的接口外,硬件中的其他部分不能访问这块隔离的内存。

那么进程级别TEE和虚拟机级别的TEE有什么区别呢?

进程级别的TEE

通过创建Enclave,用户需要将计算程序改造,拆分出可信代码运行在Enclave中。

虚拟机级别的TEE

可以将程序运行在虚拟机中,不需要大量的代码改造。

基于上述分析,可以看出虚拟机级别的TEE在用户使用便捷性方面,更具优势。

绿盟数据保险箱技术及优势

绿盟数据保险箱使用虚拟机级别TEE技术,具有三大核心优势:

计算效率高

跟联邦学习、安全多方计算等方案相比,绿盟数据保险箱软硬一体架构,性能高、更便捷,适用范围更广泛。在一些大规模数据安全计算和处理场景,绿盟数据保险箱还支持集群化部署,提供更彪悍、更灵活的性能和容量。

国产化支持

绿盟保险箱产品采用基于海光CPU国产化硬件,一方面满足信创的政策要求,另外一方面作为数据共享业务的关键信息基础设施,规避断服断供卡脖子、通过底层硬件设施窃取信息的风险。

应用迁移简单易用

传统的TEE可信执行环境,是基于Enclave的进程级技术,要想让程序运行在Enclave中,需要大量的代码改造。而绿盟数据保险箱是基于国产安全处理器的虚拟机级TEE,用户原有程序可直接容器化导入,程序迁移和使用成本几乎为零。还可以支持分布式存储与主流数据库,磁盘挂载后可使用通用工具导入数据,写入即加密,使用过程对用户完全透明,无学习成本。

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