谢谢您的订阅!
当新的内容发布后您将开始接收邮件。您也可以点击邮件内的链接随时取消订阅。关闭Close

  1. 博客
  2. 文章

Canonical
14 March 2023

公有云的机密计算:隔离和远程证明说明


在本博客系列的第一部分,我们探讨了运行时的(不)安全挑战,它会使您的代码和数据易受到公有云基础架构的特权系统软件及其管理员的攻击。此外,我们还引入了可信执行环境和机密计算(CC,Confidentail Computing)的概念,作为应对本次挑战的范例。CC 采用务实的方法:它认为由云系统软件引导的执行环境并不可靠,建议在隔离的可信执行环境中(TEE,Trusted Execution Environment)运行安全敏感工作负载。TEE 的安全保证根植于平台的深层硬件层中;安全声明可以远程验证。

但是机密计算的工作原理是什么呢?为了更详细了解 TEE 和 CC,我们需要了解隔离和远程证明。

为了能够对 TEE 和机密计算展开思考,我们需要了解两个主要的原语:

  1. 孤立 – isolation
  2. 远程证明 – remote attestation

而这正是第二个博客部分所探讨的内容。接下来就让我们开始吧!

隔离

依靠硬件隔离来创建具备更好安全保证的 TEE 的想法屡见不鲜。多年来,人们已开发了各种方法来实现硬件 TEE。从较高级别来看,可将其分为物理隔离方法和逻辑隔离方法。

物理隔离

代码在物理隔离的处理器中运行,该处理器不与不可信的执行环境共享任何上下文。比较突出的示例有协处理器、智能卡和安全模块。此类解决方案由于完全隔离,因此针对主机平台侧信道攻击具有高度可靠的保护。然而,它们缺乏对系统内存的直接访问权限。此外,它们的计算资源也十分有限。

多重逻辑隔离

安全敏感的工作负载在同一个主机商用处理器中运行,并共享其同一个物理执行上下文。但是,其执行在逻辑上与主 CPU 相互隔离,如下所示:

1. 通过主内存加密进行的内存隔离:

与在运行时将工作负载的代码和数据以明文形式保存到系统内存不同,许多具有机密计算能力的 CPU,

都在其内存控制器中嵌入了新的 AES-128 硬件加密引擎,负责在每次内存读/写时加密/解密内存页。因此,从内存中或易受攻击的操作系统中抓取数据的恶意系统管理员只能访问到加密的密文。加密密钥在硬件级别得到进一步的保护和管理,任何云的特权系统软件及其管理员都无法访问。

2. 其他基于 CPU 的硬件访问控制机制:

虽然加密操作保护了机密工作负载内存页的机密性,但其他类型的攻击仍然可能发生。例如,恶意主机操作系统可能会将同一个内存页分配给两个不同的进程。此外,作为重放攻击,它还可能更改您的加密内存值,从而无法保证机密工作负载的完整性。为了解决这一问题,具有机密计算能力的 CPU 实现了新的指令和新的数据结构,可帮助审计通常由特权系统软件执行的安全敏感任务,例如内存管理和对平台设备的访问。例如,用于读取映射到机密工作负载的内存页的新指令还应该返回上一次写入该页的前一个值,以便减少数据损失和重复攻击。

远程证明

好了,现在您的工作负载安全地运行在其自身的隔离可信执行环境中了。那么,是否真正安全地运行?如何验证您的云供应商未以正常的非机密方式部署您的工作负载?如何了解它是否将您的工作负载配置为真正的硬件 TEE?如果这样,如何验证其系统软件已经按照您希望的方式将应用程序加载到 TEE?您只能相信云供应商所说吗?大可不必。相反,在将机密配置到硬件 TEE 中并信赖其结果之前,应充分利用硬件 TEE 的远程证明功能。

至少,远程证明为您提供一个加密证明,包括:

  1. 可证明加载到 TEE 的软件完整性的度量/散列
  2. 散列上的加密签名,证实了所用的云 TEE 硬件是真实的,且未撤销

远程证明实施细节取决于底层硬件 TEE 和公有云供应商,这将是本系列下一篇博客探讨的主题。

公有云中的机密计算

机密计算是一种全行业性的工作,需要多方利益相关者的合作。在硬件方面,硅供应商已投入大量资源,来完善其 TEE 产品。举几个例子,我们的 X86 架构上有 Intel SGX、Intel TDX 和 AMD SEV;ARM 生态系统方面有 TrustZone 和即将推出的 ARM CCA;RISC-V 架构上有 Keystone。

公有云供应商(简称 PCP)一直是硬件可信执行环境的主要采用者之一。为了使用户更轻松运行机密工作负载,PCP 一直都致力于实现「迁移和提升」方法,通过该方法,整个虚拟机可在 TEE 中稳定地运行。

这意味着,开发者无需重构或重写他们的机密应用程序;而且这也意味着,客户操作系统需要优化,以支持用户应用程序充分利用平台的底层硬件 TEE 功能,并在虚拟机启动和休息时进一步保护虚拟机。

Google 云集团产品经理 Nelly Porter 表示:“Google 云控制台上提供了经优化的 Ubuntu LTS 图像,这些图像利用 Google 云的机密计算保护使用中的数据安全”“与 Canonical 一起,让基于 Ubuntu 的机密虚拟机部署变得简单易用。”

今天,我们的云机密计算组合包括 Google 云上的机密虚拟机。而这仅仅是开始!

Canonical 致力于实现机密计算的愿景,这仅仅标志着 Ubuntu 在各种公有云和计算类的机密计算能力的开始。我们期待着分享更多关于我们不断扩大的产品组合的新闻,并了解您利用机密计算的新方法。

更多资源


查看更多内容

主权云:通过机密计算增强数据安全

企业愈发希望提升对数据的掌控力、实现数字主权,乃至构建 “自主可控” 的主权云(sovereign cloud)。然而,这意味着不能只考虑数据存储位置,还要关注整个数据生命周期。 在这篇博客中,我们将探讨数据驻留与数据主权的区别、机密计算如何增强数据安全性,以及如何助力您实现数字主权。 数据驻留不等于数据主权...

全新工具 Workshop 上线:一条命令即可在 Ubuntu 中启动沙箱开发环境

开发者如今可在智能体 AI 等前沿工作流程中,获得环境统一、可复现的开发体验 Canonical 正式发布 Workshop,该解决方案可通过单条命令快速启动开发环境。只需配置一次,此开发环境即可在多台设备上复现使用。这意味着各类开发设备与部署流水线可保持统一工作流程,并可大幅减少管理依赖关系所花费的时间。...

Canonical 技术案例 – 彻底解决 12 年老旧代码中的 Linux 性能漏洞

部分支持案例处理起来十分简单。另一些案例则要深入老旧遗留代码,一处逻辑缺陷就能悄无声息让常规指令引发严重性能故障。本系列将介绍 Canonical 技术支持与持续工程团队如何协作,排查、修复并向上游提交仅靠常规故障排查无法解决的疑难问题。在第二篇帖子中,libnss-db 中一处存在 12 年之久的漏洞导致 getent...

借助全新 NVIDIA OpenShell Snap,在 Ubuntu 上安全管控 AI 智能体工作流

NVIDIA 发布经过验证的 OpenShell Snap 软件包,用于在 Ubuntu 上安全管控 AI 智能体工作流 Canonical 在 COMPUTEX 宣布与 NVIDIA 达成全新合作,将面向智能体的 NVIDIA OpenShell 运行时直接集成至 Ubuntu 生态系统。Canonical 将 OpenShell 封装为 Snap...