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Informática confidencial

La computación confidencial es una técnica computacional que mejora la seguridad y la privacidad, centrada en la protección de los datos en uso . Puede utilizarse junto con el c...

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La computación confidencial es una técnica computacional que mejora la seguridad y la privacidad, centrada en la protección de los datos en uso . Puede utilizarse junto con el cifrado de almacenamiento y de red, que protegen los datos en reposo y en tránsito , respectivamente. [ 1 ] [ 2 ] Está diseñada para hacer frente a ataques de software, protocolo, criptográficos y ataques físicos básicos y a la cadena de suministro , aunque algunos críticos han demostrado la eficacia de ataques arquitectónicos y de canal lateral contra esta tecnología. [ 3 ]

La tecnología protege los datos en uso mediante la realización de cálculos en un entorno de ejecución confiable (TEE) basado en hardware . [ 3 ] Los datos confidenciales se liberan al TEE solo una vez que se evalúa su confiabilidad. Los diferentes tipos de computación confidencial definen el nivel de aislamiento de datos utilizado, ya sea máquina virtual , aplicación o función , y la tecnología se puede implementar en centros de datos locales, ubicaciones de borde o la nube pública. A menudo se compara con otras técnicas computacionales que mejoran la privacidad, como el cifrado homomórfico completo , la computación multipartita segura y la computación confiable .

La informática confidencial es promovida por el grupo industrial Confidential Computing Consortium (CCC), cuyos miembros incluyen a los principales proveedores de la tecnología. [ 4 ]

Propiedades

Los entornos de ejecución confiables (TEE) "impiden el acceso no autorizado o la modificación de aplicaciones y datos mientras están en uso, aumentando así el nivel de seguridad de las organizaciones que gestionan datos sensibles y regulados". [ 4 ] [ 5 ] Los entornos de ejecución confiables pueden instanciarse en los componentes de procesamiento de una computadora, como una unidad central de procesamiento (CPU) o una unidad de procesamiento gráfico (GPU). [ 6 ] En sus diversas implementaciones, los TEE pueden proporcionar diferentes niveles de aislamiento, incluyendo máquina virtual , aplicación individual o funciones de cómputo. [ 7 ] Por lo general, los datos en uso en los componentes de cómputo y la memoria de una computadora existen en un estado descifrado y pueden ser vulnerables al examen o la manipulación por parte de software o administradores no autorizados. [ 8 ] [ 9 ] Según el CCC, la computación confidencial protege los datos en uso a través de un mínimo de tres propiedades: [ 10 ]

  • Confidencialidad de los datos: "Las entidades no autorizadas no pueden ver los datos mientras se utilizan dentro del TEE".
  • Integridad de los datos : "Las entidades no autorizadas no pueden agregar, eliminar ni alterar datos mientras estén en uso dentro del TEE".
  • Integridad del código: "Las entidades no autorizadas no pueden agregar, eliminar ni alterar el código que se ejecuta en el TEE".

Además de los entornos de ejecución confiables, la atestación criptográfica remota es una parte esencial de la computación confidencial. El proceso de atestación evalúa la confiabilidad de un sistema y ayuda a garantizar que los datos confidenciales se entreguen a un TEE solo después de que presente evidencia verificable de que es genuino y opera con una postura de seguridad aceptable. [ 11 ] [ 12 ] [ 13 ] Permite a la parte verificadora evaluar la confiabilidad de un entorno de computación confidencial a través de un "informe auténtico, preciso y oportuno sobre el estado del software y los datos" de ese entorno. "Los esquemas de atestación basados ​​en hardware dependen de un componente de hardware confiable y el firmware asociado para ejecutar rutinas de atestación en un entorno seguro". [ 10 ] Sin atestación, un sistema comprometido podría engañar a otros para que confíen en él, afirmar que está ejecutando cierto software en un TEE y potencialmente comprometer la confidencialidad o la integridad de los datos que se procesan o la integridad del código confiable. [ 14 ] [ 10 ] [ 15 ]

Enfoques técnicos

Los enfoques técnicos para la computación confidencial pueden variar en cuanto a qué software, infraestructura y elementos de administración tienen permitido acceder a los datos confidenciales. El "límite de confianza", que delimita una base de computación confiable (TCB) , define qué elementos tienen el potencial de acceder a datos confidenciales, ya sea que actúen de manera benigna o maliciosa. [ 16 ] Las implementaciones de computación confidencial imponen el límite de confianza definido a un nivel específico de aislamiento de datos. Los tres tipos principales de computación confidencial son:

El aislamiento de máquinas virtuales elimina los elementos controlados por la infraestructura informática o el proveedor de la nube, pero permite el acceso potencial a los datos por parte de elementos dentro de una máquina virtual que se ejecuta en dicha infraestructura. El aislamiento de aplicaciones o procesos permite el acceso a los datos solo a las aplicaciones o procesos de software autorizados. El aislamiento de funciones o bibliotecas está diseñado para permitir el acceso a los datos solo a las subrutinas o módulos autorizados dentro de una aplicación más grande, bloqueando el acceso a cualquier otro elemento del sistema, incluido el código no autorizado en la aplicación más grande. [ 17 ] [ 18 ]

Ilustración de los límites de confianza en la informática confidencial
Nota: Algunas implementaciones específicas pueden eliminar por completo el rol de Administrador de máquina virtual [ 19 ].

Modelo de amenazas

Dado que la informática confidencial se centra en la protección de los datos en uso, esta técnica solo puede abordar ciertos modelos de amenazas . Otros tipos de ataques se abordan mejor con otras tecnologías que mejoran la privacidad. [ 10 ]

En el ámbito

Los siguientes vectores de amenazas generalmente se consideran dentro del alcance de la computación confidencial: [ 10 ]

  • Ataques informáticos: incluyen ataques al software y firmware del host. Esto puede incluir el sistema operativo , el hipervisor , la BIOS , otro software y cargas de trabajo.
  • Ataques a protocolos: incluyendo "ataques a protocolos relacionados con la certificación, así como con la carga de trabajo y el transporte de datos". Esto incluye vulnerabilidades en el "aprovisionamiento o la ubicación de la carga de trabajo" o los datos que podrían provocar una vulneración de la seguridad.
  • Ataques criptográficos: incluyendo «vulnerabilidades encontradas en cifrados y algoritmos debido a diversos factores, como avances matemáticos, disponibilidad de capacidad de procesamiento y nuevos enfoques de computación, como la computación cuántica ». El CCC señala varias advertencias respecto a este vector de amenazas, incluyendo la relativa dificultad de actualizar los algoritmos criptográficos en el hardware y la recomendación de mantener actualizados el software y el firmware. Se recomienda una estrategia de defensa integral y multifacética como buena práctica.
  • Ataques físicos básicos: incluyendo ataques de arranque en frío , espionaje del bus y la caché , y la conexión de dispositivos de ataque a un puerto existente, como una ranura PCI Express o un puerto USB.
  • Ataques básicos a la cadena de suministro ascendente: incluidos los ataques que comprometerían a los TEE mediante cambios como la adición de puertos de depuración.

El grado y el mecanismo de protección contra estas amenazas varían según las implementaciones específicas de computación confidencial. [ 20 ]

Fuera de alcance

Las amenazas generalmente definidas como fuera del alcance de la informática confidencial incluyen: [ 10 ]

  • Ataques físicos sofisticados: incluidos los ataques físicos que "requieren acceso prolongado y/o invasivo al hardware", como las técnicas de raspado de chips y las sondas de microscopio electrónico.
  • Ataques a la cadena de suministro de hardware: incluyendo ataques al proceso de fabricación de la CPU y a la cadena de suministro de la CPU en la inyección/generación de claves durante la fabricación. Los ataques a componentes de un sistema anfitrión que no proporcionan directamente las capacidades del entorno de ejecución de confianza también suelen quedar fuera del alcance.
  • Ataques de disponibilidad: la computación confidencial está diseñada para proteger la confidencialidad e integridad de los datos y el código protegidos. No aborda ataques de disponibilidad como los ataques de denegación de servicio o los ataques de denegación de servicio distribuido .

Casos de uso

La computación confidencial se puede implementar en la nube pública, centros de datos locales o ubicaciones distribuidas de "borde", incluidos nodos de red, sucursales, sistemas industriales y otros. [ 21 ]

Privacidad y seguridad de los datos

La computación confidencial protege la confidencialidad e integridad de los datos y el código frente al proveedor de infraestructura, el software no autorizado o malicioso, los administradores de sistemas y otros usuarios de la nube, lo que puede ser una preocupación para las organizaciones que buscan controlar datos sensibles o regulados. [ 22 ] [ 23 ] Las capacidades de seguridad adicionales que ofrece la computación confidencial pueden ayudar a acelerar la transición de cargas de trabajo más sensibles a la nube o ubicaciones perimetrales. [ 24 ]

Análisis multipartito

La computación confidencial puede permitir que múltiples partes participen en análisis conjuntos utilizando datos confidenciales o regulados dentro de un TEE, preservando la privacidad y el cumplimiento normativo. [ 25 ] [ 26 ] En este caso, todas las partes se benefician del análisis compartido, pero los datos sensibles o el código confidencial de ninguna parte se exponen a las otras partes o al host del sistema. [ 8 ] Algunos ejemplos incluyen a múltiples organizaciones de atención médica que aportan datos a la investigación médica, o a múltiples bancos que colaboran para identificar fraudes financieros o lavado de dinero . [ 27 ] [ 15 ]

Investigadores de la Universidad de Oxford propusieron el paradigma alternativo denominado "Computación Remota Confidencial" (CRC), que admite operaciones confidenciales en Entornos de Ejecución Confiables en computadoras de punto final considerando a múltiples partes interesadas como proveedores de datos, algoritmos y hardware que desconfían mutuamente. [ 28 ]

Inteligencia artificial generativa confidencial

Las tecnologías de computación confidencial pueden aplicarse a diversas etapas de las implementaciones de IA generativa para ayudar a aumentar la privacidad, la seguridad y el cumplimiento normativo de los datos o modelos. Las TEE y la atestación remota pueden proteger la integridad de los datos durante el entrenamiento del modelo de IA, mantener la confidencialidad de los datos no públicos durante la inferencia o la Generación Aumentada de Recuperación (RAG), y proteger el propio modelo de IA de diversos ataques adversarios o robos. [ 29 ] [ 30 ]

Cumplimiento normativo

La computación confidencial contribuye a la protección de datos y al cumplimiento normativo al limitar el acceso del software y las personas a los datos regulados, además de proporcionar una mayor garantía de la integridad de los datos y del código. Asimismo, los TEE pueden contribuir a la gobernanza de datos al aportar pruebas de las medidas adoptadas para mitigar los riesgos y demostrar su idoneidad. [ 31 ] En 2021, la Agencia de Ciberseguridad de la Unión Europea (ENISA) clasificó la computación confidencial como una tecnología de vanguardia en lo que respecta a la protección de datos en virtud del Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) de la Unión Europea y la Ley de Seguridad Informática (ITSiG) de Alemania. [ 32 ]

Localización, soberanía y residencia de los datos

Las regulaciones relativas a la localización y residencia de datos o la soberanía de los datos pueden requerir que los datos sensibles permanezcan en un país o bloque geográfico específico para garantizar que solo se utilicen de conformidad con la legislación local. Mediante la computación confidencial, solo el propietario de la carga de trabajo posee las claves de cifrado necesarias para descifrar los datos para su procesamiento dentro de un TEE verificado. [ 33 ] Esto proporciona una salvaguarda tecnológica que reduce el riesgo de que los datos se extraigan y se procesen en texto plano en otros países o jurisdicciones sin el consentimiento del propietario de la carga de trabajo. [ 34 ] [ 35 ]

Entre los casos de uso adicionales para la computación confidencial se incluyen aplicaciones de blockchain con mayor privacidad de registros e integridad del código, tecnología publicitaria que preserva la privacidad, bases de datos confidenciales y más.

Crítica

Múltiples grupos de investigación académica y de seguridad han demostrado ataques arquitectónicos y de canal lateral contra TEE basados ​​en CPU mediante diversos enfoques. [ 3 ] Estos incluyen fallos de página , [ 36 ] caché , [ 27 ] y el bus de memoria , [ 37 ] así como específicamente Æpic [ 38 ] y SGAxe [ 39 ] contra Intel SGX, y CIPHERLEAKS [ 40 ] contra AMD SEV-SNP. Los mecanismos de actualización en el hardware, como la recuperación de Trusted Computing Base (TCB), pueden mitigar las vulnerabilidades de canal lateral a medida que se descubren. [ 41 ] [ 42 ]

La propia definición de computación confidencial también ha sido criticada por algunos investigadores académicos. Académicos de la Universidad Técnica de Dresde , Alemania, la calificaron de «imprecisa, incompleta e incluso contradictoria». [ 43 ] Los investigadores han formulado recomendaciones para que sea más detallada y precisa, con el fin de facilitar la investigación y las comparaciones con otras tecnologías de seguridad. [ 43 ]

El paradigma de "Computación Remota Confidencial" (CRC) [ 44 ] pretende devolver la computación confidencial a los principios de diseño originales de los TEE y aboga por pequeños enclaves que se ejecutan en los ordenadores disponibles de los usuarios finales. CRC incorpora prácticas y plantillas para múltiples partes interesadas, como diferentes propietarios de datos, de hardware y de algoritmos. CRC amplía la noción general de computación confidencial al añadir prácticas y metodologías para uso individual.

Ninguno de los principales proveedores de microprocesadores o GPU ofrece ya hardware de computación confidencial en dispositivos para ordenadores personales, lo que limita los casos de uso únicamente a plataformas de clase servidor. Intel SGX se introdujo para PC en los procesadores Intel Core de sexta generación ( Skylake ) en 2015, pero se dejó de utilizar en los procesadores Intel Core de undécima generación ( Rocket Lake ) en 2022. [ 45 ]

Comparación con otras tecnologías que mejoran la privacidad.

La informática confidencial se compara a menudo con otras tecnologías que mejoran la seguridad o la privacidad, como el cifrado totalmente homomórfico, la informática multipartita segura y la informática de confianza.

Cifrado totalmente homomórfico

El cifrado totalmente homomórfico (FHE) es una forma de cifrado que permite a los usuarios realizar cálculos sobre datos cifrados sin descifrarlos previamente. En cambio, la computación confidencial transfiere datos cifrados dentro de un TEE (Entorno de Ejecución de Datos) con acceso controlado y reforzado por hardware en el procesador y la memoria, descifra los datos y realiza los cálculos necesarios. Los datos pueden volver a cifrarse antes de salir del TEE. En comparación, el rendimiento del FHE puede sufrir una mayor sobrecarga computacional que el de la computación confidencial y requerir una codificación extensa específica de la aplicación [ 46 ] , pero es menos susceptible a ataques de canal lateral, ya que los datos nunca se descifran [ 47 ] . Varios investigadores han descrito casos de uso en los que los TEE de computación confidencial y el FHE trabajan juntos para mitigar las deficiencias de las tecnologías que actúan individualmente [ 48 ] [ 49 ] .

Computación segura multipartita

La computación multipartita segura (SMPC) es una tecnología que preserva la privacidad y permite que múltiples partes realicen conjuntamente una tarea utilizando algoritmos distribuidos, manteniendo la privacidad de los datos de cada parte. La computación confidencial también puede utilizarse para la colaboración multipartita que preserva la privacidad. En comparación, la computación distribuida con SMPC puede ser más costosa en términos de computación y ancho de banda de red, [ 50 ] pero menos susceptible a ataques de canal lateral, ya que ninguna parte posee el conjunto completo de datos. [ 47 ]

Computación confiable

La computación confiable es un concepto y un conjunto de estándares publicados por el Trusted Computing Group que buscan establecer confianza en los sistemas informáticos mediante el uso de mecanismos estandarizados basados ​​en hardware, como el Trusted Platform Module (TPM). [ 51 ] Desde una perspectiva técnica, la computación confiable y la computación confidencial se basan en conceptos de seguridad similares, como la arquitectura de confianza y los protocolos de atestación remota. Sin embargo, la computación confiable se dirige a un conjunto diferente de modelos de amenazas y a una gran variedad de plataformas (por ejemplo, teléfonos, computadoras portátiles, servidores, equipos de red); [ 52 ] la computación confidencial aborda vectores de ataque que se dirigen a la confidencialidad e integridad del código y los datos en uso, en particular mediante el uso de entornos de ejecución confiables y cifrado de memoria.

Proveedores

Los casos de uso de computación confidencial requieren una combinación de hardware y software, que a menudo se suministra en colaboración con proveedores de servicios en la nube o fabricantes de servidores.

proveedores de computación en la nube

Se puede acceder a la tecnología y los servicios informáticos confidenciales a través de proveedores de computación en la nube pública , incluidos Alibaba Cloud , [ 66 ] Baidu Cloud , [ 66 ] Google Cloud , [ 67 ] IBM Cloud , [ 68 ] Microsoft Azure , [ 69 ] OVHcloud [ 70 ] y otros.

Proveedores de aplicaciones

Se requiere software de aplicación para habilitar la mayoría de los casos de uso de computación confidencial. Los proveedores de aplicaciones de software de computación confidencial incluyen Anjuna, [ 66 ] CanaryBit, [ 71 ] Cosmian, [ 72 ] CYSEC, [ 73 ] Decentriq, [ 74 ] Duality, [ 75 ] Edgeless Systems, [ 76 ] Enclaive, [ 77 ] Fortanix, [ 78 ] IBM Hyper Protect Services, [ 79 ] Mithril Security, [ 80 ] Oblivious, [ 81 ] Opaque Systems, [ 82 ] Scontain, [ 83 ] Secretarium, [ 84 ] Super Protocol, [ 85 ] Fr0ntierX, [ 86 ] y otros.

Consorcio de Computación Confidencial

La computación confidencial cuenta con el apoyo de un grupo de defensa y colaboración técnica llamado Consorcio de Computación Confidencial (CCC). [ 87 ] El CCC se formó en 2019 bajo la Fundación Linux . Los miembros fundadores principales fueron Alibaba , Arm , Google Cloud , Huawei , Intel , Microsoft y Red Hat . Entre los miembros fundadores generales se encontraban SUSE , Baidu , ByteDance , Decentriq, Fortanix, Kindite, Oasis Labs, Swisscom , Tencent y VMware . [ 88 ] [ 89 ] El CCC afirma que sus esfuerzos están "centrados en proyectos que protegen los datos en uso y aceleran la adopción de la computación confidencial mediante la colaboración abierta". [ 87 ]

Notas

  1. ↑ Intel dejó de ofrecer Intel SGX en los procesadores para PC con la marca Intel Core después de la décima generación y en los procesadores para servidores Xeon E de un solo socket después de la serie 2300. Continúa ofreciéndose en los procesadores para servidores Xeon Scalable y Xeon D. [ 59 ] [ 60 ]

Referencias

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