機密コンピューティング: クラウド コンピューティング セキュリティの未来

概要

現在、データの保存時または転送時に暗号化することは一般的な方法ですが、使用中のデータ、特にメモリ内のデータの暗号化はしばしば無視されています。さらに、従来のコンピューティング インフラストラクチャには、アクティブに使用されているデータやコードを保護するための堅牢なメカニズムがありません。これは、個人識別情報 (PII)、財務データ、健康記録などの機密情報を扱う組織にとって課題となります。なぜなら、アプリケーションとシステム メモリ内に存在するデータの両方の機密性と整合性を危険にさらす可能性のある潜在的な脅威に対処する必要があるからです。機密コンピューティングは、ハードウェア ベースの証明された Trusted Execution Environment で計算を実行することにより、使用中のデータを保護します。安全で分離された環境を確立することにより、組織は機密データや規制対象データを含む業務のセキュリティを効果的に強化できます。これらの制御された環境により、アクティブに使用されているアプリケーションやデータへの不正アクセスや変更が防止されます。その結果、これらの組織の全体的なセキュリティ体制が大幅に向上します。

導入

コンピューティングには、転送中、保存中、使用中という 3 つの異なるデータ状態が含まれます。データがネットワークをアクティブに移動しているときは、「転送中」と見なされます。保存されていてアクティブにアクセスされていないデータは、「保存中」と呼ばれます。最後に、処理中または利用中のデータは、「使用中」に分類されます。機密データの保存、使用、共有が一般的になっている現代では、あらゆる状態でそのようなデータを保護することがますます重要になっています。これは、クレジットカード データ、医療記録、ファイアウォール構成、さらには地理位置情報データなど、さまざまな機密情報に関係します。暗号化は現在、データの機密性 (不正な閲覧の防止) とデータの整合性 (不正な変更の防止または検出) の両方を提供するために一般的に導入されています。転送中および保存中のデータを保護する技術は現在一般的に導入されていますが、3 番目の状態である使用中のデータの保護は新しい領域です。

保護されていない「使用中」のデータのセキュリティリスク

ネットワークやストレージ デバイスに対する脅威ベクトルが、転送中および保存中のデータに適用される保護によってますます阻止されるようになるにつれて、攻撃者は使用中のデータを標的にするようになりました。業界では、Target の侵害などのいくつかの注目度の高いメモリ スクレイピングや、この第 3 の状態への注目度を大幅に高めた CPU サイド チャネル攻撃、および Triton 攻撃やウクライナ電力網攻撃などのマルウェア インジェクションを伴ういくつかの注目度の高い攻撃が見られました。

高度なマルウェア対策は、インテリジェンスを活用した、エンタープライズクラスの高度なマルウェア分析および対策ソリューションの一種です。また、セキュリティチームには、攻撃や連携を迅速に検出し、マルウェアが被害を引き起こす前に制御するために必要な、高度な可視性と制御レベルが提供されます。Data Bridge Market Researchが実施した分析によると、高度なマルウェア対策の市場規模は2028年までに89億117万米ドルに達し、2021年から2028年の予測期間中に14.30%の複合年間成長率で成長すると予想されています。高度なマルウェア対策に関するData Bridge Market Researchレポートでは、予測期間を通じて普及すると予想されるさまざまな要因に関する分析と洞察を提供し、市場の成長への影響を示しています。

https://www.databridgemarketresearch.com/reports/global-advanced-malware-protection-market

• 2017 年、サウジアラビアの石油化学工場で最初に特定された後、Triton と呼ばれる悪意のあるソフトウェアが明らかになりました。このマルウェアは安全計装システムを無効にする機能を備えており、それによって壊滅的な産業事故につながる可能性があります。「世界で最も致命的なマルウェア」と呼ばれることが多い Triton は、特定の産業用制御システム (ICS) コントローラーをターゲットにするように特別に作成されました。このようなコントローラーは、特定の重要なインフラストラクチャ施設で使用され、必要に応じて緊急停止プロトコルを迅速に開始します。国家のために働いていると思われる攻撃者は、Triton と呼ばれる高度なマルウェアを使用して、シュナイダーの Triconex 安全システムの 1 つに侵入しました。危険な状態が検出されると、原子力施設、石油およびガスプラント、水処理施設などの操作を停止するのは、これらの安全システムです。
• 2015 年のウクライナ電力網攻撃は、2015 年 12 月 23 日に発生したサイバー攻撃です。この攻撃は、ウクライナ西部の 2 つの州の電力網を標的とし、ウクライナの約 230,000 人の消費者が 1 ～ 6 時間停電しました。この攻撃は、電力網に対する成功したサイバー攻撃として公に認められた初めての事例です。この攻撃は、ロシア政府と関係があるとみられる Sandworm というハッカー集団によって実行されました。ハッカー集団は、マルウェアとソーシャル エンジニアリングの手法を組み合わせて、電力網の制御システムにアクセスしました。アクセスに成功すると、ハッカー集団は変電所を遠隔操作で無効にし、停電を引き起こすことができました。

モバイル、エッジ、IoT デバイスに保存され、処理されるデータの量が増え続けるにつれて、実行中のデータとアプリケーションのセキュリティを確保することがますます重要になっています。これらのデバイスは、多くの場合、遠隔地の厳しい環境で動作するため、セキュリティを維持することが困難です。さらに、モバイル デバイスに保存される情報の個人情報の性質を考慮すると、メーカーとモバイル オペレーティング システム プロバイダーは、個人データが保護され、共有および処理中にデバイス ベンダーや第三者がアクセスできないことを実証する必要があります。これらの保護は、規制要件に準拠している必要があります。インフラストラクチャを制御できる状況でも、使用中の最も機密性の高いデータを保護することは、堅牢な多層防御戦略の不可欠な要素です。

Confidential Computing は、ハードウェア ベースの Trusted Execution Environment (TEE) を活用して、アクティブな使用中にデータを保護します。Confidential Computing を導入することで、前述の脅威の多くを効果的に軽減できます。Trusted Execution Environment (TEE) は、データの整合性、データの機密性、コードの整合性に関して高いレベルの保証を保証する環境です。ハードウェア ベースの技術を利用することで、TEE は環境内でのコードの実行とデータの保護に対するセキュリティ保証を強化します。

機密コンピューティングのコンテキストでは、不正なエンティティには、ホスト上の他のアプリケーション、ホスト オペレーティング システム、ハイパーバイザ、システム管理者、サービス プロバイダ、インフラストラクチャ所有者、およびハードウェアに物理的にアクセスできるすべてのユーザーが含まれます。データの機密性により、これらの不正なエンティティは、Trusted Execution Environment (TEE) 内でデータが使用されている間は、そのデータにアクセスできません。データの整合性により、TEE 外部のエンティティによる処理中に、データが不正に変更されることを防止できます。コードの整合性により、不正なエンティティは TEE 内のコードを置き換えたり変更したりできません。これらの属性を総合すると、データの機密性を保証するだけでなく、計算の正確性も保証し、計算結果に信頼を植え付けます。このレベルの保証は、ハードウェア ベースの TEE を使用しないアプローチでは、多くの場合欠如しています。

次の表は、一般的なTEE実装と、使用中のデータを保護する他の2つの新しいソリューションである準同型暗号化（HE）とトラステッドプラットフォームモジュール（TPM）の一般的な実装を比較したものです。

表1 - 機密コンピューティングとHEおよびTPMのセキュリティ特性の比較

	HWティー	準同型暗号	TPPMについて
データの整合性	そして	Y (コードの整合性に従う)	キーのみ
データの機密性	そして	そして	キーのみ
コードの整合性	そして	いいえ	そして
コードの機密性	Y (作業が必要な場合があります)	いいえ	そして
認証された起動	不定	いいえ	いいえ
プログラミング可能性	そして	部分的（「回路」）	いいえ
証明可能性	そして	いいえ	そして
回復可能性	そして	いいえ	そして

信頼できる実行環境 (TEE)

CCC (業界の一般的な慣行に従う) によれば、信頼できる実行環境 (TEE) は、次の 3 つの重要な特性によって特徴付けられます。

• データの機密性: TEE は、環境内でデータが使用されている間、権限のないエンティティがデータにアクセスしたり表示したりできないようにします。
• データの整合性: TEE は、環境内でデータが使用されている間に、許可されていないエンティティがデータに変更 (追加、削除、変更など) を加えることを防ぎます。
• コードの整合性: TEE は、環境内で実行されているコードに対して、追加、削除、変更など、権限のないエンティティによる変更が行われないように保護します。

図 - 信頼できる実行環境 (TEE) の特徴

不正なエンティティには、ホスト上の他のアプリケーション、ホスト オペレーティング システムとハイパーバイザー、システム管理者、サービス プロバイダー、インフラストラクチャ所有者、ハードウェアに物理的にアクセスするその他のユーザーなど、さまざまなアクターが含まれます。これらのプロパティにより、TEE 内で実行される計算のデータの機密性と精度の両方が総合的に保証され、計算結果に対する信頼性が高まります。

さらに、特定の TEE 実装に応じて、次のような追加機能が提供される場合があります。

• コードの機密性: 一部の TEE は、コードを不正な閲覧から保護します。これは、独自のアルゴリズムなどの機密性の高い知的財産を保護する場合に重要になります。
• 認証された起動: 特定の TEE は、要求されたプロセスを起動する前に承認または認証チェックを実施し、許可されていないプロセスや認証されていないプロセスの起動を拒否する場合があります。
• プログラミング可能性: TEE では任意のコードをプログラミングできる場合もありますが、他の TEE では限られた操作セットのみがサポートされる場合もあります。一部の TEE は、製造時に確立された固定コードのみで構成されている場合もあります。
• 証明可能性: TEE は多くの場合、その起源と現在の状態の証拠または測定値を提供するため、第三者は証拠を検証し、TEE で実行されているコードを信頼するかどうかを判断できます。証拠がマルウェアや権限のない第三者によって生成されるのを防ぐために、メーカーが検証できるハードウェアによって署名されていることが重要です。
• 回復可能性: 特定の TEE は、非準拠または潜在的に侵害された状態から回復するためのメカニズムを提供します。たとえば、ファームウェアまたはソフトウェア コンポーネントがコンプライアンス要件と起動認証メカニズムに失敗した場合には、そのコンポーネントを更新して起動を再試行 (回復) できる可能性があります。回復可能性は通常、他のコンポーネントを更新するときに「ルート」として機能する、TEE 内の信頼できるコンポーネントに依存します。

ハードウェア ベースの TEE は、ハードウェア ベースの技術を活用して、TEE 内でのコード実行とデータ保護のセキュリティ保証を強化します。このレベルの保証は、ハードウェア ベースの TEE に依存しないアプローチでは実現されないことがよくあります。

機密コンピューティングの利点

機密コンピューティングは、データのプライバシーとセキュリティに関心のある組織に多くの利点をもたらします。

• データの機密性: 機密コンピューティングでは、処理中にデータを保護することで、機密情報が機密に保たれ、権限のないエンティティがアクセスできないことが保証されます。
• 整合性とプライバシーの保護: 機密コンピューティングは、データと計算の整合性を保証し、不正な変更や改ざんを防止します。また、データのプライバシーも保護されるため、組織は機密情報に対する制御を維持できます。
• 強化された制御と信頼: 機密コンピューティングは、基盤となるインフラストラクチャに関する信頼の想定を最小限に抑えることで、組織にデータに対する強化された制御を提供します。信頼できない環境でも、コンピューティングのセキュリティに対するより高いレベルの信頼と保証を提供します。
• 規制コンプライアンス: 機密コンピューティングは、組織が厳格なデータ保護規制に準拠するのに役立ちます。処理中に機密データを保護することで、組織はデータのプライバシー、セキュリティ、機密性に関する規制要件を満たすことができます。
• コラボレーションとデータ共有: 機密コンピューティングにより、組織は機密性を維持しながら安全にコラボレーションし、データを共有できます。これは、研究、イノベーション、または共同意思決定にデータ共有が不可欠な業界では特に価値があります。

図 - 機密コンピューティングの利点

機密コンピューティングの実装

機密コンピューティングを実装するには、慎重な計画と検討が必要です。

• 機密保持要件の評価: 組織は機密保持要件を評価し、保護が必要な特定のデータと計算を特定する必要があります。この評価は、実装するセキュリティ対策の適切なレベルを決定するのに役立ちます。
• 適切なテクノロジの選択: 組織は、機密コンピューティングのニーズに最も適したテクノロジを評価して選択する必要があります。これには、パフォーマンス、互換性、スケーラビリティ、ベンダー サポートなどの要素を考慮する必要があります。
• インフラストラクチャの考慮事項: 機密コンピューティングを実装するには、既存のインフラストラクチャの調整が必要になる場合があります。組織は、機密コンピューティング機能をサポートするために、ハードウェアとソフトウェアの要件、ネットワーク アーキテクチャ、およびリソースの割り当てを評価する必要があります。
• 開発と展開のベスト プラクティス: 機密コンピューティングの有効性を確保するには、安全な開発と展開のプラクティスに従うことが重要です。これには、安全なコーディング、脆弱性スキャン、潜在的なセキュリティ上の欠陥を特定して対処するための厳格なテストが含まれます。
• 監視とインシデント対応: 堅牢な監視メカニズムを実装することで、組織は潜在的なセキュリティ侵害や不正アクセスの試みを検出できます。インシデント対応プロトコルを確立することで、セキュリティ インシデントが発生した場合に迅速な対応が可能になります。
• 規制および法的影響: 組織は、機密コンピューティングの実装に関連する規制および法的影響を考慮する必要があります。データ保護規制、プライバシー法、および契約上の義務への準拠を徹底的に考慮する必要があります。

次の表は、従来のコンピューティング、一般的なハードウェアベースの TEE を使用したコンピューティング、準同型暗号化のさまざまなメトリックにおけるスケーラビリティの比較を示しています。セキュリティの比較と同様に、実際の回答はベンダー、モデル、またはアルゴリズムによって異なる場合があります。

表 2 - 機密コンピューティングと HE および TPM のスケーラビリティ特性の比較

プロパティ	ネイティブ	HWティー	準同型暗号
データサイズの制限	高い	中くらい	低い
計算速度	高い	高中	低い
マシン間でスケールアウト	はい	さらなる仕事	はい
セット間でデータを結合する機能 (MPC)	はい	はい	非常に限定的

実装における課題

機密コンピューティングは大きなメリットをもたらしますが、組織はそれを実装する際にいくつかの課題に対処する必要があります。

• パフォーマンスのオーバーヘッド: 暗号化とセキュア エンクレーブを使用すると、追加の計算要件によりパフォーマンスのオーバーヘッドが発生する可能性があります。組織は、最適な結果を確実に得るために、セキュリティとパフォーマンスのトレードオフを慎重に検討する必要があります。
• キー管理と認証: 効果的なキー管理と認証のプロセスは、機密コンピューティング環境の整合性とセキュリティを確保するために不可欠です。組織は、暗号化キーを安全に管理し、信頼できる実行環境の整合性を検証するための堅牢なメカニズムを実装する必要があります。
• レガシー システムの統合: 機密コンピューティングを既存のレガシー システムに統合するのは難しい場合があります。組織は互換性と潜在的な中断を評価し、機密コンピューティング テクノロジーをスムーズに組み込むための戦略を策定する必要があります。
• アプリケーションの移植性とベンダー ロックイン: アプリケーションの移植性を確保し、ベンダー ロックインを回避することは重要な考慮事項です。組織は、特定のベンダーやプラットフォームへの依存を回避するために、機密コンピューティング ソリューションの柔軟性と相互運用性を評価する必要があります。
• セキュリティと脆弱性の管理: 機密コンピューティング環境は、新たなセキュリティの脅威と脆弱性に対処するために継続的に監視および更新する必要があります。組織は、潜在的なリスクを特定して軽減するために、堅牢なセキュリティ管理プラクティスを導入する必要があります。

主な戦略

Intel が新たな機密コンピューティング イニシアチブを発表。Intel は 2023 年 1 月 25 日に、いくつかの新たな機密コンピューティング イニシアチブを発表しました。これらのイニシアチブには次のものが含まれます。

• 顧客とパートナーが機密コンピューティング テクノロジーを導入できるよう支援する新しい機密コンピューティング センター オブ エクセレンスを立ち上げました。
• 機密コンピューティング アプリケーションの開発と展開を容易にする新しいソフトウェア ツールとライブラリのリリース。
• 業界のリーダーを集めて機密コンピューティングの導入を加速するための新しい機密コンピューティング エコシステムの構築。

Google が Confidential Cloud Platform を発表。Google は 2023 年 2 月 1 日に Confidential Cloud Platform の一般提供を発表しました。Confidential Cloud Platform は、組織がクラウド内の機密データを保護するのに役立つ一連のサービスです。これらのサービスには次のものが含まれます。

• Confidential VMs: 処理中にメモリ内のデータを暗号化するタイプの仮想マシン。
• 機密元帳: 機密データを保存および管理するために使用できる安全な元帳。
• 機密機能: 機密環境で実行できる機能の種類。

Microsoft が Azure 向け Confidential Computing を発表。Microsoft は、2023 年 2 月 3 日に Azure に Confidential Computing を導入すると発表しました。Azure 向け Confidential Computing は、組織がクラウド内の機密データを保護するのに役立つ一連のサービスです。これらのサービスには次のものが含まれます。

• Confidential VMs: 処理中にメモリ内のデータを暗号化する仮想マシンの一種。
• 機密コンテナ: 処理中にメモリ内のデータを暗号化するコンテナの一種。
• 機密元帳: 機密データを保存および管理するために使用できる安全な元帳。

これらは、機密コンピューティングに関連して最近発表された主要な戦略的取り組みのいくつかの例です。これらの取り組みは、組織が機密コンピューティング技術を採用し、クラウド内の機密データを保護できるように設計されています。

実際の使用例

機密コンピューティングはさまざまな業界で実際に応用されており、組織は機密データを保護し、プライバシーを確​​保することができます。

図 - 実際のユースケース

キー、シークレット、資格情報、トークンの保存と処理:

暗号キー、シークレット、資格情報、トークンは、機密データの保護を担当する組織にとって「王国への鍵」です。従来、オンプレミスのハードウェア セキュリティ モジュール (HSM) は、セキュリティ標準に準拠し、これらの資産のセキュリティを確保するために使用されていました。しかし、従来の HSM は独自仕様であるため、スケーラビリティとクラウドおよびエッジ コンピューティング環境との互換性が制限され、コストの増加と導入の課題が生じていました。コンフィデンシャル コンピューティングは、オンプレミス、パブリック/ハイブリッド クラウド、さらには IoT ユース ケースのネットワーク エッジで利用可能な標準化されたコンピューティング インフラストラクチャを利用することで、これらの制限に対処します。独立系ソフトウェア ベンダー (ISV) や大規模な組織は、暗号情報や秘密情報を安全に保存および処理するために、すでにコンフィデンシャル コンピューティングを採用しています。キー管理アプリケーションは、ハードウェア ベースの信頼できる実行環境 (TEE) を活用してこれらの資産を保存および処理し、データの機密性、整合性、およびコードの整合性を確保します。コンフィデンシャル コンピューティングによって実現されるセキュリティは、従来の HSM に匹敵し、機密情報を保存および処理するためのよりスケーラブルでコスト効率の高いソリューションを提供します。

パブリッククラウドのユースケース:

従来のパブリック クラウド環境では、信頼はクラウド プロバイダーのインフラストラクチャ内の複数のレイヤーに置かれます。Confidential Computing は、エンド ユーザーが信頼する必要があるレイヤーの数を減らすことで、追加の保護保証を導入します。ハードウェア ベースの Trusted Execution Environment (TEE) が使用中のアプリケーションとデータを保護するため、権限のないアクターは、物理的アクセスまたは特権アクセスであっても、保護されたアプリケーション コードとデータにアクセスするのが困難になります。Confidential Computing は、クラウド プロバイダーを Trusted Computing Base から排除し、これまでセキュリティ上の懸念やコンプライアンス要件によって制限されていたワークロードをパブリック クラウドに安全に移行できるようにすることを目的としています。

マルチパーティコンピューティング

複数の当事者間でデータと処理能力を共有できる新しいコンピューティングパラダイムが登場するにつれて、機密データや規制対象データの機密性と整合性を確保することが非常に重要になります。Confidential Computing は、信頼できないプラットフォーム間でもプライバシーを侵害することなく、組織がデータを安全に共有および分析するためのソリューションを提供します。プライベートなマルチパーティ分析は、金融サービス、ヘルスケア、政府などのさまざまな分野に適用でき、基礎となるデータや機械学習モデルを公開することなく、プライベートデータを組み合わせて分析できます。Confidential Computing を使用すると、内部の脅威による改ざんや侵害からもデータが保護されるため、安全なコラボレーションが確保され、セキュリティ、プライバシー、規制のリスクを軽減しながら、グローバルなデータ共有の可能性が広がります。

ブロックチェーン

ブロックチェーンは、中央集権的な機関を必要とせずにトランザクションを記録し検証するための不変の台帳を提供します。透明性とデータの一貫性を提供する一方で、不変のブロックチェーンに機密データを保存するとプライバシーの問題が生じます。Confidential Computing は、ハードウェアベースの Trusted Execution Environment (TEE) を活用してブロックチェーンの実装を強化できます。TEE を使用すると、ユーザーはスマート コントラクトを安全に実行でき、データのプライバシー、スケーラビリティ、検証の最適化が保証されます。TEE ベースの認証サービスはトランザクションの信頼性証明を提供し、各参加者が履歴データを個別に検証する必要がなくなります。さらに、Confidential Computing は、ブロックチェーン システムのコンセンサス プロトコルに関連する計算および通信の非効率性に対処します。

モバイルおよびパーソナルコンピューティングデバイス

クライアント デバイスでの機密コンピューティングは、データのプライバシーと整合性を保証するユース ケースを提供します。アプリケーション開発者とデバイス メーカーは、個人データが共有または処理中に観察可能にならないようにして、メーカーの責任をなくすことができます。信頼できる実行環境 (TEE) により、機能の正確性の形式検証が可能になり、開発者はユーザー データがデバイスから出ていないことを証明できます。たとえば、継続的な認証の実装は TEE 内で動作し、機密性の高い生体認証や行動データを公開することなくユーザーを識別できます。同様に、分散型のデバイス上のモデル トレーニングにより、モデルを改善し、トレーニング データを漏らすことなく改善を共有できます。ハードウェア ベースの TEE での相互認証を通じて、ユーザー制御のポリシーと制約を提供します。

エッジと IoT のユースケース:

機密コンピューティングは、データのプライバシーとセキュリティが最も重要であるエッジおよび IoT 環境で貴重なユースケースとなります。たとえば、DDoS 検出のためのホーム ルーター内でのローカル検索やフィルタリングなどのシナリオでは、機密コンピューティング環境は TCP/IP パケット メタデータから推測される機密性の高いユーザー行動を保護できます。その他の例としては、遅延を減らすためのビデオ メタデータ生成、関心のある人物のテンプレートを使用した CCTV カメラ監視、デバイス上のトレーニング モデルなどのエッジ機密機械学習処理があります。機密コンピューティング テクノロジーは、信頼できない当事者が物理的にアクセスできる可能性がある環境で、デバイスへの物理的アクセスを悪用する攻撃を軽減するのにも役立ちます。

記録のデータ収集、つまり暗号を使用してリンクされた技術データベースは、ブロックチェーンと呼ばれます。世界的に拡大している国境を越えた貿易業務は、この技術の需要を高めると予測されています。データブリッジマーケットリサーチは、2022年に100.2億ドルと評価されたブロックチェーン市場は、2030年には7,661億ドルに達し、2023年から2030年の予測期間中に71.96％のCAGRで成長すると分析しています。暗号通貨が法律で認められたことで、企業や投資家はブロックチェーン技術への投資を増やすよう動機付けられています。さらに、ブロックチェーン技術は、まもなく企業の取り組みにおいてより効果的かつ効率的になると予想されています。DeFiは、銀行による金融サービスと資金の管理を緩和する、ブロックチェーンベースの新しい金融技術です。予測期間を通じて、分散型金融分野での戦略的イニシアチブの増加により、市場の成長が見込まれます。

• https://www.databridgemarketresearch.com/reports/global-blockchain-market

今後の動向と方向性

機密コンピューティングの分野は急速に進化しており、いくつかの将来の傾向と方向性が特定できます。

• ハードウェア ベースの TEE の進歩: ハードウェア ベースの信頼できる実行環境は、パフォーマンス、セキュリティ、機能の面で進歩する可能性があります。ハードウェア テクノロジの革新により、機密コンピューティングのためのより効率的で安全なソリューションが提供されます。
• 標準化と相互運用性: 機密コンピューティング技術を標準化し、相互運用性を促進する取り組みにより、さまざまなプラットフォームや環境にわたる機密コンピューティングの採用と統合が促進されます。
• 人工知能 (AI) および機械学習 (ML) との統合: 機密コンピューティングを AI および ML テクノロジーと統合すると、安全なデータ処理の新たな可能性が開かれ、組織はプライバシーを損なうことなく機密データに対する機械学習のパワーを活用できるようになります。
• 業界のコラボレーションとパートナーシップ: 業界関係者、研究機関、規制機関間のコラボレーションが強化され、機密コンピューティングの進歩と採用が促進されます。パートナーシップにより、イノベーションが促進され、課題が解決され、安全なデータ処理のベスト プラクティスが確立されます。

結論

Confidential Computing は、信頼できない環境で処理中に機密データを保護するための画期的なアプローチを提供します。データ分離、セキュア エンクレーブ、認証、暗号化、信頼の前提の最小化などの原則を組み合わせることで、組織はデータの機密性と整合性を確保できます。パフォーマンス、キー管理、レガシー システム、アプリケーションの移植性に関する課題はありますが、Confidential Computing を実装するメリットは大きいです。実際の使用事例では、医療、金融、エッジ コンピューティング、クラウド コンピューティングでその価値が実証されています。ベスト プラクティスに従い、将来の傾向を考慮することで、組織は Confidential Computing を採用して機密データを保護し、相互接続が進む世界でプライバシーを保護できます。