Enforcing Attestable Workflows across Untrusted Networks
JANUS ist eine Hochleistungsarchitektur, die Trusted Execution Environments über vertrauensunwürdige Netzwerke hinweg durch ein Split-Trusted-Computing-Base-Design föderiert und durch die Verankerung der Schlüsselfreigabe an Hardware-Messungen sowie die Ausführung der Durchsetzung innerhalb des Kernels eine verschlüsselte Routenführung mit nativer Geschwindigkeit bei minimalem Latenz-Overhead erreicht.
Originalarbeit lizenziert unter CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). Dies ist eine KI-generierte Erklärung des untenstehenden Papers. Sie wurde nicht von den Autoren verfasst oder gebilligt. Für technische Genauigkeit konsultieren Sie das Originalpaper. Vollständigen Haftungsausschluss lesen
In der modernen digitalen Welt findet ein Großteil der wertvollsten Arbeit in der Cloud statt. Wissenschaftler, die medizinische Bilder analysieren, Forscher, die künstliche Intelligenz trainieren, und Ingenieure, die Klimamuster simulieren, müssen oft Daten von vielen verschiedenen Computern kombinieren, die teilweise verschiedenen Organisationen gehören. Um diese Arbeit privat zu halten, verlassen sie sich auf spezielle Hardware, die einen sicheren, abgeschlossenen Raum innerhalb eines Computerprozessors schafft. Diese Technologie, bekannt als Trusted Execution Environment (vertrauenswürdige Ausführungsumgebung), stellt sicher, dass selbst wenn das Betriebssystem des Computers kompromittiert wird, die Daten innerhalb dieses abgeschlossenen Raums verborgen bleiben. Es entsteht jedoch ein neues Problem, wenn diese abgeschlossenen Räume über das Internet miteinander kommunizieren müssen. Traditionelle Methoden zur Sicherung dieser Kommunikation zwingen dazu, die Daten bei jedem Schritt zu entschlüsseln und neu zu verschlüsseln, was alles verlangsamt, oder sie erfordern, dass die Software vollständig umgeschrieben wird, um in ein spezifisches Sicherheitsmodell zu passen. Die Herausforderung besteht darin, die Daten während ihrer Reise zwischen diesen sicheren Räumen verschlossen zu halten, ohne die massiven Informationsmengen auszubremsen, die Wissenschaftler bewegen müssen.
Ein Team von Forschern hat ein neues System namens Janus entwickelt, um genau dieses Problem zu lösen. Das System ist darauf ausgelegt, dass sich sichere Computer mit voller Geschwindigkeit untereinander unterhalten können, während sie gleichzeitig beweisen, dass sie die sind, die sie vorgeben zu sein, und dass sie die Regeln befolgen. Die Forscher haben dieses System passend zur neuesten Generation sicherer Hardware entwickelt, speziell für die Intel TDX-Technologie, die diese abgeschlossenen Räume für ganze virtuelle Maschinen schafft. Die Kernidee hinter Janus besteht darin, die Aufgabe der Sicherheit in zwei Teile zu spalten. Ein Teil übernimmt die schwere Arbeit des Identitätsnachweises und des Austauschs geheimer Schlüssel, während der andere Teil die eigentliche Bewegung der Daten handhabt. Durch die Verlagerung der Datenverarbeitung tief in den Kern des Computers, wo sie mit der Geschwindigkeit der Hardware selbst operieren kann, vermeidet das System die langsamen, sperrigen Schritte, die normalerweise stattfinden, wenn Sicherheitssoftware oberhalb des Betriebssystems läuft.
Um zu testen, wie gut dies funktioniert, richteten die Forscher ein großes Experiment mit zweiunddreißig leistungsstarken Computern in der Cloud ein. Sie schufen eine simulierte Umgebung, in der diese Computer sensible Daten teilen mussten, ganz ähnlich wie ein Team von Wissenschaftlern, die an einem gemeinsamen Projekt arbeiten. Das System funktionierte dadurch, dass die Computer zuerst ihre Identität durch einen speziellen Handshake gegenseitig nachwiesen. Dieser Handshake beinhaltete, dass die Hardware einen einzigartigen, fälschungssicheren Bericht über ihren aktuellen Zustand generierte. Wenn die Berichte den erwarteten Regeln entsprachen, tauschten die Computer einen geheimen Schlüssel aus, um ihr Gespräch zu verschlüsseln. Sobald dieser initiale Aufbau abgeschlossen war, begann der Datenfluss. Die Forscher fanden heraus, dass das System diesen verschlüsselten Datenverkehr mit fast keiner Verzögerung bewältigen konnte. Für jedes einzelne Datenpaket, das durch das Netzwerk floss, fügte das System eine Verzögerung von nur sechs Mikrosekunden hinzu. Dies ist eine unglaublich kleine Zeitspanne, was bedeutet, dass die Computer Daten mit nahezu der gleichen Geschwindigkeit verarbeiten konnten, als würden sie diese ohne jegliche Verschlüsselung versenden.
Die Ergebnisse zeigten einen drastischen Unterschied zwischen diesem neuen Ansatz und älteren Methoden. Als die Forscher Janus mit bestehenden Systemen verglichen, die auf Software im User Space basieren, waren die älteren Systeme signifikant langsamer. Diese traditionellen Methoden fügten jedem Paket eine Verzögerung von zwischen 137 und 147 Mikrosekunden hinzu, was mehr als zwanzigmal langsamer ist als das neue System. In einem Realwelt-Test, der eine komplexe Aufgabe des maschinellen Lernens beinhaltete, bei der über ein Gigabyte an Daten bewegt werden musste, verlangsamte das neue System den gesamten Prozess um nur 6,1 Prozent. Im Gegensatz dazu verlangsamten die älteren Methoden dieselbe Aufgabe um 62 Prozent. Diese Effizienz ist entscheidend für wissenschaftliche Arbeitsabläufe, die Stunden oder Tage dauern, wobei selbst eine kleine Verzögerung zu einem erheblichen Verlust an Zeit und Rechenleistung führen kann.
Das System erwies sich auch als sehr schnell beim Start. In einem simulierten Netzwerk von einhundert Computern war die gesamte Gruppe in der Lage, sich in weniger als anderthalb Sekunden sichere Verbindungen aufzubauen und mit der Arbeit zu beginnen. Diese Geschwindigkeit wurde erreicht, indem die Identitätsprüfungen parallel über die verschiedenen Maschinen hinweg durchgeführt wurden, anstatt darauf zu warten, dass sie nacheinander ablaufen. Die Forscher testeten auch, wie das System mit Fehlern oder Änderungen im Netzwerk umgeht. Wenn ein Computer versuchte, sich mit der falschen Software zu verbinden oder wenn sich die Sicherheitsregeln änderten, blockierte das System die Verbindung sofort, ohne abzustürzen oder Daten preiszugeben. Es wurde so konzipiert, dass es resilient ist, was bedeutet, dass wenn ein Computer ausfiel oder das Netzwerk eine vorübergehende Störung hatte, der Rest des Systems weiterarbeiten konnte und die fehlgeschlagene Verbindung nach Lösung des Problems schnell wiederhergestellt werden konnte.
Einer der wichtigsten Aspekte der Forschung ist das, was das System nicht tut. Die Forscher zeigten explizit auf, dass ihr Ansatz nicht erfordert, dass Wissenschaftler ihre Softwareprogramme umschreiben. Das System arbeitet transparent, was bedeutet, dass die Anwendungen, die auf den Computern laufen, nicht wissen müssen, dass sie abgesichert werden. Die Sicherheit geschieht darunter, in der Netzwerkschicht, unsichtbar für den Nutzer. Dies ist eine bedeutende Abkehr von anderen Sicherheitsframeworks, die Entwickler dazu zwingen, ihren Code an ein spezifisches Sicherheitsmodell anzupassen. Durch die Beibehaltung der unveränderten Anwendungen ermöglicht das System, dass bestehende wissenschaftliche Werkzeuge ohne Modifikation in sicheren Umgebungen genutzt werden können.
Die Studie hob auch die Grenzen der aktuellen Technologie hervor. Während das System sehr gut für Netzwerke funktioniert, in denen sich Computer mit einigen wenigen anderen verbinden, stellten die Forscher fest, dass der initiale Aufbau signifikant langsamer wird, wenn jeder Computer gleichzeitig mit jedem anderen Computer versuchen würde, eine Verbindung aufzubauen. Dies liegt daran, dass die Hardware, die die Identitätsberichte generiert, ein Limit hat, wie viele sie gleichzeitig verarbeiten kann. Für die Arten von groß angelegten wissenschaftlichen Pipelines, die die Forscher im Sinn hatten – bei denen die Daten in einem spezifischen Pfad fließen und nicht in einem chaotischen Geflecht –, war diese Einschränkung kein Problem. Das System ist für diese langlaufenden, strukturierten Arbeitsabläufe optimiert und stellt sicher, dass die Sicherheit nicht zu einem Engpass wird.
Letztendlich zeigt die Arbeit, dass es möglich ist, ein sicheres Hochgeschwindigkeitsnetzwerk für Confidential Computing zu bauen, das nicht zugunsten der Sicherheit die Leistung opfert. Die Forscher zeigten, dass sie durch eine sorgfältige Gestaltung der Interaktion zwischen Sicherheitsprüfungen und Datenbewegung ein Gleichgewicht erreichen konnten, das zuvor als schwer erreichbar galt. Das System bietet eine Möglichkeit, sensible Daten über unzuverlässige Netzwerke hinweg mit der Gewissheit zu teilen, dass die Daten verschlüsselt bleiben und die Teilnehmer verifiziert sind, während gleichzeitig die für das moderne High-Performance Computing erforderliche Geschwindigkeit beibehalten wird. Dies öffnet die Tür für eine kollaborative wissenschaftliche Forschung, bei der Institutionen gemeinsam an sensiblen Problemen arbeiten können, ohne die Privatsphäre ihrer Daten oder die Effizienz ihrer Arbeit zu gefährden.
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