Enforcing Attestable Workflows across Untrusted Networks
JANUS एक उच्च-प्रदर्शन वाली आर्किटेक्चर है जो एक स्प्लिट ट्रस्टेड कंप्यूटिंग बेस डिज़ाइन का उपयोग करके अनट्रस्टेड नेटवर्क के माध्यम से ट्रस्टेड एक्ज़ीक्यूशन एनवायरनमेंट्स को फेडरेट करती है, जो हार्डवेयर मेजरमेंट्स को की रिलीज़ से जोड़ने और कर्नेल के भीतर एनफोर्समेंट को निष्पादित करने के माध्यम से न्यूनतम लेटेंसी ओवरहेड के साथ नेटिव-स्पीड एन्क्रिप्टेड रूटिंग प्राप्त करती है।
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आधुनिक डिजिटल दुनिया में, कुछ सबसे मूल्यवान कार्य क्लाउड में होते हैं। चिकित्सा छवियों का विश्लेषण करने वाले वैज्ञानिक, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को प्रशिक्षित करने वाले शोधकर्ता, और जलवायु पैटर्न का अनुकरण करने वाले इंजीनियरों को अक्सर कई अलग-अलग कंप्यूटरों से डेटा को संयोजित करने की आवश्यकता होती है, जो कभी-कभी विभिन्न संगठनों के स्वामित्व वाले होते हैं। इस कार्य को निजी रखने के लिए, वे एक विशेष हार्डवेयर पर भरोसा करते हैं जो कंप्यूटर प्रोसेसर के भीतर एक सुरक्षित, बंद कमरे जैसा बनाता है। यह तकनीक, जिसे 'ट्रस्टेड एक्जीक्यूशन एनवायरनमेंट' (trusted execution environment) के रूप में जाना जाता है, यह सुनिश्चित करती है कि यदि कंप्यूटर का ऑपरेटिंग सिस्टम भी समझौतापूर्ण हो जाए, तो भी इस बंद कमरे के भीतर का डेटा छिपा रहे। हालाँकि, एक नई समस्या तब उत्पन्न होती है जब इन बंद कमरों को इंटरनेट के माध्यम से एक-दूसरे से बात करने की आवश्यकता होती है। संचार को सुरक्षित करने के पारंपरिक तरीके अक्सर डेटा को हर चरण में डिक्रिप्ट और फिर से एन्क्रिप्ट करने के लिए मजबूर करते हैं, जिससे सब कुछ धीमा हो जाता है, या उनके लिए यह आवश्यक होता है कि सॉफ्टवेयर को एक विशिष्ट सुरक्षा मॉडल के अनुकूल होने के लिए पूरी तरह से फिर से लिखा जाए। चुनौती यह है कि डेटा को इन सुरक्षित कमरों के बीच यात्रा करते समय लॉक रखा जाए, बिना उस विशाल जानकारी की गति को धीमा किए जिसे वैज्ञानिकों को स्थानांतरित करने की आवश्यकता होती है।
शोधकर्ताओं की एक टीम ने इस विशिष्ट समस्या को हल करने के लिए 'जेनस' (Janus) नामक एक नई प्रणाली विकसित की है। यह प्रणाली सुरक्षित कंप्यूटरों को पूरी गति से एक-दूसरे से बात करने की अनुमति देने के लिए डिज़ाइन की गई है, जबकि यह भी प्रमाणित करती है कि वे वही हैं जो वे कह रहे हैं और वे नियमों का पालन कर रहे हैं। शोधकर्ताओं ने इस प्रणाली को नवीनतम पीढ़ी के सुरक्षित हार्डवेयर, विशेष रूप से इंटेल की 'टीडीएक्स' (TDX) तकनीक के साथ काम करने के लिए बनाया है, जो संपूर्ण वर्चुअल मशीनों के लिए ये बंद कमरे बनाता है। जेनस के पीछे का मूल विचार सुरक्षा के कार्य को दो भागों में विभाजित करना है। एक भाग पहचान साबित करने और गुप्त कुंजियों (secret keys) के आदान-प्रदान के भारी काम को संभालता है, जबकि दूसरा भाग वास्तविक डेटा के संचलन को संभालता है। डेटा हैंडलिंग को कंप्यूटर के मुख्य भाग (core) में गहराई से ले जाकर, जहाँ यह हार्डवेयर की अपनी गति पर कार्य कर सके, यह प्रणाली उस धीमी और बोझिल प्रक्रिया से बचती है जो आमतौर पर तब होती है जब सुरक्षा सॉफ्टवेयर ऑपरेटिंग सिस्टम के ऊपर चलता है।
यह देखने के लिए कि यह कैसे काम करता है, शोधकर्ताओं ने क्लाउड में बत्तीस शक्तिशाली कंप्यूटरों का उपयोग करके एक बड़ा प्रयोग स्थापित किया। उन्होंने एक सिम्युलेटेड वातावरण बनाया जहाँ इन कंप्यूटरों को संवेदनशील डेटा साझा करने की आवश्यकता थी, ठीक वैसे ही जैसे एक साझा परियोजना पर काम करने वाली वैज्ञानिकों की एक टीम। यह प्रणाली पहले यह सुनिश्चित करके काम करती थी कि कंप्यूटर एक विशेष 'हैंडशेक' का उपयोग करके एक-दूसरे को अपनी पहचान प्रमाणित करें। इस हैंडशेक में हार्डवेयर द्वारा उसकी वर्तमान स्थिति की एक अद्वितीय, अटूट रिपोर्ट जनरेट करना शामिल था। यदि रिपोर्ट अपेक्षित नियमों से मेल खाती थी, तो कंप्यूटर अपनी बातचीत को लॉक करने के लिए एक गुप्त कुंजी का आदान-प्रदान करते थे। एक बार यह प्रारंभिक सेटअप पूरा हो जाने के बाद, डेटा बहने लगा। शोधकर्ताओं ने पाया कि सिस्टम इस एन्क्रिप्टेड ट्रैफिक को लगभग बिना किसी रुकावट के संभाल सकता है। नेटवर्क के माध्यम से गुजरने वाले डेटा के प्रत्येक पैकेट के लिए, सिस्टम ने केवल छह माइक्रोसेकंड का विलंब जोड़ा। यह बहुत ही कम समय है, जिसका अर्थ है कि कंप्यूटर डेटा को उसी गति से प्रोसेस कर सकते थे जैसे वे इसे बिना किसी एन्क्रिप्शन के भेज रहे होते।
परिणामों ने इस नए दृष्टिकोण और पुराने तरीकों के बीच एक स्पष्ट अंतर दिखाया। जब शोधकर्ताओं ने जेनस की तुलना यूजर स्पेस में चलने वाले मौजूदा सिस्टम से की, तो पुराने सिस्टम काफी धीमे थे। उन पारंपरिक तरीकों ने प्रत्येक पैकेट के लिए 137 और 147 माइक्रोसेकंड के बीच का विलंब जोड़ा, जो नए सिस्टम की तुलना में बीस गुना से भी अधिक धीमा है। एक जटिल मशीन लर्निंग कार्य में, जिसमें एक गीगाबाइट से अधिक डेटा स्थानांतरित करने की आवश्यकता थी, एक वास्तविक दुनिया के परीक्षण में, नए सिस्टम ने कुल प्रक्रिया को केवल 6.1 प्रतिशत धीमा किया। इसके विपरीत, पुराने तरीकों ने उसी कार्य को 62 प्रतिशत धीमा कर दिया। यह दक्षता उन वैज्ञानिक वर्कफ़्लो के लिए अत्यंत महत्वपूर्ण है जो घंटों या दिनों तक चलते हैं, जहाँ एक छोटा सा विलंब भी समय और कंप्यूटिंग शक्ति की महत्वपूर्ण हानि में बदल सकता है।
यह प्रणाली शुरू होने में भी बहुत तेज़ साबित हुई। सौ कंप्यूटरों के एक सिम्युलेटेड नेटवर्क में, पूरा समूह एक और आधा सेकंड से कम समय में सुरक्षित कनेक्शन स्थापित करने और काम शुरू करने में सक्षम था। यह गति इसलिए प्राप्त की गई क्योंकि पहचान की जाँच विभिन्न मशीनों में समानांतर (parallel) रूप से की गई, न कि एक-एक करके प्रतीक्षा करने के बजाय। शोधकर्ताओं ने यह भी परीक्षण किया कि सिस्टम गलतियों या नेटवर्क में बदलाव को कैसे संभालता है। यदि किसी कंप्यूटर ने गलत सॉफ्टवेयर के साथ जुड़ने की कोशिश की या यदि सुरक्षा नियम बदल गए, तो सिस्टम ने बिना क्रैश हुए या डेटा लीक किए तुरंत कनेक्शन को ब्लॉक कर दिया। इसे लचीला (resilient) बनाया गया था, जिसका अर्थ है कि यदि कोई कंप्यूटर विफल हो जाता है या नेटवर्क में अस्थायी खराबी आती है, तो शेष सिस्टम काम करता रहेगा, और समस्या हल होने के बाद कनेक्शन को जल्दी से फिर से स्थापित किया जा सकता है।
इस शोध का सबसे महत्वपूर्ण पहलू वह है जो यह प्रणाली नहीं करती है। शोधकर्ताओं ने स्पष्ट रूप से दिखाया है कि उनके दृष्टिकोण के लिए वैज्ञानिकों को अपने सॉफ्टवेयर प्रोग्राम को फिर से लिखने की आवश्यकता नहीं है। यह प्रणाली पारदर्शी रूप से काम करती है, जिसका अर्थ है कि कंप्यूटरों पर चलने वाले अनुप्रयोगों (applications) को यह जानने की आवश्यकता नहीं है कि उन्हें सुरक्षित किया जा रहा है। सुरक्षा नीचे, नेटवर्क लेयर में होती है, जो उपयोगकर्ता के लिए अदृश्य है। यह अन्य सुरक्षा ढांचों से एक महत्वपूर्ण विचलन है जो डेवलपर्स को अपने कोड को एक विशिष्ट सुरक्षा मॉडल के अनुरूप बदलने के लिए मजबूर करते हैं। अनुप्रयोगों को अपरिवर्तित रखकर, यह प्रणाली मौजूदा वैज्ञानिक उपकरणों को बिना किसी संशोधन के सुरक्षित वातावरण में उपयोग करने की अनुमति देती है।
अध्ययन ने वर्तमान तकनीक की सीमाओं पर भी प्रकाश डाला। जबकि यह प्रणाली उन नेटवर्कों के लिए बहुत अच्छी तरह से काम करती है जहाँ कंप्यूटर कुछ अन्य कंप्यूटरों से जुड़ते हैं, शोधकर्ताओं ने पाया कि यदि प्रत्येक कंप्यूटर एक ही समय में अन्य सभी कंप्यूटरों से जुड़ने की कोशिश करता है, तो प्रारंभिक सेटअप काफी धीमा हो जाएगा। ऐसा इसलिए है क्योंकि पहचान रिपोर्ट जनरेट करने वाले हार्डवेयर की एक सीमा होती है कि वह एक साथ कितनी रिपोर्ट प्रोसेस कर सकता है। उन बड़े पैमाने के वैज्ञानिक पाइपलाइनों के लिए जिन्हें शोधकर्ताओं ने ध्यान में रखा था, जहाँ डेटा एक विशिष्ट पथ में बहता है न कि एक अराजक जाल (chaotic web) के रूप में, यह सीमा समस्या नहीं थी। यह प्रणाली इन लंबे समय तक चलने वाले, संरचित वर्कफ़्लो के लिए अनुकूलित है, जिससे यह सुनिश्चित होता है कि सुरक्षा बाधा (bottleneck) न बने।
अंततः, यह कार्य प्रदर्शित करता है कि एक सुरक्षित, उच्च-गति वाला नेटवर्क बनाना संभव है जो सुरक्षा के लिए प्रदर्शन का त्याग नहीं करता है। शोधकर्ताओं ने दिखाया कि सुरक्षा जांच और डेटा संचलन के बीच के अंतर्संबंध को सावधानीपूर्वक डिजाइन करके, वे उस संतुलन को प्राप्त कर सकते थे जिसे पहले कठिन माना जाता था। यह प्रणाली संगठनों को संवेदनशील डेटा को असुरक्षित नेटवर्क पर साझा करने का एक तरीका प्रदान करती है, इस विश्वास के साथ कि डेटा एन्क्रिप्टेड रहता है और प्रतिभागी सत्यापित हैं, जबकि आधुनिक हाई-परफॉर्मेंस कंप्यूटिंग के लिए आवश्यक गति भी बनी रहती है। यह सहयोगात्मक वैज्ञानिक अनुसंधान के लिए एक द्वार खोलता है, जहाँ संस्थान अपने डेटा की गोपनीयता या अपने कार्य की दक्षता से समझौता किए बिना संवेदनशील समस्याओं पर मिलकर काम कर सकते हैं।
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