Cloud-Daten werden für Millionen von Organisationen, von multinationalen Konzernen bis hin zu KMUs, zur Standardmethode zum Speichern von Informationen. KI treibt zunehmend Cloud-Speicherlösungen voran, aber wie immer ist das Gespenst der Cybersicherheitsbedrohungen allgegenwärtig. Confidential Computing durch den Einsatz von Hardware und Software zur Verwaltung der Datenverwaltung zur gemeinsamen Nutzung und Nutzung ist unerlässlich. Microsoft arbeitet mit einem langjährigen Partner zusammen, um in diesem Bereich einen Durchbruch zu erzielen.
Die Schaffung einer vertraulichen Computerumgebung erfordert die Aktivierung von Trusted Execution Environments (TEEs), um den Datenschutz auf CPU-Ebene voranzutreiben. Prozessoren für Intel und AMD ermöglichen Benutzern bereits die Erstellung von TEEs zur Verschlüsselung von Daten im Ruhezustand, bei der Verwendung oder sogar bei der Übertragung. Auch Microsoft verwendet die gleichen Konzepte bereits in Azure.
Eines der Probleme mit TEEs in ihrer aktuellen Form besteht darin, dass sie in CPUs eingebettet sind. Microsoft möchte seine Fähigkeiten auf GPUs ausweiten und arbeitet dazu mit NVIDIA zusammen. Dies bedeutet, dass die Daten auf Hardwareebene für leistungsstärkere Maschinen, die intensive Arbeitslasten bewältigen, sicherer werden können.
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Microsoft weist darauf hin, dass der Übergang von CPU zu GPU TEE eine komplexe Aufgabe ist. Die GPU muss sich vor Angriffen schützen und gleichzeitig vollständige Verwaltungsfunktionen in Azure bereitstellen. Selbst bei der Hardware sollte die Leistung durch die Installation von TEE auf der GPU nicht beeinträchtigt werden.
Erfolg
Zusammen mit NVIDIA gibt Microsoft an, dass seine GPU-TEE-Funktionen Folgendes erreichen können:
- „Ein neuer Modus, bei dem der gesamte sensible GPU-Status, einschließlich GPU-Speicher, vom Host isoliert wird.
- Ein Hardware-Vertrauensanker auf dem GPU-Chip, der überprüfbare Zertifizierungen generieren kann, die alle sicherheitsrelevanten Zustände der GPU erfassen, einschließlich der gesamten Firmware und des Mikrocodes.
- GPU-Treibererweiterungen zur Überprüfung der GPU-Zertifizierungen, zum Einrichten eines sicheren Kommunikationskanals mit der GPU und zur transparenten Verschlüsselung der gesamten Kommunikation zwischen CPU und GPU
- Hardwareunterstützung für die transparente Verschlüsselung der gesamten GPU-GPU-Kommunikation über NVLink
- Gastbetriebssystem- und Hypervisor-Unterstützung zur sicheren Verbindung von GPUs mit einem CPU-TEE, auch wenn der Inhalt des CPU-TEE verschlüsselt ist.“
Microsoft und NVIDIA haben bereits sensible Rechenfunktionen in die NVIDIA A100 Tensor Core GPU auf Azure integriert. Die Unternehmen verwendeten ein Tool namens Ampere Protected Memory (APM). Da es sich um eine technische Errungenschaft handelt, sollten Sie sich den vollständigen Blogbeitrag für alle Details ansehen. In der Zwischenzeit führt Microsoft eine private Vorschau von TEEs über Azure Confidential GPU-VMs durch.
Tipp des Tages: Wussten Sie, dass Ihre Daten und Privatsphäre gefährdet sein könnten, wenn Sie Windows ohne Verschlüsselung ausführen? Ein bootfähiger USB-Stick mit einer Live-Linux-Distribution reicht normalerweise aus, um Zugriff auf alle Ihre Dateien zu erhalten.
Wenn Sie das ändern möchten, schauen Sie sich unsere ausführliche BitLocker-Anleitung an, in der wir Ihnen zeigen, wie Sie die Verschlüsselung für Ihr Systemlaufwerk oder alle anderen Laufwerke aktivieren, die Sie möglicherweise auf Ihrem Computer verwenden.
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