导读

机密计算使客户能够在处理过程中保护代码和数据免受未经授权的访问。本次会议深入探讨了亚马逊云科技如何通过硬件和软件相结合的解决方案来提供机密计算能力，如亚马逊云科技 Nitro系统、亚马逊云科技 Nitro Enclaves和NitroTPM。它介绍了围绕机密计算的关键概念，从我们的“无操作员访问”保证开始，强隔离模型，利用加密功能，以及为AI/ML应用提供Nitro安全AI。

演讲精华

以下是小编为您整理的本次演讲的精华。

Arvind首先承认了对机密计算日益增长的认识，这一点可从与会者中已经在使用或探索实施机密计算的人数众多可见。他将这一观察与过去几年形成对比，当时只有一小群人，从事机密计算。然而，他指出这个话题现在已经变得突出，成为一个“大部落”。

Arvind阐明了亚马逊云科技对机密计算的定义，即利用专门的硬件和相关固件来保护正在使用的数据免受任何未经授权的访问，重点是在处理期间保护数据。

他进一步解释，数据操作可分为三种不同的活动:存储数据、移动数据和处理数据。虽然保护静态数据或传输中数据的机制已经成熟，但机密计算扩展了这一能力，在使用期间保护正在处理的数据。Arvind强调，机密计算为数据提供了端到端的保护，确保了数据在整个存储、移动和处理生命周期中的安全。

Arvind确定了两个不同的安全和隐私维度，客户在讨论机密计算时优先考虑。第一个维度是确保内容、代码和数据免受像亚马逊云科技这样的云提供商的访问。第二个维度是将高度敏感的代码和数据与客户自身以及伪装成管理级用户的潜在恶意行为者隔离开来。

Arvind强调，并非所有数据都是平等的，敏感数据需要额外的保护。他展示了客户在构建机密计算应用程序时正在积极保护的各种数据类型，包括个人身份信息、加密密钥、医疗保健信息、财务信息以及知识产权，如机器学习模型、半导体电路和设备模型。

Arvind建议与会者在考虑机密计算时，要思考两个关键问题:“我要保护什么?”和“我要保护谁?”他断言，这些问题的答案将为他们选择机密计算解决方案提供信息。

Arvind介绍了亚马逊云科技的两种机密计算解决方案:亚马逊云科技 Nitro系统和亚马逊云科技 Nitro Enclaves。亚马逊云科技 Nitro系统作为现代EC2实例虚拟化的基础，默认解决了第一个维度，确保无运营商访问。而Nitro Enclaves则允许客户在其中启动隔离的计算环境，安全地处理数据并与之隔离，从而解决第二个维度。

深入探讨Nitro系统，Arvind将其描述为一个长达十年的旅程，重新设计了EC2的虚拟化基础架构。他解释说，在经典的虚拟化部署中，即使在十年前的亚马逊云科技，主机也包含虚拟机(VM)、协调虚拟化功能的hypervisor以及各种虚拟化功能，如网络、EBS存储、本地存储、维护、监控和安全性，所有这些都与Dom0相连。

亚马逊云科技的方法是将虚拟化功能从主机中抽象出来，并移至单独的Nitro卡和Nitro Controller，后者运行在定制硅和PCIe卡上的独立盒子中。这使亚马逊云科技能够将通用CPU资源仅分配给VM，消除了对Xen等通用hypervisor的需求，并开发了一种轻量级的定制hypervisor，称为Nitro Hypervisor。

Nitro系统由三个关键组件组成:容纳虚拟化功能的Nitro卡、使Nitro Controller能够在启动期间将其信任根映射到系统上的Nitro安全芯片，以及负责内存和CPU分配的轻量级Nitro Hypervisor。

Arvind强调，通过将亚马逊云科技管理的虚拟化功能与主机隔离，Nitro系统实现了更好的性能、资源利用率和增强的安全性。他强调，运行基于Nitro的EC2实例的客户默认就已经利用了机密计算，因为所提供的隔离确保了无运营商访问。

Arvind进一步阐述，无运营商访问保护扩展到所有CPU和AI/ML加速器，包括Inferentia、Trainium以及来自不同供应商的各种GPU实例，因为它们都建立在Nitro堆栈之上。

在讨论机密计算中的关键概念证明时，Arvind解释说，连接到每个EC2实例的Nitro TPM(可信平台模块)允许客户执行测量启动和加密证明，以向另一方证明系统的身份。客户可以从Nitro TPM获取签名的PCR(平台配置寄存器)值，以证明其系统的启动代码完整性。

Arvind提到亚马逊云科技已经发布了一份关于Nitro系统安全设计的白皮书，深入探讨了这个主题。此外，NCC Global的第三方报告也已发布，证实Nitro系统中不存在可能危及亚马逊云科技关于无运营商访问声明安全性的漏洞。亚马逊云科技还更新了其服务条款，反映了对基于Nitro的实例默认提供无运营商访问的保证。

William Yap，亚马逊云科技机密计算的首席产品经理，上台讨论第二个维度，并深入探讨Nitro Enclaves。他回顾了亚马逊云科技与客户的互动，询问他们对机密计算解决方案的需求。客户表示需要将敏感数据(如医疗数据、社会安全号码和财务数据)与自身环境隔离，即使在解密和处理期间也是如此。

根据William Yap的说法，Nitro Enclaves能够将EC2实例分割为可信和不可信环境。可信环境(enclave)提供CPU和内存隔离，防止EC2实例(包括内存转储或SSH访问)的访问，即使是管理员也不行。这种隔离是通过设计实现的，因为enclave缺乏EBS存储、网络和TCP/IP等功能，从而减小了潜在漏洞的面积。

William Yap强调了机密计算解决方案灵活性的重要性，因为客户提出了不同的需求。一些客户希望在Intel、基于ARM的Graviton和AMD等不同架构上运行敏感工作负载，而另一些客户则希望灵活地分配大量CPU内核和内存资源，这是传统技术的限制。

为了满足这些需求，亚马逊云科技确保Nitro Enclaves可在大多数基于Nitro的EC2实例上使用，跨Intel、AMD和Graviton架构。此外，Nitro Enclaves还允许客户利用最大的EC2实例，并为其enclave分配多达10、20、30甚至50个CPU内核和大量内存资源。

William Yap将加密证明列为Nitro Enclaves的一项关键功能，使enclave能够向另一方证明其身份。亚马逊云科技将Nitro Enclaves与Amazon Key Management Service(KMS)集成，允许KMS摄取证明文档，根据KMS密钥策略验证哈希值，并解密数据密钥，以便在enclave内安全处理。

来自1Password的Andrew Nicolescu分享了他们利用Nitro Enclaves和亚马逊云科技机密计算能力的经历。他首先承认与会者中广泛使用1Password，戏称他可以跳过几张幻灯片。作为身份安全领域的领导者，1Password受到15万家企业和数百万消费者的信赖，提供身份安全和访问管理功能，通过全面的可见性、可配置的策略和访问管理控制来提高生产力。

Andrew举例展示了一份报告，显示了使用1Password的企业通常会访问的托管和非托管应用程序。然而，他澄清说，1Password无法在组织内访问此类报告，因为这些报告是为管理用户准备的。

尽管1Password已经具备隔离和无运营商访问的能力，但Andrew解释说，在客户端运行工作负载的性能不佳，促使客户要求在不损害隐私和安全的情况下进行服务器端处理。为了满足这些需求，1Password利用Nitro Enclaves和亚马逊云科技 KMS构建了一个平台，坚持了隔离和无运营商访问的基本承诺。

Andrew演示了创建enclave映像文件的过程，该过程会生成一个平台配置寄存器(PCR)哈希值，特别是PCR0，代表enclave映像和其中运行的代码的哈希值。1Password通过使用其中一个证书对PCR0进行签名，并将其公开发布在由Linux基金会托管的开源、防篡改的透明度日志RayCore上，从而建立了透明度。

为了实现客户端与enclave之间的安全通信，1Password开发了一个服务代理，用于处理EC2父实例与enclave之间的通信，以及诸如遥测和运行时配置引导等其他功能。对于客户端到enclave的通信，1Password采用了Noise协议而不是TLS，因为浏览器中存在证书固定的限制。

Noise握手允许安全区发送必要的信息，包括认证文档、安全区的公钥和公开透明度包含，以便客户端进行验证。客户端内置证书后，可以回答两个问题:“我是否在与1Password拥有和运营的服务对话?”以及“这个服务是否与1Password在其透明度日志中记录的相同?”如果两个问题的答复都是肯定的，并且有加密证明作为支持，就可以建立安全的通信通道。

Andrew强调，在服务器上运行工作负载可以实现12倍的性能提升。此外，1Password通过构建高性能平台，其中安全区网关充当API网关，负责平衡流量并在客户端和安全区服务之间处理认证，从而开启了新的功能。

为进一步解耦客户端和服务器进程，1Password开发了一个数据持久化服务，也是一个利用KMS的安全区服务，用于安全地持久化安全区服务的密钥材料。这使得像报告服务这样的服务器端服务能够独立获取、处理和准备数据供客户端使用，进一步提高了性能。

Andrew强调，在整个过程中，1Password无法访问任何数据或密钥材料，坚持了对隐私和安全的承诺。

William Yap随后讨论了Nitro Enclaves的常见使用案例，首先是广告技术行业中的令牌化。随着不良Cookie即将被淘汰，组织越来越多地采用隐私保护令牌和统一ID。负责将个人身份信息转换为令牌的令牌化引擎必须隔离在Nitro Enclave中，以防止令牌化过程被逆转。这种用例不仅适用于广告技术行业，在金融服务业(信用卡号码令牌化)和医疗保健业(敏感医疗数据令牌化)也有应用。

在多方协作用例中，Nitro Enclaves为两个拥有敏感数据但缺乏互信的一方提供了一种实用的解决方案，让他们能够合并数据集以获得更深入的见解。每一方都可以使用各自的KMS数据密钥对数据进行加密，然后将加密后的数据传输到安全区，安全区是唯一能够在认证过程中调用KMS解密数据的实体。这种方法简化了多方协作的流程，同时保护了数据的机密性，无需繁琐的隐私合同或双方权力失衡。

对于机密推理，William Yap强调了人们越来越希望在AI模型和大型语言模型(LLM)中利用用户数据。服务提供商必须向最终用户保证，他们的数据不会被云提供商和服务提供商本身获取。Nitro系统通过其无操作员访问保证，默认提供了与亚马逊云科技操作员的隔离，这一保证也延伸到了GPU、Trainium和Inferentia等AI加速器。

为了满足第二个要求，即与服务提供商隔离用户数据，客户可以构建可信和密封的代码，即没有交互式访问或SSH功能的应用程序，从而创建自己的类Nitro环境。客户可以利用Nitro TPM向最终用户证明他们正在运行可信代码并安全地处理他们的数据。

William Yap宣布亚马逊云科技计划将端到端保护扩展到AI/ML加速器，从而实现对大型语言模型(LLM)中敏感数据的安全处理。这一计划是在2024年早些时候与NVIDIA合作宣布的，认识到来自金融数据、用户数据以及S3存储桶、数据库、数据湖和本地系统的各种敏感数据正日益集成到LLM模型中。亚马逊云科技旨在提供从数据源到GPU或AI/ML加速器的端到端保护，利用亚马逊云科技密钥管理服务(KMS)集成以及其他亚马逊云科技服务、SDK和工具。

William Yap承认，机密计算领域仍处于起步阶段，还有更多维度和用例有待探索。他鼓励与会者在整个周期内与亚马逊云科技互动，表示亚马逊云科技非常渴望倾听客户的需求，以进一步取悦他们。

会议最后，William Yap强调了在采用机密计算解决方案之前，了解具体的数据保护需求的重要性。他建议与会者问自己两个基本问题:“我要保护什么数据?”和“我要保护它免受谁的侵害?”他保证亚马逊云科技也会向客户提出这些问题，以更深入地了解他们的需求。

William Yap重申，亚马逊云科技在过去十年中投入了大量努力，构建了软件、芯片和硬件，使机密计算成为现实，并将继续在这一领域投资。他强调亚马逊云科技拥有多种解决方案来满足各种用例，并计划进一步扩展这些产品。

最后，William Yap为与会者提供了更多关于Nitro Enclaves和亚马逊云科技机密计算的学习资源，包括re:Invent期间的研讨会、自学研讨会和技能认证机会。他特别感谢1Password与大家分享了他们的用例和历程。

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