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0 Os principais fabricantes de chips Nvidia, Intel, ARM e AMD estão fornecendo os ganchos de hardware para um conceito de segurança emergente chamado computação confidencial, que fornece camadas de confiança por meio de hardware e software para que os clientes possam ter certeza de que seus dados estão seguros.
Os fabricantes de chips estão adicionando cofres de proteção e camadas de criptografia para proteger os dados quando são armazenados, em trânsito ou processados. O objetivo é impedir que hackers lancem ataques de hardware para roubar dados.
As ofertas de chips estão chegando aos provedores de nuvem , com a Microsoft (Azure) e o Google (Cloud) oferecendo máquinas virtuais focadas em segurança nas quais os dados em cofres seguros podem ser desbloqueados apenas por partes autorizadas. O atestado verifica a origem e a integridade do programa que entra no cofre seguro para acessar os dados. Uma vez autorizado, o processamento acontece dentro do cofre e o código não sai do cofre seguro.
A computação confidencial ainda não faz parte da computação cotidiana, mas pode ser necessária para proteger aplicativos e dados confidenciais de ataques sofisticados, diz Jim McGregor, analista principal da Tirias Research.
Os fabricantes de chips estão se concentrando em proteções de hardware porque “software é fácil de hackear”, diz McGregor.
Morpheus da Nvidia usa IA para analisar comportamento
Existem várias dimensões na computação confidencial . A computação confidencial no chip visa evitar violações como as vulnerabilidades Meltdown e Spectre de 2018, separando o elemento de computação e mantendo os dados no cofre seguro o tempo todo.
“Todo mundo quer continuar reduzindo a superfície de ataque dos dados”, diz Justin Boitano, vice-presidente e gerente geral das operações de computação corporativa e de ponta da Nvidia. “Até este ponto, ele é obviamente criptografado em trânsito e em repouso. A computação confidencial resolve o uso criptografado no nível da infraestrutura.”
A Nvidia está adotando uma abordagem divergente à computação confidencial com o Morpheus, que usa inteligência artificial (IA) para manter os sistemas de computador seguros. Por exemplo, o Morpheus identifica o comportamento suspeito do usuário usando técnicas de IA para inspecionar pacotes de rede em busca de dados confidenciais.
“Os analistas de segurança podem corrigir as políticas de segurança antes que se tornem um problema”, diz Boitano. “A partir daí, também percebemos os grandes desafios – você tem que supor que as pessoas já estão em sua rede, então você também precisa observar o comportamento dos usuários e máquinas na rede.”
A Nvidia também está usando o Morpheus para estabelecer prioridades de segurança para analistas que rastreiam ameaças do sistema. O sistema de IA divide as informações de login para identificar o comportamento anormal do usuário em uma rede e máquinas que podem ter sido comprometidas por phishing, engenharia social ou outras técnicas. Essa análise ajuda a equipe de segurança da empresa a priorizar suas ações.
“Você está tentando olhar para tudo e, em seguida, usar a IA para determinar o que você precisa manter e agir versus o que pode ser apenas ruído que você pode descartar”, diz Boitano.
Intel lança projeto âmbar
A computação confidencial também ajudará as empresas a criar uma nova classe de aplicativos onde conjuntos de dados de terceiros podem se misturar com conjuntos de dados proprietários em uma área segura para criar melhores modelos de aprendizado, diz Anil Rao, vice-presidente e gerente geral de arquitetura e engenharia de sistemas da Intel. escritório do diretor de tecnologia.
As empresas estão ansiosas para trazer diversos conjuntos de dados para dados proprietários para tornar os sistemas internos de IA mais precisos, diz Rao. A computação confidencial garante que apenas dados autorizados sejam inseridos em modelos de IA e aprendizado e que os dados não sejam furtados ou roubados.
“Se você tem dados vindo de empresas de cartão de crédito, tem dados vindo de companhias de seguros e tem dados vindo de outros locais, o que você pode fazer é dizer: ‘Vou processar todos esses pedaços de dados dentro de um enclave [seguro]'”, diz Rao.
A Intel já tinha um enclave seguro chamado SGX (Secure Guard Extension), mas recentemente adicionou o Project Amber , um serviço baseado em nuvem que usa técnicas de hardware e software para atestar e certificar a confiabilidade dos dados.
Em seu próximo processador Xeon Scalable de 4ª geração, o Project Amber da Intel usa instruções chamadas Trust Domain Execution (TDX) para desbloquear enclaves seguros. Um mecanismo Amber em um chip gera um código numérico para o enclave seguro. Se o código fornecido pelos dados ou programa que busca o acesso corresponder, é permitido entrar no enclave seguro; se não, a entrada é negada.
ARM se une à AWS
No recente ARM DevSummit online, a ARM – cujos designs de chip estão sendo usados pela AWS em seu chip de nuvem Graviton – anunciou que estava concentrando a computação confidencial em “reinos” dinâmicos que solicitarão programas e dados em ambientes computacionais separados.
A mais recente arquitetura de computação confidencial da ARM aprofundará os “poços” seguros e tornará mais difícil para os hackers extrair dados. A empresa está lançando pilhas de software de computação confidencial e guias para implementação em processadores que serão lançados nos próximos dois anos.
“Já estamos investindo para garantir que você tenha as ferramentas e o software para ver o ecossistema para o desenvolvimento inicial”, disse Gary Campbell, vice-presidente executivo de engenharia central da ARM, durante uma palestra no evento.
AMD e Microsoft adotam código aberto
Durante uma apresentação no AI Hardware Summit em agosto, Mark Russinovich, diretor de tecnologia do Microsoft Azure, deu um exemplo de como o Royal Bank of Canada estava usando a tecnologia de computação confidencial SEV-SNP da AMD no Azure. O modelo de IA do banco misturou conjuntos de dados proprietários com informações de comerciantes, consumidores e bancos em tempo real, o que ajudou a fornecer ofertas de publicidade mais direcionadas a seus clientes.
Recursos de computação confidenciais, como atestado, garantiram que apenas os dados autorizados se misturassem com seu conjunto de dados proprietário e não o comprometessem, disse Russinovich.
Nvidia, Microsoft, Google e AMD estão colaborando no Caliptra , uma especificação de código aberto para fabricantes de chips criarem blocos de segurança de computação confidenciais em chips e sistemas.
FONTE: DARK READING