大数据协同中的隐私与可靠性保护

1、大数据协同中的隐私 与可靠性保护01数据协同中的安全问题02可信执行环境(TEE) 简介03TEE 上的分布式 计算04区块链协调的数据协同目录CON TE N T数据协同中的安全问题01数据安全与实用性的两难可用性数据不能明文跨域互通数据成为资产、生产资料个人信息保护法、GDPR单一平台无法获得全面的数据特征缺失样本偏差密码学算法性能开销较大计算逻辑正确性难以保障分布式计算、外包计算机密性可靠性MPCFL同态加密分布式计算硬件加速 (GPU等)算法调优数据清洗可信执行环境 (TEE) 简介02可信执行环境 (TEE) 的安全特性可用性数据隐私数据、计算逻辑、结果完整性性能机密性可靠性加密内存

2、内存隔离加密落盘安全信道除启动耗时外， 与非TEE环境性 能相当远程证明内存隔离 防篡改结果认证TEE 硬件Intel SGX配套基础设施完善：远程证明（IAS、DCAP）、开发者接入产品普及ARM TrustZone过强的信任假设：需要信任固件预置的 TrustedOS缺乏远程证明等基础设施（华为鲲鹏服务器上搭载了华为自研远程证明机制）RISC-V Keystone/Sanctum、蓬莱暂未有成熟服务器推出设计类似SGXAMD SEV专注于虚拟机隔离场景远程证明存在安全漏洞，且不具备逻辑完整性的保护 BWS,CCS19寄存器、IO存在数据泄露的漏洞 HB2017,SIGPLAN Notice

3、s 2017LZL+,Security19资源调度仍然依赖HypervisorTEE 的接入方式对比TEE SDK应用级别接入，对业务有侵入式改造攻击面最小libOS基础设施级别接入，业务少量感知虚拟化：WebAssembly、Docker、VM基础设施级别接入，业务可无感知TEE 上的分布式计算03多节点协同一般步骤节点间两两互验远程证明每两个节点间通信密钥不同缺点交互复杂度为 2需要维护其他节点信息多节点协同节点间密钥管理数据拥有者通过远程证明验证Key Server，向Key Server注册一对加密公私钥对。数据拥有者向Worker提供签名授权使用数据。Worker向Guard展示签名

4、，并请求对应解密私钥。若Guard本地没有对应私钥，则向Key Server查询。Guard发送解密私钥给Worker。Worker在运行中，可使用查询到的解密私钥解密来自对应数据拥有者的入参数据。Key Server集中管理密钥和授权Key Guard为同一个物理节点或CVM上的Worker提 供密钥查询和授权的常驻服务Worker为执行业务逻辑的协同计算节点以上3个组件均运行在TEE可信域内TEE 上的分布式计算适配TEE硬件Spark、TensorFlow等计算框架 适配计算节点间密钥同步Key Server验证节点远程证明Key Server-Guard密钥管理使用者授权密钥使用计算集

5、群对接密文数据库性能对比区块链隐私交易场景全同态加密：性能较低零知识证明、同态加密：支持场景有限其他MPC：性能、泛用性有提升空间隐私求交集 (PSI) 场景密码学算法：性能、泛用性有提升空间合约执行时间链下辅助执行时间全同态加密6 ms无Bulletproofs零知识证明2.48 ms19.87 msPaillier同态加密0.7 ms无SGX隐私合约0.34 ms无TEEBlindRSAOT512 RSA1024 RSA512 RSA512 RSA+SM420 executor * 4G1亿 X 1亿8min26s26min21s112min34s15min44s40 executor * 4G5min26s17min21s75min8s10min35s15min59s20 executor * 4G10亿 X 10亿40min153min40 executor * 4G25min127min552min83minPSI性能对比 128MB内存旧机型 单TEE节点隐私交易性能对比区块链协调的数据协同04数据协同中的监控与协调数据用途存证计算逻辑（模型）存证数据提供方数据用