處理器與雲業者紛紛投入機密運算

在2018年1月，Google的Project Zero團隊揭露震驚IT界的資安漏洞，那就是目前許多處理器普遍採用的推測執行技術（speculative execution），雖然用於改善運算效能，但可能會導致嚴重的資安漏洞，也就是眾所周知的Spectre與Meltdown，而這項漏洞影響的處理器廠商，主要有英特爾、AMD、Arm，其中又以英特爾受到最大的責難壓力。這幾年以來，雖然三家廠商都在持續關注與修補，直到2020年下半，相關風波才逐漸平息，但從此之後，處理器是否具有資安漏洞、如何緩解，已成為IT界發展各式應用的重大隱憂。而這樣的漏洞危機，在2019年9月，也促使機密運算聯盟（Confidential Computing Consortium）的成立。

【機密運算下的IT角色變化】右側是傳統的IT服務模式，系統管理人員在面對IT基礎架構時，著重的是維運，對於資料存取的保證，是基於信任、透明度、控制；左側則是機密運算所要達成的目標，為了因應資料外洩日益嚴重的態勢，系統管理人員可以從技術的角度來確保他們無法接觸到資料內容。（圖片來源／IBM）

兩大處理器廠商陸續投入機密運算

在爆發上述漏洞危機前，處理器廠商已陸續發展出相關的硬體防護技術，希望實現「可信任執行環境（Trusted Execution Environment，TEE）」。

英特爾SGX

英特爾在2013年推出的軟體防護擴充指令集（Software Guard Extensions，SGX），首度應用的產品，是2015年登場的Skylake架構第6代Core桌上型電腦與筆電處理器，以及工作站與伺服器等級的處理器Xeon E3 v5系列，同年11月開始支援Windows 10作業系統。

隔年英特爾推出SGX SDK for Linux OS 1.5版，提供Linux作業系統支援，而2017年RSA資安大會期間，英特爾也發佈消息，強調SGX可以保護正在使用的資料（Data in use）。

後續推出的Xeon E系列也內建SGX──2018年11月推出Xeon E-2100系列，2019年11月初推出Xeon E-2200系列）。到了2019年2月舉行的RSA大會，英特爾展出專屬介面卡產品SGX Card。

在2021年4月發表的第三代Xeon Scalable系列，全面支援SGX，象徵該公司的機密運算技術，躋身主流伺服器平臺，可望帶動更多雲端服務業者、軟體廠商、企業的研發與建置使用。

AMD SEV

另一家處理器廠商AMD，則是在2013、2014年推出的APU處理器，增添了平臺安全處理器（Platform Security Processor，PSP），而能以此支援可信任執行環境的應用方式──PSP是基於Arm Cortex-A5核心而成，裡面提供了TrustZone進階資料防護技術。

到了2017年以後，他們推出Zen架構的PC與伺服器處理器，又增添了硬體記憶體加密技術──在處理器當中，包含了嵌入記憶體控制器的AES-128硬體加密引擎，以及專屬的安全處理器AMD Secure Processor（AMD-SP，也就是上述的PSP），而結合兩者之後，也促成了安全記憶體加密（SME），以及安全加密虛擬化（SEV）這兩大新防護技術。

以伺服器處理器為例，AMD在2017年6月發表的第一代EPYC（7001系列）開始內建SME與SEV。兩種技術有何異同？共通點在於，應用程式不需修改即可使用，而兩者的差異在於：SME用於單支金鑰的防護，在系統開機時產生金鑰，若需啟用這項防護，是從BIOS或作業系統來著手；SEV是用於多支金鑰的防護（每臺虛擬機器或每個虛擬化平臺配置單支金鑰），由AMD-SP與Hypervisor來管理金鑰，若需啟用這項防護，是從Hypervisor與虛擬機器執行的作業系統來著手。同年11月，Linux系統核心4.14版開始支援SEV。

2019年8月AMD推出第二代EPYC（7002系列），公有雲業者GCP看好SEV，而在隔年7月運用這款處理器，推出該公司首款機密VM服務N2D系列。

而由於第二代EPYC增設了安全加密虛擬化－加密狀態技術（SEV-ES），相較於SEV是針對虛擬機器的記憶體存取提供加密保護，SEV-ES則會進一步對CPU的暫存器執行加密，為此，AMD也尋求與其他IT廠商合作，希望能夠發展相關應用。結果率先支援的是VMware，在2020年9月，他們宣布伺服器虛擬化平臺vSphere的7.0 Update1版，將支援SEV-ES；2021年3月vSphere 7.0 Update2登場，VMware運用SEV-ES來提供Confidential vSphere Pod的功能，可促使虛擬機器記憶體持續處於加密狀態，以便防護從Hypervisor層發動的惡意存取行為。

2021年3月他們發表第三代EPYC（7003系列），GCP也宣布將基於這款處理器推出C2D系列執行個體服務，並比照現行的N2D系列，使其同時支援一般用途與機密運算的VM服務。

此外，第三代EPYC處理器又繼續擴充SEV技術陣容，AMD加入安全加密虛擬化－安全巢狀記憶體分頁技術（SEV-SNP），當中新增記憶體完整性防護功能，可針對從Hypervisor層建立隔離執行環境的惡意攻擊手法，提供預防機制。但截至目前為止，尚無公有雲與系統軟體針對這項新特色提供應用上的支援與合作。

而在上述x86平臺之外，IBM大型主機系統、Arm等處理器平臺，也強化機密運算相關功能，希望能以此延伸或擴大應用場景，我們會在接下來的幾篇文章單獨介紹。

【機密運算相關技術涵蓋與區分】關於各種保護「正在使用的資料（Data in use）」的技術，由多家IT廠商組成的機密運算聯盟針對產業的相關用語做了相關調查，產生了上面的關係圖。而這樣的呈現，也顯示大家看待機密運算應用的不同與共通角度。（圖片來源／機密運算聯盟）

公有雲陸續推出機密運算服務，期盼大幅提升資料安全

發展與推動機密運算技術的最主的理由，在於保護「正在使用的資料」，而擁有龐大、多樣工作負載的公有雲服務環境，毫無意外地，成為當前投入態度最為積極的應用場域。

像是微軟Azure、IBM Cloud、GCP，都陸續推出執行個體服務，他們搭配的運算平臺，大多是上述的英特爾內建SGX的Xeon處理器，以及AMD EPYC處理器，而這些都是可以支援一般用途的伺服器處理器平臺。

這意味著，其他雲端服務業者也能跟進這樣的策略，推出同類型服務，而隨著基礎系統軟體平臺的支援，這些業者若要推出機密運算執行個體服務，應該不會有太高的進入門檻。

因此，各家雲服務業者應該要思考的是，如何突顯本身技術對於支援這類應用的競爭優勢，甚至是必須發展更多元的周邊延伸應用，或以此來替旗下其他雲服務與資料處理軟體加值。以目前來看，微軟在這方面的發展，已做出不錯的示範。

而在運算平臺的多樣性而言，我們看到IBM Cloud由於身兼大型主機系統廠商，因此，他們先是發展與提供基於這種架構的機密運算保護機制，後續也與其他機密運算應用廠商合作，搭配Intel SGX來提供解決方案，在2020年11月，也展示紅帽OpenShift與AMD SEV之間的整合應用。

而此舉讓我們想到，另一家公有雲業者GCP也有類似舉動，在2020年10月，他們宣布推出Confidential GKE Nodes預覽版，顯然容器、Kubernetes會是下一個兵家必爭之地。

至於公有雲業者的龍頭AWS，作法與眾不同，在2020年10月，他們推出Nitro Enclaves的延伸應用，用戶可以此針對基於Nitro System 而成的EC2執行個體，建立隔離環境，運作上，Nitro Enclaves會從原本的EC2執行個體當中，透過額外的處理器與記憶體分割來提供隔離區。

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【微軟提供3種機密運算VM，橫跨兩大處理器平臺】在今年5月舉行的Build全球開發者大會期間，微軟揭露他們可提供3種機密運算執行個體服務，當中囊括Intel SGX、AMD SEV等兩大記憶體加密技術。關於這類服務的應用定位為何這樣畫分，微軟表示，英特爾較早推出這類技術，目前功能涵蓋更為周延，而AMD則是在特色與價格有所區隔。（圖片來源／微軟）