Kryptera data innan du skickar den till molnet skyddar den mot angripare, men kräver att molnet beräknar på krypterad data. Tillförlitliga moduler, såsom SGX enklaver, lovar att tillhandahålla en säker miljö där data kan dekrypteras och sedan bearbetas. Dock sårbarheter i det exekverade programmet, som blir en del av den betrodda kodbasen (TCB), ger angripare gott om möjlighet att köra godtycklig kod inne i enklaven. Denna kod kan ändra dataflödet av programmet och läcka hemligheter via SGX sidokanaler. Eftersom en större kodbas är full av sårbarheter, är det ingen bra idé att outsourca hela program till SGX enklaver. Ett säkert alternativ som enbart bygger på kryptografi skulle vara helt homomorfisk kryptering. På grund av dess höga beräkningskomplexitet är det dock osannolikt att den kommer att antas inom en nära framtid. Forskare har gjort flera förslag för att omvandla program för att utföra krypterade beräkningar på mindre kraftfulla krypteringssystem. Men nuvarande strategier stöder inte program som gör kontroll-flöde beslut baserade på krypterade data. Vi introducerar begreppet dataflow autentisering (DFAuth) för att möjliggöra sådana program. DFAuth hindrar en motståndare från att godtyckligt avvika från dataflödet av ett program. Vår teknik erbjuder därför skydd mot de sidokanalsattacker som beskrivs ovan. Vi implementerade DFAuth med hjälp av en ny autentiserad homomorphic krypteringsschema, en Java bytecode-tobytecode kompilator som producerar fullt körbara program, och en SGX enklave kör en liten och programoberoende TCB. Vi applicerade DFAuth på ett existerande neuralt nätverk som utför maskininlärning på känsliga medicinska data. Omvandlingen ger ett neuralt nätverk med krypterade vikter, som kan utvärderas på krypterade ingångar i 0,86 s.
Senaste arbete REF, föreslagna dataflöde autentisering kontroll med hjälp av homomorfisk kryptering och SGX enklaver som hindrar en motståndare från att ändra programmet.
Computation on Encrypted Data using Dataflow Authentication
{'venue': None, 'journal': 'Proceedings on Privacy Enhancing Technologies', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}