Wykonywanie w TEE

Uruchamianie prywatnego kodu w bezpiecznych środowiskach wykonawczych.

Czym są TEE?

Zaufane środowiska wykonawcze zapewniają sprzętowo wspierane bezpieczne obliczenia poprzez izolowane strefy wykonywania wewnątrz procesorów, w których wrażliwy kod i dane pozostają chronione nawet przed uprzywilejowanym oprogramowaniem systemowym. Można je sobie wyobrazić jako sejf wewnątrz CPU, w którym wrażliwy kod działa w izolacji od całej reszty systemu.

Taka izolacja zapewnia integralność obliczeń — gwarantuje, że kod wykonuje się dokładnie tak, jak został zaprojektowany, bez możliwości manipulacji. Jednocześnie prywatność jest zachowana dzięki szyfrowaniu zarówno danych w pamięci, jak i wyników obliczeń.

Bezpieczne enklawy

Zaszyfrowane i odizolowane obszary pamięci oraz obliczeń, niedostępne dla systemu operacyjnego i innych aplikacji.

Izolacja sprzętowa

Rozszerzenia CPU, takie jak Intel SGX lub ARM TrustZone, które wymuszają izolację na poziomie sprzętowym.

TEE vs. ZKP

Zaufane środowiska wykonawcze

+Wysoka wydajność dla ogólnych obliczeń

+Odpowiednie do aplikacji czasu rzeczywistego

+Gwarancje bezpieczeństwa oparte na sprzęcie

-Wymagają zaufania do producentów chipów

-Podatne na ataki sprzętowe

Dowody zerowej wiedzy

+Czyste gwarancje kryptograficzne

+Brak konieczności zaufania do sprzętu

+Silniejsze bezpieczeństwo teoretyczne

-Wysoki koszt obliczeniowy

-Ograniczone do określonych typów obliczeń

Kluczowe ograniczenia

Model zaufania zkTLS

Protokół zkTLS umożliwia udowadnianie właściwości połączeń TLS (używanych przez HTTPS) za pomocą dowodów zerowej wiedzy. Pozwala to klientowi udowodnić weryfikatorowi, że skutecznie nawiązał bezpieczne połączenie z określonym serwerem i wymienił konkretne dane — bez ujawniania prywatnej treści komunikacji.

Ten scentralizowany model zaufania stoi jednak w sprzeczności z założeniami zdecentralizowanego zaufania w blockchainie, gdzie żadna pojedyncza jednostka nie powinna mieć uprzywilejowanej władzy, a wszystkie reguły protokołu powinny być weryfikowalne przez każdego uczestnika.

Brak wsparcia dla GPU

Choć TEE, takie jak Intel SGX i ARM TrustZone, zapewniają silne gwarancje bezpieczeństwa dla operacji wykonywanych na CPU, nie oferują natywnego wsparcia dla zabezpieczania obliczeń wykonywanych na GPU. Tworzy to poważną lukę w przypadku aplikacji blockchain wymagających wysokowydajnego przetwarzania równoległego.

Problem jest szczególnie istotny w zastosowaniach takich jak inferencja modeli AI, operacje kryptograficzne, które mogłyby znacząco skorzystać z akceleracji GPU.

Brak wsparcia GPU w TEE oznacza, że każde obliczenie wymagające GPU musi być wykonane poza zaufanym środowiskiem (co obniża bezpieczeństwo), albo zostać wykonane na CPU wewnątrz enklawy znacznie mniej wydajnie.

Dodatkowo brak standardowych protokołów atestacji GPU oznacza, że nawet jeśli producenci sprzętu wprowadziliby wsparcie TEE dla GPU, potrzebne byłyby znaczne prace, aby zintegrować je z istniejącymi mechanizmami weryfikacji blockchain.

Innowacja Ritual

Ulepszone pochodzenie TLS

Ritual wprowadza dowód pochodzenia TLS oparty na TEE, który ulepsza model zaufania zkTLS poprzez zakończenie połączenia TLS wewnątrz bezpiecznej enklawy.

TEE może generować kryptograficzne atestacje potwierdzające, że nawiązano prawidłowe połączenie TLS, wymieniono określone dane, przy jednoczesnym zachowaniu poufności kluczy prywatnych i danych sesji.

Zamiast ufać centralnemu weryfikatorowi, uczestnicy muszą ufać jedynie kluczom atestacyjnym producenta TEE. Choć nadal jest to element scentralizowany, stanowi znacznie mniejszą powierzchnię ataku i jest bardziej zgodny z istniejącymi założeniami zaufania infrastruktury PKI w sieci.

TEE może również weryfikować certyfikaty TLS względem wielu głównych urzędów certyfikacji, generować zwięzłe dowody poprawnych łańcuchów certyfikatów, co umożliwia zdecentralizowaną weryfikację właściwości TLS bez ujawniania prywatnej komunikacji.

Takie podejście zapewnia wiele z tych samych gwarancji co zkTLS, ale z założeniami zaufania lepiej dopasowanymi do protokołów blockchain.

Wsparcie dla obciążeń GPU

Ritual wprowadza innowacyjne podejście rozszerzające weryfikowalne obliczenia oparte na TEE na obciążenia GPU, szczególnie w kontekście inferencji AI.

Protokół wykorzystuje TEE działające na CPU do orkiestracji operacji GPU, ich atestacji. Tworzy to bezpieczny most między zaufanym środowiskiem CPU a niezaufanym, lecz bardzo wydajnym GPU.

TEE weryfikuje dane wejściowe, zarządza operacjami kryptograficznymi, sprawdza wyniki obliczeń GPU poprzez kontrolę określonych właściwości i niezmienników wyjścia GPU.

W praktyce tworzy to zweryfikowaną „piaskownicę” dla obciążeń GPU.

Ta architektura pozwala Ritual zachować właściwości bezpieczeństwa TEE, jednocześnie wykorzystując ogromne możliwości równoległego przetwarzania GPU do inferencji AI.

Na przykład TEE może: weryfikować wagi modelu, sprawdzać poprawność przetwarzania danych wejściowych, zapewniać integralność wyników inferencji,bez konieczności bezpośredniej atestacji GPU.

To hybrydowe podejście stanowi praktyczne rozwiązanie umożliwiające wprowadzenie akcelerowanej przez GPU inferencji AI do świata weryfikowalnych obliczeń oraz otwiera nowe zastosowania dla zdecentralizowanej inferencji AI przy zachowaniu silnych gwarancji bezpieczeństwa dzięki mechanizmom atestacji TEE.