蚂蚁集团宣布云原生大规模集群化机密计算框架 KubeTEE 开源

Posted 2021-08-24 思否编辑部

近日蚂蚁集团在上海外滩大会可信原生技术论坛上宣布开源 KubeTEE。

KubeTEE 是一个云原生大规模集群化机密计算框架，旨在解决在云原生环境中 TEE 可信执行环境技术特有的从开发、部署到运维整体流程中的相关问题。这是业界首个开源的 TEE 大规模集群整体解决方案。

背景：

2018年，蚂蚁集团开始全面转型云原生架构。2020 年，该集团又提出了“可信原生（Trust-Native）”的理念，将可信任性渗透到云原生架构的各层之中，打造全栈可信赖的云计算基础设施。

而作为保护应用的运行安全的技术，机密计算理念以及可信执行环境TEE (Trusted Execution Environment) 也被蚂蚁引入并积极实践，形成了 SOFAEnclave 机密计算技术栈。

SOFAEnclave 包括三大组件：

• Occlum LibOS：解决业务开发过程中的问题，如传统TEE应用开发需要切分重构，依赖SDK特定编程语言等问题；
• HyperEnclave：解决TEE部署环境问题，如硬件TEE不普及、软硬件TEE使用一致性等问题；
• KubeTEE：解决TEE集群问题，包括云原生环境特有的从开发、部署到运维整体流程中的相关问题。

此前，Occlum LibOS 已经开源，并捐献给了 CCC（Confidential Computing Consortium）机密计算联盟。CCC 机密计算联盟隶属于 Linux 基金会，由业界多家科技巨头发起，致力于保护计算数据安全。Occlum 捐献给 CCC，则将成为 CCC 社区首个中国发起的开源项目。

提到KUbeTEE的话，首先要了TEE代表什么？

随着云计算的快速发展，越来越多的关键性服务和高价值数据被迁移到了云端。云安全也因此成为学术界和工业界关注的一个焦点。

近年来，云安全领域最重要的一项技术进展名为机密计算（Confidential Computing）。机密计算填补了当前云安全的一项空白——使用中数据（Data-in-use）的加密。过去通行的做法是对数据在存储中（比如硬盘）和传输中（比如网络）加密，而在使用中（比如内存）解密，以便处理。而机密计算可以保护使用中数据的机密性和完整性。

目前，多家云计算巨头都在不约而同地推广这项技术：微软已于 2017 年 7 月宣布开始接受 Azure 机密计算的早期试用申请；IBM 于 2017 年 12 月宣布 IBM 云数据保护（Cloud Data Guard）的预览版；谷歌也于 2018 年 5 月开源了名为 Asylo 的机密计算框架。

那么，机密计算究竟是如何实现的呢？

实际上，上述所有云计算巨头在实现机密计算时都离不开一种称为“可信执行环境（TEE）”的技术。

顾名思义，TEE 提供一种与不可信环境隔离的安全计算环境，正是这种隔离和可信验证机制使得机密计算成为可能。

TEE 一般是直接基于硬件实现的，比如 Intel SGX，AMD SEV，ARM TrustZone，以及 RISC-V Keystone 等；基于虚拟化技术也可以构造 TEE，比如微软的 VSM，Intel 的 Trusty for iKGT & ACRN，但尚不能匹敌硬件 TEE 的安全性。

其中，Intel 软件防护拓展（Software Guard Extensions，简称 SGX）是目前商用 CPU 中最为先进的 TEE 实现，它提供了一套新的指令集使得用户可以定义称为 Enclave 的安全内存区域。CPU 保证 Enclave 与外界隔离，从而保护其中的代码和数据的机密性、完整性和可验证性。不同于之前的 TEE 实现，比如 ARM TrustZone，SGX 每个 APP 都可以有自己独立的 TEE，甚至可以创建多个 TEE，而 TrustZone 是整个系统有一个 TEE；这里也省去了向设备厂商申请将 TA 装入 TEE 的过程。由于 SGX 的先进性，目前云端机密计算领域甚至已公认用 Enclave 这个词来指代 TEE。

KubeTEE 则是云原生场景下如何使用 TEE 技术的一套整体解决方案，包括多个框架、工具和微服务的集合。其结合了 Kubernetes 和 TEE 两个重要技术方向，解决可信应用从单点到容器化集群实施过程中的相关问题。

KubeTEE 的目标之一是提供 Serverless 形态的机密计算服务，比如 Trusted FaaS，让业务方只需要实现业务核心逻辑，就可以简单地将之提交到 TEE 环境中运行，而不用重复整套的业务服务开发、部署和运维的流程。

KubeTEE：金融级云原生的机密计算集群

针对 Enclave 集群化方面的问题，蚂蚁集团去年就开始思考如何能更高效和简洁的使用 TEE 资源提供机密计算服务，他们的解决方法是 KubeTEE——结合云原生，提供机密计算集群服务。

一方面避免了业务用户重复进行基础设施建设，另一方面用户注册账号即可使用机密计算集群服务，大大降低了机密计算门槛，提高了易用性和利用率。KubeTEE 为了更高效的使用物理资源，基于 k8s + container 更优雅地部署和管理机密计算镜像和 EPC 资源。基于 k8s 的容器调度能力，KubeTEE 可以快速实现机密计算服务资源的横向扩缩容。概括来说，他们希望以一种更加云原生的方式来使用 Enclave 和机密计算集群资源。

提供基于 Enclave Container 的业务部署能力，基础设施运维和业务无感知升级等能力；

提供 Serverless 机密计算服务，基于通用的机密计算资源池支持业务服务；

基于通用的机密计算组件、中间件服务和研发流程结合提供平台化的业务开发能力；

实现 Serverless 机密计算集群的过程，我们一方面提供最终态的机密计算服务，同时将过程中积累的组件抽象化为可复用模块，应对不同业务的定制化需求，提升机密计算业务的 Enclave 开发效率。

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蚂蚁集团方面表示，目前，虽然 KubeTEE 已经可以较大程度帮助业务方降低 TEE 开发复杂度，但还有很大的进步空间。KubeTEE 下一阶段将更多关注云原生场景和机密计算的结合，持续贡献更多组件以及通用服务，让 TEE 的使用更高效、更简单、更云原生化。也 KubeTEE 能和业界携手，共建更完整的云端安全计算生态。