コンフィデンシャル・コンピューティング
およびインテル® SGXについてのご紹介
小佐原 大輔インテル株式会社
新規事業推進本部

エンド・トゥ・エンドのデータ保護実現の為の最後の砦＝アプリケーション実行時のデータ保護
従来技術で保護が可能

保管時
データの暗号化による保護© 2022 Intel Corporation. 無断での引用、転載を禁じます。

転送時

実行時

通信経路でのデータの暗号化(例：SSL/TLS, IPsec 等

ソフトウェアがデータ処理時にメモリ上に存在しているデータの保護2

アプリケーション実行時のデータ保護が必要な理由
機密データを処理するときの一般的な流れ
I/O

メモリ

①処理対象データ受け取り②メモリ上に展開

暗号化済み
平文③データ復号化④データ処理⑤結果を再度暗号化⑥ 結果データ出力

メモリへの主な攻撃手法••••

データ解析、リバース・
エンジニアリング
メモリ上データ

メモリ上のデータは暗号化されていない= 攻撃を受けるリスクが存在

攻撃者(外部/内部)

バッファオーバーフロー等といったソフトウェアの脆弱性を利用した権限昇格攻撃
不正に改ざん等された OS/仮想マシンモニタによるメモリダンプコールドブート攻撃権限を持つ内部のシステム管理者によるメモリダンプ

アプリケーション実行時のメモリ上のデータ保護が必要不可欠© 2022 Intel Corporation. 無断での引用、転載を禁じます。

3エンド・トゥ・エンドのデータ保護実現の為の最後の砦＝アプリケーション実行時のデータ保護
従来技術で保護が可能

保管時
データの暗号化による保護

秘密計算によって保護

転送時

実行時

通信経路でのデータの暗号化(例：SSL/TLS, IPsec 等

ソフトウェアがデータ処理時にメモリ上に存在しているデータの保護

秘密計算を実現するための主な手法
1. アーキテクチャ的な手法： 秘密分散(sMPC)
2. メモリ上のデータを暗号化する手法
2-1: ソフトウェアによる手法: 準同型暗号などなど

2-2: ハードウェアによる手法: ハードウェア TEE (通称：コンフィデンシャル コンピューティング), TME など•

主なハードウェア TEE 方式： インテル® SGX など© 2022 Intel Corporation. 無断での引用、転載を禁じます。

4コンフィデンシャル・コンピューティング (HW TEE 技術)
プライバシー保護とセキュリティの技術革新
参加企業• IT 業界全体での取組み• コンフィデンシャル コンピューティング・コンソー
シアムという様々なIT関連企業によって構成されているコンソーシアムによって推進
クラウド等のマルチテナン• ト環境や、複数パーティーコンフィデンシャル コンピューティングの市間でのデータ処理に伴う場セュリティの懸念を払拭すについてる技術として注目

https://confidentialcomputing.io

プレミアム・メンバー• 2026年までに最大 90-95% の年間成長率が見込まれる (Everest Group 調べ)

インテルはコンフィデン
シャル コンピューティン
グ・コンソーシアムの2018 年創立メンバー
出典：https://confidentialcomputing.io/wp-content/uploads/sites/85/2021/10/Everest_Group_-_Confidential_Computing_-_The_Next_Frontier_in_Data_Security_-_2021-10-19.pdf© 2022 Intel Corporation. 無断での引用、転載を禁じます。

5インテル® ソフトウェア・ガード・エクステンションズ(通称：インテル® SGX)
コンフィデンシャル コンピューティングを実現する技術(HW TEE)のひとつ
アプリケーション毎に隔離、暗号化されたメモリ領域を作成▪ ソフトウェア攻撃からの保護

セキュアエンクレーブ＝
アプリケーション毎に暗号化されたメモリ領域

セキュア
エンクレーブアプリ

OSや、デバイスドライバ、BIOS や VMM等が危険に晒された状態でも、アプリケーションのデータを保護可能

アプリ

セキュア
エンクレーブ

オペレーティングシステム▪ より強固な秘密保護
攻撃者がシステム全体のコントロールを持っている状態でも有効▪ 様々なメモリ攻撃からの防御
メモリバススニーピング、メモリタンパリ
ング、コールドブート攻撃への耐性

仮想マシンモニター
ハードウェア▪ ハードウェアベースの認証(アテステーション) を提供
インテル®SGX© 2022 Intel Corporation. 無断での引用、転載を禁じます。

他の HW TEE 技術では権限付きソフトウェアによって攻撃を受けてしまうリスクが存在

最小サイズのトラステッド・コンピューティング・ベース(TCB: 攻撃可能領域) を実現

防御が難しい領域や攻撃手法からのデータ保護を強化
透明性の確保、説明責任の徹底

TEE の適切さ(CPU の真贋性、FW の状態)と、エンクレーブ上で動作するコードの改ざんが無いことを検証
6

PROTECTTHE DATA

主な HW TEE の実装方式

IN-USE

メモリの隔離を実現する技術はインテル® SGX 以外でも存在隔離されている領域

アプリケーション

VM 単位の隔離
メリット：導入の容易さ
アプリケーション・コードの改変が不要なため手軽に導入できる
主な利用用途：クラウドでのテナント隔離
クラウド事業者やハードウェ
アを共有しているほかのテナントから 、自分の仮想マシ
ン上のメモリを秘匿化できる単位の隔離

インテル® TDXAMD SEV-SNP 等

インテル® SGX等

導入の容易さ攻撃可能範囲の小ささ

アプリ

アプリ

ゲスト OS (VM)

ゲスト OS (VM)

ハイパーバイザー

防げない脅威：OS からのア
プリのメモリへのアクセス• ゲスト OS の脆弱性を利用した攻撃• ゲスト OS 管理者からのアクセス
等

ホスト OS

アプリ

アプリ

ゲスト OS (VM)

ゲスト OS(VM)

ハイパーバイザー
ホスト OS

メリット：セキュリティの強固さ
VM単位の隔離で防げない攻撃(OSの脆弱性を利用した攻撃や、OS管理者からの不正アクセス)を防ぐことが可能
主な利用用途：内部関係者/パートナーに対しても処理中のデータを秘匿したいケース
例： 秘密鍵の管理、ブロックチェーン、顧客プライバシー情報等の処理、電子投票、連合学習、マルチ・パーティ計算 等
7© 2022 Intel Corporation. 無断での引用、転載を禁じます。

7

インテルのサーバー向けCPUにおける
SGX 拡張の歴史

EPC: Enclave Page Cache =SGX で隔離可能なメモリ

SGX2 世代Intel® Xeon® E3128MB EPC

Intel® SGX カード
3 x 128MB EPC

2018

2019

Intel® Xeon® E
2000 シリーズ
256MB EPC

2020

第3世代 Intel® Xeon® SP
1 CPU あたり最大512GB のEPC

2021

世代が進むことによってより大きなサイズのメモリの隔離が可能＝AIやML 等メモリを大量消費する用途への適用も容易に© 2022 Intel Corporation. 無断での引用、転載を禁じます。

現在8インテル® SGX ：多様なパートナーからのサポート1 ,2
ソリューション & サービス

開発環境

クラウド・サービス・プロバイダー

1 . Not an exhaustive list; ecosystem is growing all the time.
© 2022 Intel Corporation. 無断での引用、転載を禁じます。

OS / VMM

ランタイム環境

2. Majority in production; see vendors for specific readiness timelines.
9インテル® SGX のユースケース

インテル® SGX の主な利用シーン

クラウド環境マルチテナントなパブリッククラウド環境でのデータ保護を実現

セキュアな鍵管理
従来専用 HW で実現をしていた HSM の機
能を汎用サーバー上で実現。より柔軟かつスケーラブルな分散アーキテクチャでの鍵管理を実現© 2022 Intel Corporation. 無断での引用、転載を禁じます。

機械学習

連合学習

顧客のプライバシー情報や自社が持つIP情報等の秘匿性を担保した状態での機械学習処理を実現

分散された環境にてデータを集約せずに機械学習を実行。学習アルゴリズムと処理
データの秘匿性を担保

ブロックチェーン

マルチパーティー計算

オフチェーン処理の秘匿化、改ざん防止(あてステーション機能を利用) など

100%の信頼が担保されない相手とのデータ連携をセキュアに実現

11インテル® SGX の 金融向けユースケース
連合学習によるマネーロンダリングおよびテロ資金対策手法
Consilient の連合学習によるアプローチ

現在の対策手法

不正行為

銀行A

銀行B

銀行B

銀行C

False
Positives

False
Positives

False
Positives

Unknownrisks

Unknownrisks

Unknownrisks

Data Privacy=Insight
vacuumData Privacy=Insight
vacuumData Privacy=Insight
vacuum• 現状のAML/CFT システムのトランザクション監視によって生成されるアラートのうち、95% 以上は誤検知1• 不正検知の為の機械学習では高度な秘匿データを取り扱うため、複数銀行間でのデータ連携を行っての機械学習をとることが難しく、複数の銀行で同様の手口を実行されてしまう

不正行為

AML 検知モデルの更新

銀行 A
ハイパーパラメータのアップデート

インテル® SGX を使用した連合学習によって、銀行は顧客の個人情報を開示することなく、 誤検出を 83%削減

AML 検知モデルの更新

銀行C¹ 参照元: https://www.unodc.org/unodc/en/money-laundering/globalization.html© 2022 Intel Corporation. 無断での引用、転載を禁じます。

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Intel® SGX の ヘルスケア向けユースケース
ドイツでの電子健康記録（eHR）データの利活用
背景：
ドイツでは患者の所見、 診断、治療方法、治療手段、治療報告書、予防接種などのデータは電子健康記録(eHR)に保存されている

医療機関

そのような eHR データをセキュアに利活用できるシステムをインテル® SGX 上で実装
例：健康データ
分析・AI システム

保険会社
秘密計算実行環境
Intel®
SGX

例：処方箋システム•

目的：より優れた医療、保険の提供•

秘密計算環境には認められた医療機関、保険会社のみがアクセス可能だが、参加者にも計算途中のデータ(患者のプライバシー情報など)は取得できない•

データ利用にあたってはユーザの同意が必須

現在の状況•2021年1月より運用開始：7500万人の被保険者の電子健康記録を実
装• 5つの医療保険会社が参加 (2300万人をカバー)
ユーザー• 既に 100万人のユーザが利用
データ保存領域(暗号化済み)© 2022 Intel Corporation. 無断での引用、転載を禁じます。

• 2021年7月より、電子処方箋システムの運用を秘密計算実行環境で実
装 – 年間 8億件の医薬品取引を想定
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日本国内でのインテル® SGX のユースケース
インターネット投票システム実証実験 （LayerX 様事例)
集計プログラム

集計プログラム

攻撃者
A → X氏B → X氏C → Y氏

候補者X(外部・内部)

候補者X

有権者

候補者 X : ~票
候補者 Y : ~票

候補者X

候補者X

候補者Y

**x! →*&*!
y*&→ **;’

結果• 個人情報の閲覧• 集計プログラムの改ざん

投票データ

候補者Y

有権者
集計サーバ

Anonify・SGXなしの場合

投票データ
集計サーバ

暗号化

• 投票結果のみ取得可能• 個人情報の閲覧不可• プログラムの改ざん
不可Anonify・SGXありの場合• 株式会社LayerX 様が提供する、Intel™ SGXを活用した秘匿化ソリューションである「Anonify」を活用した電子投票システムの実証実験• 将来のインターネット投票を見据え、高い秘匿性と非改ざん性を備えた市民意見収集システ
ムをつくば市で実証(協力会社：株式会社VOTE FOR様、株式会社LayerX様)
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000083.000036528.html© 2022 Intel Corporation. 無断での引用、転載を禁じます。

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まとめ
▪ コンフィデンシャル・コンピューティング(HW TEE) およびインテル® SGX のご紹介
• コンフィデンシャル・コンピューティングはIT業界全体での取り組みで、今後大きな市場の成長が見込まれている• インテル® SGX ：最も歴史と実績のある HW TEE 技術• アプリケーション単位の隔離を実現している技術で、VM単位の実装と比較して強固なセキュリティを提供• SGX 対応プロセッサの進化により、より高速に、より多様な用途にも対応• 数々の導入実績と様々なパートナー様からのソリューションが提供済み。
代表的な例として• いますぐにインテル® SGX を使えるクラウド環境としてのマイクロソフト様の「 Azure Confidential Computing」 → この後のマイクロソフト 佐藤様のセッション• SGX に対応したソフトウェアを簡単に開発するためのソリューションとしての「Conclave」 → この後の SBI R3 堀田様のセッション© 2022 Intel Corporation. 無断での引用、転載を禁じます。

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