A Survey of Secure Computation Using Trusted Execution Environments

要約

トラステッド コンピューティングを支える重要なテクノロジとして、トラステッド実行環境 (TEE) を使用すると、機密性と完全性を保証しながら、オンプレミスとオフプレミスの両方のデータに対して計算タスクを開始できます。
この記事では、TEE ベースの安全な計算プロトコルの体系的なレビューと比較を提供します。
最初に、安全な計算プロトコルを 3 つの主要なカテゴリ、すなわち安全な外部委託計算、安全な分散計算、安全なマルチパーティ計算に分類する分類法を提案します。
これらのプロトコルを公正に比較できるように、設定、方法論、セキュリティ、およびパフォーマンスの 4 つの側面に関する包括的な評価基準も提示します。
これらの基準に基づいて、汎用の計算機能と、プライバシーを保護する機械学習や暗号化されたデータベースクエリなどの特殊な目的の計算機能の両方について、最先端の TEE ベースの安全な計算プロトコルを確認、議論、比較します。
私たちの知る限り、この記事は TEE ベースのセキュア コンピューティング プロトコルをレビューする最初の調査であり、包括的な比較は、実際の展開に適したプロトコルを選択するためのガイドラインとして役立ちます。
最後に、いくつかの将来の研究の方向性と課題についても説明します。

要約(オリジナル)

As an essential technology underpinning trusted computing, the trusted execution environment (TEE) allows one to launch computation tasks on both on- and off-premises data while assuring confidentiality and integrity. This article provides a systematic review and comparison of TEE-based secure computation protocols. We first propose a taxonomy that classifies secure computation protocols into three major categories, namely secure outsourced computation, secure distributed computation and secure multi-party computation. To enable a fair comparison of these protocols, we also present comprehensive assessment criteria with respect to four aspects: setting, methodology, security and performance. Based on these criteria, we review, discuss and compare the state-of-the-art TEE-based secure computation protocols for both general-purpose computation functions and special-purpose ones, such as privacy-preserving machine learning and encrypted database queries. To the best of our knowledge, this article is the first survey to review TEE-based secure computation protocols and the comprehensive comparison can serve as a guideline for selecting suitable protocols for deployment in practice. Finally, we also discuss several future research directions and challenges.

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