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3-2 可信密态数据库研究进展与应用实践 -汪晟
信息技术
2022-07-18
DataFunSummit2022:数据安全与隐私计算峰会
张博卿
核心观点与挑战
数据库作为云上应用的关键环节,其安全性至关重要。传统数据库系统默认在可信任环境下运行,但在云数据库和不可信环境下,数据安全面临严峻挑战。
数据泄露事件频发,单次事件平均损失386万美元,数据归属、流通性和合规性成为企业面临的主要问题。
下一代数据库安全可信体系需满足安全上云、数据流通、云原生安全可信数据库、隐私增强数据联合计算、企业级安全能力等要求。
全密态数据库技术进展
全密态数据库与现有数据库加密技术的差异在于,后者不考虑数据库内核中数据(data in use)的安全,而全密态数据库提供端到端全程加密。
全密态数据库面临的技术挑战包括如何在密文状态下进行数据查询、计算应用,以及如何平衡安全性、功能性和性能。
密码学方案如同态加密(HHE)、保序加密(OPE)、可搜索加密(SEE)存在功能、安全和性能局限。
可信执行环境(TEE)如Intel SGX提供安全隔离的明文计算环境,但存在功能限制、性能开销和TCB依赖等局限。
全密态数据库架构设计
基于TEE的全密态数据库架构设计需考虑DBMS置入Enclave、执行模块置入Enclave、数据操作置入Enclave等方案,并权衡安全性、功能性和性能。
架构设计空间研究探索了不同设计维度对系统的影响,并提出Trade-off机制将选择权交还给用户。
全密态数据库产品落地
全密态数据库产品落地面临TEE支持、全加密内核、数据库产品形态、业务接入与迁移、跨平台密态计算等挑战。
阿里云PolarDB/RDS全密态数据库通过客户端加密数据、支持密文上数据库原生SQL能力、兼容数据库生态工具、支持跨平台密态计算等方式实现业务“零修改”迁移。
全密态数据库应用实践
典型业务场景包括平台安全运维、多源数据融合、敏感数据合规等。
客户案例1(财报系统)展示了全密态数据库如何解决数据安全等级高、敏感信息不收敛、依赖DB计算能力等问题。
客户案例2(隐私增强计算平台)展示了全密态数据库如何支持大规模跨组织联合分析,解决数据安全顾虑问题。
研究结论
全密态数据库将成为保护数据安全的“利器”,以技术手段保障数据库端到端的数据机密性,并支持数据库运维、敏感数据管理、数据流通等。
技术标准化与广泛应用仍需要更多时间的沉淀。
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