Confidential Computing 2025 - 使用中データの保護

機密コンピューティングとは

機密コンピューティング（Confidential Computing）は、データのライフサイクルにおける「使用中」の状態を保護するセキュリティ技術です。従来のセキュリティでは、データの保護は「保存時（Data at Rest）」と「転送時（Data in Transit）」に焦点が当てられてきました。しかし、データが実際に処理される瞬間、つまりメモリ上で復号化され、CPUで計算される際には、従来の暗号化では保護できない脆弱性が存在していました。

機密コンピューティングは、この「使用中のデータ（Data in Use）」を保護することで、データ保護の最後のフロンティアを埋める革新的な技術です。ハードウェアベースのセキュリティ機構を利用し、処理中のデータを隔離された安全な環境（エンクレーブ）内で保護します。

なぜ今、機密コンピューティングが重要なのか

2025年現在、クラウドコンピューティングの普及により、企業の機密データが外部のインフラストラクチャで処理されることが一般的になっています。しかし、クラウド環境では以下のような脅威が存在します。

• 特権アクセスの悪用: クラウドプロバイダーの管理者やハイパーバイザーからのアクセス
• サイドチャネル攻撃: 同一物理サーバー上の他のテナントからの攻撃
• メモリダンプ攻撃: 物理的なメモリへのアクセスによるデータ窃取
• コールドブート攻撃: 電源を切った直後のメモリからのデータ抽出

機密コンピューティングは、これらの脅威に対してハードウェアレベルで対抗することができます。

TEE（Trusted Execution Environment）の仕組み

機密コンピューティングの中核となる技術が、TEE（Trusted Execution Environment：信頼できる実行環境）です。TEEは、プロセッサ内に隔離された安全な領域を作成し、その中で機密性の高いコードとデータを保護します。

TEEの基本原理

TEEは以下の3つの主要な機能を提供します。

1. 隔離（Isolation）

TEE内のコードとデータは、オペレーティングシステム、ハイパーバイザー、さらにはハードウェアの管理者からも完全に隔離されます。この隔離はハードウェアレベルで実装されているため、ソフトウェアベースの攻撃では突破できません。

2. 機密性（Confidentiality）

TEE内のメモリは暗号化され、外部からの読み取りが不可能です。たとえ物理的にメモリにアクセスしても、暗号化されたデータしか見ることができません。

3. 整合性（Integrity）

TEE内のコードとデータは、改ざんから保護されます。外部からの不正な変更が検出され、拒否されます。

アテステーション（Attestation）

TEEの重要な機能の一つが、リモートアテステーションです。これは、TEE環境が正しく設定され、信頼できる状態にあることを第三者に証明する仕組みです。

アテステーションの流れ:
1. TEE環境が起動時に自身の状態を測定
2. 測定結果をハードウェア署名で証明
3. リモートの検証者が署名を確認
4. 信頼できる環境であることを確認後、機密データを送信

この仕組みにより、クラウド上のTEE環境が正当であることを確認してから、機密データを送信することが可能になります。

主要ベンダーの実装

Intel SGX（Software Guard Extensions）

Intel SGXは、2015年に導入された機密コンピューティング技術の先駆者です。SGXは「エンクレーブ」と呼ばれる保護された実行環境を作成し、アプリケーションの一部を安全に実行します。

Intel SGXの特徴

• 細粒度の保護: アプリケーションの特定の部分のみをエンクレーブ化
• 小さなTCB: 信頼する必要のあるコードベースが小さい
• 成熟したエコシステム: 開発ツールやSDKが充実

SGXの技術的詳細

// SGXエンクレーブの基本的な構造
enclave {
    // 信頼できるコード
    trusted {
        public void process_sensitive_data(
            [in, size=len] uint8_t* encrypted_data,
            size_t len,
            [out, size=result_len] uint8_t* result,
            size_t result_len
        );
    };

    // 外部との通信インターフェース
    untrusted {
        void ocall_print_string([in, string] const char* str);
    };
};

2025年には、Intel SGX 2.0が広く普及し、より大きなメモリ容量（最大1TB）をサポートするようになりました。また、第4世代Xeonプロセッサでは、SGXのパフォーマンスが大幅に向上しています。

AMD SEV（Secure Encrypted Virtualization）

AMD SEVは、仮想マシン全体を暗号化する技術です。Intel SGXがアプリケーションレベルの保護を提供するのに対し、SEVは仮想マシン全体を保護対象とします。

AMD SEVの進化

• SEV（2017年）: 仮想マシンメモリの暗号化
• SEV-ES（2019年）: レジスタ状態の暗号化を追加
• SEV-SNP（2021年）: 整合性保護とアテステーションを強化

SEV-SNPの主要機能

block-beta
  columns 1
  block:guest["ゲストVM（機密データ）"]
    columns 1
    block:memory["暗号化されたメモリ空間"]
      m1["各VMに固有の暗号鍵"]
      m2["ハイパーバイザーからも保護"]
    end
  end
  block:asp["AMD Secure Processor"]
    a1["鍵管理"]
    a2["アテステーション"]
  end

2025年には、AMD EPYC 5世代目（Turin）プロセッサで、SEV-SNPの性能が30%向上し、より多くの仮想マシンを同時に保護できるようになりました。

ARM TrustZone

ARM TrustZoneは、モバイルデバイスやIoTデバイスで広く使用されている機密コンピューティング技術です。プロセッサを「セキュアワールド」と「ノーマルワールド」の2つの実行環境に分離します。

TrustZoneの活用事例

• スマートフォンの指紋認証・顔認証
• デジタル著作権管理（DRM）
• モバイル決済のセキュリティ
• IoTデバイスの認証

2025年には、ARM Confidential Compute Architecture（CCA）が本格的に展開され、サーバー市場でもARMベースの機密コンピューティングが利用可能になっています。

NVIDIA Confidential Computing

2025年の重要な進展として、NVIDIAのGPUにおける機密コンピューティングのサポートがあります。H100およびH200 GPUでは、Confidential Computing機能が統合され、AIワークロードの機密性を保護できるようになりました。

block-beta
  columns 1
  block:workload["機密AIワークロード"]
  end
  block:gpu["GPU TEE（Trusted Execution Env）"]
    g1["モデルの重み暗号化"]
    g2["推論データの保護"]
    g3["アテステーション"]
  end
  block:cpu["CPU TEE（SEV-SNP/SGX）"]
  end

クラウドサービスの機密コンピューティング

Azure Confidential Computing

Microsoftは機密コンピューティングの先駆者として、Azure上で包括的なサービスを提供しています。

主要サービス

• Azure Confidential VMs: AMD SEV-SNPまたはIntel TDXを使用した機密仮想マシン
• Azure Confidential Containers: Kubernetes上での機密コンテナ実行
• Azure Attestation: リモートアテステーションサービス
• Azure Key Vault Managed HSM: 機密コンピューティングと統合された鍵管理

実装例: Azure Confidential VMの作成

# Azure CLIでConfidential VMを作成
az vm create \
  --resource-group myResourceGroup \
  --name myConfidentialVM \
  --image Canonical:0001-com-ubuntu-confidential-vm-jammy:22_04-lts-cvm:latest \
  --size Standard_DC4s_v3 \
  --security-type ConfidentialVM \
  --os-disk-security-encryption-type VMGuestStateOnly \
  --enable-vtpm true \
  --enable-secure-boot true

AWS Nitro Enclaves

AWSは、独自のNitro Systemアーキテクチャを基盤とした機密コンピューティング環境を提供しています。

Nitro Enclavesの特徴

• 完全な隔離: 親インスタンスからも隔離された実行環境
• 暗号化アテステーション: AWS KMSとの統合
• 柔軟なリソース割り当て: CPUとメモリを動的に割り当て

Nitro Enclavesの構成例

# enclave-config.yaml
version: 1.0
enclave:
  cpu_count: 2
  memory_mib: 4096

# アプリケーション用Dockerfile
FROM amazonlinux:2
RUN yum install -y aws-nitro-enclaves-sdk-bootstrap
COPY ./sensitive_app /app/
CMD ["/app/sensitive_app"]

AWS Nitroの2025年アップデート

• Graviton4プロセッサでのNitro Enclavesサポート
• 最大16 vCPU、128GBメモリまでのエンクレーブ拡張
• マルチリージョンアテステーションの簡素化

Google Cloud Confidential Computing

Google Cloudは、AMD SEV技術を基盤とした機密コンピューティングサービスを提供しています。

サービスラインナップ

• Confidential VMs: N2DおよびC2DシリーズでのSEV対応
• Confidential GKE Nodes: Kubernetes環境での機密コンピューティング
• Confidential Space: マルチパーティ計算のための専用環境

ユースケースと実装パターン

1. マルチパーティ計算（MPC）

複数の組織が、互いのデータを開示せずに共同で分析を行うケースです。

flowchart TB
    subgraph orgs["組織からの暗号化データ"]
        A["組織A（病院）<br/>暗号化データ"]
        B["組織B（製薬会社）<br/>暗号化データ"]
        C["組織C（研究機関）<br/>暗号化データ"]
    end

    subgraph vm["Confidential VM"]
        v1["データを復号化"]
        v2["共同分析を実行"]
        v3["結果のみを出力"]
    end

    A --> vm
    B --> vm
    C --> vm

    vm --> result["暗号化された分析結果<br/>（各組織に配布）"]

2. 機密AIモデルの推論

AIモデルの知的財産を保護しながら、クラウドで推論サービスを提供するケースです。

# 機密推論サービスの概念的な実装
class ConfidentialInferenceService:
    def __init__(self):
        # TEE内でモデルを復号化・ロード
        self.model = self._load_encrypted_model()

    def _load_encrypted_model(self):
        # アテステーション後に鍵を取得
        attestation_report = tee.get_attestation_report()
        key = kms.get_key(attestation_report)

        # TEE内でモデルを復号化
        encrypted_model = storage.download("model.enc")
        return decrypt_and_load(encrypted_model, key)

    def predict(self, encrypted_input):
        # TEE内で推論を実行
        with tee.secure_context():
            input_data = decrypt(encrypted_input)
            result = self.model.predict(input_data)
            return encrypt(result)

3. 金融データの機密処理

銀行間での不正検知や、規制報告のための機密データ処理です。

実装アーキテクチャ

flowchart TB
    subgraph banks["銀行からの暗号化トランザクション"]
        bankA["銀行A"]
        bankB["銀行B"]
        bankC["銀行C"]
    end

    subgraph container["Azure Confidential Container"]
        subgraph ml["不正検知MLモデル"]
            ml1["パターン分析"]
            ml2["リスクスコアリング"]
        end
        note["各銀行のデータは他行に非公開"]
    end

    bankA --> container
    bankB --> container
    bankC --> container

    container --> alert["不正の可能性があるトランザクションの<br/>アラートのみを各銀行に送信"]

4. ヘルスケアデータの安全な共有

患者のプライバシーを保護しながら、医療研究のためにデータを活用するケースです。

5. ブロックチェーンのプライバシー保護

スマートコントラクトの実行内容を秘匿化しながら、検証可能性を維持するケースです。

2025年の最新動向

標準化の進展

Confidential Computing Consortium（CCC）

Linux Foundation配下のCCCは、機密コンピューティングの標準化を推進しています。2025年には以下の成果が達成されました。

• Open Enclave SDK 1.0: クロスプラットフォームのエンクレーブ開発SDK
• Attestation Service API標準: ベンダー間で互換性のあるアテステーション
• Confidential Containers: OCI準拠の機密コンテナ仕様

新技術の登場

Intel TDX（Trust Domain Extensions）

Intel TDXは、SGXの後継として位置づけられる技術で、仮想マシン全体を保護します。2025年には、第5世代Xeonプロセッサで本格的にサポートされています。

block-beta
  columns 1
  block:td["Trust Domain (TD)"]
    td1["完全に隔離された仮想マシン環境"]
  end
  block:module["TDX Module"]
    m1["TD間の隔離を管理"]
    m2["メモリ暗号化"]
    m3["アテステーション"]
  end
  block:hw["Intel Hardware"]
    h1["TME（Total Memory Encryption）"]
    h2["SEAM（Secure Arbitration Mode）"]
  end

CXL（Compute Express Link）とConfidential Computing

2025年には、CXL 3.0と機密コンピューティングの統合が進んでいます。これにより、TEE間でのメモリ共有が安全に行えるようになりました。

規制とコンプライアンス

各国の規制当局が、機密コンピューティングを認識し始めています。

• EU AI Act: 高リスクAIシステムでの機密コンピューティング推奨
• GDPR: 機密コンピューティングがプライバシー保護の適切な技術的措置として認定
• 金融規制: PCI DSS 4.0での機密コンピューティングガイダンス

パフォーマンスの向上

2025年には、機密コンピューティングのオーバーヘッドが大幅に削減されました。

導入の課題と解決策

開発の複雑さ

機密コンピューティングアプリケーションの開発は、従来のアプリケーション開発よりも複雑です。

解決策

• Confidential Containers: 既存アプリケーションを最小限の変更で機密化
• Gramine LibOS: 未修正のLinuxアプリケーションをSGX上で実行
• Enarx: WebAssemblyを使用したポータブルなTEE実行環境

デバッグの難しさ

TEE内のコードは、従来のデバッグツールでは検査できません。

解決策

• SGX/TDXデバッグモード（開発環境のみ）
• 専用のログ・トレース機構
• シミュレーション環境での事前テスト

サプライチェーンの信頼

TEE環境自体の信頼性を確保する必要があります。

解決策

• ハードウェアベースのアテステーション
• 透明性のあるファームウェア更新プロセス
• サードパーティによる監査

今後の展望

機密コンピューティングは、2025年以降も急速に発展を続けると予想されます。

短期的な展望（2025-2027年）

• クラウドでの標準機能化
• AIワークロードでの普及拡大
• 開発ツールの成熟

中長期的な展望（2027年以降）

• エッジデバイスでの普及
• 量子耐性暗号との統合
• 完全準同型暗号（FHE）との連携

機密コンピューティングは、クラウド時代における「ゼロトラスト」の実現に不可欠な技術です。データの完全な保護を実現することで、これまでクラウド移行を躊躇していた機密性の高いワークロードも、安全にクラウドで実行できるようになります。2025年は、機密コンピューティングが「特殊な技術」から「標準的なセキュリティ機能」へと移行する転換点となっています。