#GlobalAzure May 11th – 13th, 2023

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• Introducción • Manos a la obra • Conclusiones https://jmfloreszazo.com

Término que se usa en la industria por el Consorcio de Computación Confidencial (CCC), una fundación que se dedica a definir y acelerar el proceso de adopción de la computación confidencial. La CCC lo define como: la protección de datos en uso mediante la realización de cálculos en un entorno de ejecución fiable (Trusted Execution Environment, TEE). Un TEE es un entorno que impone la ejecución de solo código autorizado. Cualquier dato en el TEE no puede ser leído ni manipulado por ningún código fuera del entorno. El modelo de amenazas en informática confidencial tiene como objetivo eliminar o reducir la capacidad de un operador del proveedor de nube y otros actores en el dominio del inquilino para acceder al código y los datos mientras se ejecuta.

Datos en descanso Datos en storages, blobs, etc. se en encriptan cuando estan inactivos Datos en transito Encriptar datos en cuando viajan en redes privadas o publicas Datos en uso Proteger/encriptar datos en uso, tanto en RAM como en computación Encriptado estándar y existente Confidential Computing

Sistema Operativo Hipervisor Host OS Hardware App App TEE Datos Código Enclave Entrono aislado de código y datos de un Workload confidencial de otro sistema con una memoria encriptada

Parte no segura de la aplicación #2 Creación del Enclave la aplicación crea el enclave #3 CallTrusted() llamando a la parte segura #6 Logica de Aplicación procesado de negocio OS, VM, BIOS, … #1 App parte segura e insegura Parte segura de la aplicación #4 Proceso secreto la aplicación del enclave #5 Return función de retorno segura Enclave Bridge

Los datos estan bajo el control del cliente en las fase de descanso, transito y uso El proveedor de la plataforma en la nube esta fuera de la base informática de confianza El código que se ejecuta en la nube esta protegido y verificado por el cliente El historial de actividades es inmutable y auditable

Sin computación confidencial: El proveedor de la nube y la infraestructura puede acceder a tus datos. Cloud Con computación confidencial: Tus despliegues de Kubernetes estan encriptados en runtime y protegidos de la infraestructura. Cloud

Azure ofrece ya muchas herramientas para salvaguardar los datos en reposo a través de modelos de cifrados en el cliente y servidor. Además también existen mecanismos de seguridad como TLS y HTTPS para los datos en transito. Y aquí es donde se muestra la tercera fase: el cifrado de lo datos en uso. Azure nos ofrece como proveedor de la nube varios mecanismos para depender menos de la confianza en la infraestructura de la computación confidencial: minimiza la confianza en el kernel del sistema operativo, del host, del hipervisor, del administrador de la máquina virtual o del host. Azure Confidential Computing, nos puede ayudar con: • Evitar acceso no autorizados. • Cumplimiento de normativas. • Garantiza colaboración segura y no confiable. • Procesamiento aislado.

Azure nos ofrece la siguiente oferta de productos: • Microsoft Azure Attestation, servicio de atestación remota para validad la confiabilidad de múltiples entornos de ejecución confiables (TEE) y verificar la integridad de los archivos binarios que se ejecutan en el TEE. • Azure Key Vault Managed HSM, es un servicio totalmente administrado, de alta disponibilidad, de un solo inquilino y que cumple con los estándares que permiten proteger con claves criptográficas gracias a su módulo de seguridad gestionado por hardware. • Trusted Launch, disponible en máquinas G2 y que ofrece seguridad reforzada (arranque seguro, módulo de plataforma virtual confiable y monitoreo de integridad en el arranque) que protege conta rootkits y malware a nivel de kernel. • Azure Confidential Ledger (ACL), es un registro a prueba de manipulaciones para almacenar datos confidenciales para el mantenimiento de registros y auditorías o para la transparencia de datos en escenarios multi-party. Ofrece garantías Write-Once-Read-Many, que hacen los datos no se puedan borrar ni modificar. Se basa en el Confidential Consortium Framework (CCF) de Microsoft Research. • Azure IoT Edge, permite ejecuciones seguras a través de enclaves seguros de IoT. Los dispositivos de IoT suelen estar expuestos a manipulaciones y falsificaciones por que se puede trabajar físicamente con ellos. Confidential Edge agrega confianza e integridad a los datos capturados y enviados.

• Siempre cifrado con enclaves seguros en Azure SQL. La confidencialidad de los datos para que malware y usuarios con privilegios no autorizados puedan ejecutar consultas SQL directamente dentro de un TEE. • Confidential Containers on ACI. Contenedores Serverless que cumplen con el requisito de computación confidencial. A fecha de Septiembre de 2022 este recurso se encuentra en Private Preview. • Azure DCsv3 VMs with Intel SGX (DCsv2 y DCdsv3), Intel Software Guard Extensions nos permite mayor potencia de trabajo con Enclave. En AMD tenemos SEV-SNP (Secure Encrypted Virtualization). En resumen son mejoras en la CPU que admiten la implementación de CC gracias a extensiones en las VM (cifrado en memoria e integridad de la CPU) está presente en: − Las VM DCsv2, DCsv3 y DCdsv3. − En contenedores compatibles con enclave que se ejecuten en AKS. Los nodos usan Intel SGX. − VMs basadas en AMD SEV-SNP. − Confidential Interference ONNX Runtime, un servidor de ML que restringe el acceso a la parte que aloja el ML tanto en la solicitud como en la respuesta.

Gobierno: identidad digital, anticorrupción, prevención del cibercrimen, procesos judiciales, seguridad ciudadana, etc. Industria: propiedad intelectual, patentes, procesos, cumplimientos regulatorios, auditorias, etc. Financiero y Seguros: prevención de fraudes, pagos seguros, blanqueo de capitales, algoritmos de ML propietarios, etc. Salud: diagnósticos, prevención de fraudes a seguros, desarrollo de fármacos, seguimientos, historiales, confidencialidad, etc.

Lo primero es crear una infraestructura desde el CLI de Azure: • az group create --name myTestWithCC-RG --location westeurope • az aks create -g myTestWithCC-RG --name myTestAKSCluster --generate-ssh-keys --enable-addons confcom • az aks nodepool add --cluster-name myTestAKSCluster --name confcompool1 --resource-group myTestWithCC-RG --node-vm-size Standard_DC2s_v3 --node-count 2 • az aks get-credentials --resource-group myTestWithCC-RG --name myTestAKSCluster • Visualizamos los nodos que tenemos y podemos observar que tenemos los confcompool1, los que hemos desplegado con una DC2s_v3. • Los nodos, llamados nodepool1, son estándar sin ningún tipo de seguridad.

Ahora lo que vamos a hacer es irnos a nuestro CLI y ejecutar: • az login • Nos situamos en la suscripción donde habíamos creado la infra desde el CLI de Azure. • az aks get-credentials --resource-group myTestWithCC-RG --name myTestAKSCluster • Visualizamos los nodos que tenemos funcionando los sgx-device-plugin-xxxx, esto lo podías hacer desde Azure CLI, pero como más adelante lo necesitamos para lanzar un YAML, por eso lo he partido en 2 acciones:

Y creamos el siguiente YAML, con el nombre hello-world-enclave.yaml: apiVersion: batch/v1 kind: Job metadata: name: sgx-test labels: app: sgx-test spec: template: metadata: labels: app: sgx-test spec: containers: - name: sgxtest image: oeciteam/sgx-test:1.0 resources: limits: sgx.intel.com/epc: 5Mi restartPolicy: Never backoffLimit: 0

Vamos a desgranar que hace este contenedor. Lo primero es ir a las fuentes y clonarlas en nuestro equipo: https://github.com/openenclave/openenclave/tree/master/samples/helloworld Donde podemos ver dos proyectos. Uno llamado Host y otro Enclave, que se corresponden con la parte no segura de la aplicación y la parte segura de la aplicación. Ver imagen de AKS Confidential Compute 10, de esta misma sección. La parte más importante de host.cs es donde se crea y llama al enclave:

Siendo la parte más interesante de enc.cs: Ya que se puede observar, no tiene nada raro en el proyecto, parece un C muy puro. En realidad donde esta la magia de la seguridad para los enclaves es en el fichero: helloworld.edl

Donde observamos que estamos usando una librería propia del SDK OpenEnclave: • https://openenclave.io/sdk/ • https://github.com/openenclave/openenclave Y donde hemos definido que parte de la aplicación es segura y cual no lo es.

Microsoft Confidential Big Data Spark Confidential AI using Nvidia GPUs

¿Lenguajes? Tras revisar este sistema y ver que efectivamente es una buena solución para aislar nuestras máquinas, K8s o algoritmos secretos, la mayoría de los desarrollo actuales se realizan con lenguajes distintos a C++, pongamos Python, Java, C# muchos de los cuales son interpretado. Aquí no he podido probar como funciona por ejemplo: https://github.com/enclaive/enclaive-docker-cs-sgx/ y ver si el ejemplo que acceder a memoria que tengo en mi presentación https://jmfloreszazo.com/azure-confidential-computing/ funciona igual. ¿Cómo se solucionará el manejo de acceso a la memoria cuando nuestras fuentes ya pueden ser descompiladas? Otra cuestión es el futuro, he visto que desde hace tiempo se usa este sistema, Intel SGX lleva desde 2013 y que han existido desde entonces ataques a Intel SGX en hardware Intel Core deprecando incluso su uso en las versiones 11th y 12th, pero manteniendo esto en los Intel Xeon. Pero recientemente Intel esta apostado por ello. ¿Cómo nos afecta esto?, ¿Por qué Microsoft esta desplegando tantas máquinas con Intel SGX y AMD SEV?, ¿Por qué se está haciendo tanta inversión en el consorcio por parte de Google, AMD, Intel, CISCO, NVIDIA, …?. Son preguntas a las que aun no he visto respuesta, pero que debido a los casos de usos planteados al principio, son las mayores beneficiarias o mejor dicho, las mayores beneficiarias serán las Cloud Publicas por qué podrán atraer esos sistemas a los enclaves. Eso si siendo Microsoft el que más está apostando en comparación con AWS y CGP. Y otras tantas preguntas que con el uso y revisión de los documentos del consorcio nos podrán ir surgiendo. Pero como desarrollador para mi lo más acuciante es el tema de los lenguajes interpretado y compilados, del cual tengo que hacer la demo y ya os contaré.

Y a continuación algunos enlaces: • Confidential Computing: The Next Frontier in Data Security. • A Technical Analysis of Confidential Computing v1.2. • Confidential Computing: Hardware-Based Trusted Execution for Applications and Data. • Azure Confidential Computing. • nVidia Confidential Computing. • Intel Confidential Computing. • Google Confidential Computing. • What You Need to Know About This New Cybersecurity Trend. • Why now is the time for confidential computing. • Example with C#. • Azure Samples (GitHub).

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