概要

使用中のAIの保護

AIモデルとデータは価値があるため、盗難や改ざんの格好の標的となります。規制当局は、AIのプライバシーと支配権に対するより強力な保護を一層厳しく要求しています。オペレーティングシステムやハイパーバイザーなどのホストソフトウェアは、アプリケーションにリソースを割り当てます。そうすることで、アプリケーションのコンテンツを表示したり、変更したりできるようになります。機密性、コンプライアンス、市場へのアクセスを確保するには、AIアプリケーションが適切に提供されつつ、コードとデータがホストソフトウェアや他のテナントにアクセスできないようにする必要があります。

 

Arm上の機密コンピューティングによりこれが可能になります。ハードウェアベースのTrusted Execution Environment（TEE）とリファレンスソフトウェアは、使用中のAIモデルとデータを保護します。

ARMを選ぶ理由

機密コンピューティングのためにArmを選ぶ理由

  • AI向けに構築：Realm Management Extension（RME）を備えたArmv9-Aは、モデルとデータを分離するためのセキュアな「レルム」を作成します。レルムは信頼できる実行環境です。
  • CPU + GPU保護：信頼の輪をアクセラレータに拡張し、AIワークロードを制限なく保護します。
  • スケーラブルで効率的：レルムは、非機密の仮想マシンからのリフトアンドシフト移行により、モデルのサイズに合わせて拡張できます。
  • オープンで監査可能なリファレンスソフトウェア：セキュリティコミュニティに対して完全なる透明性をもって開発されました。
  • 標準に準拠：断片化を軽減し、世界的な一貫性を確保するために、グローバルセキュリティコミュニティで活躍しています。
メリット

AI市場全体のメリット

環境全体で一貫した機密コンピューティングへの取り組みにより、セキュリティリーダーは一貫した制御とよりシンプルなコンプライアンスを実現でき、統一されたリスク体制を確保できます。

Arm icon edge chip in a lock

クラウド

規制に準拠するためにデータとIPを非表示にしたままにする必要がある、ヘルスケアや金融サービスなどの規制されたワークロードに対する機密性。

Arm icon edge chip in a lock

エッジ

インダストリーシステムと個人用デバイス全体で機密性の高いワークロードをリアルタイムで保護します。

仕組み

Armにおける機密コンピューティングの仕組み

ArmのConfidential Compute Architectureは、次の3つの主要な実行状態と関係があります。 

  • KVMなどのホストハイパーバイザーを含む、非機密コンピューティングワークロードを実行するためのノーマルワールド。
  • TrustZoneアーキテクチャの一部として使用されるファーストパーティのセキュアなソフトウェアを実行するためのセキュアなワールド。
  • レルムベースの機密コンピューティングをサポートするために使用される領域ワールド。

ノーマル、レルム、セキュアなワールド間の切り替えは、4番目の実行状態であるルートワールドで動作するTF-A Monitorによって実行されます。  

TEE図


Realm Management Monitor（TF-RMM）は、レルムワールドの制御ソフトウェアであり、ノーマルワールドのハイパーバイザーからの要求に反応して、領域VM実行の管理を可能にします。RMMはTF-A Monitorを介して通信し、ノーマルの物理アドレス空間（PAS）とレルムPAS間のメモリー移行を制御します。 


RMMは通信とコンテキスト切り替えの管理を担当しますが、どのレルムを実行するか、またはレルムにどのメモリーを割り当てるかなどのポリシーの決定は行いません。これらの決定は、システム全体のリソースを管理するという役割に従い、ホストハイパーバイザーによって行われます。


TF-RMMはRealm EL2で動作し、TF-A MonitorはCPUのルート・オブ・トラスト（信頼の起点）で実行されます。貢献するため、どちらもTrustedFirmware.orgで公開されており、利用可能です。

主要リソース

主なポイント

  • コンフィデンシャル・コンピューティングは、保存時や通信時だけでなく、データの処理中も保護します。

  • ハードウェアベースの分離機能により、共有クラウド環境でも機密性の高い AI ワークロードの安全性を確保できます。

  • このアプローチにより、規制対象データや独自の機密データを扱う場合でも、より安全に AI を活用できるようになります。

  • インフラストラクチャの各レイヤーや運用者を介したデータ漏えいのリスクを低減します。

  • AI ワークロードがマルチテナント環境へと拡大する中、コンフィデンシャル・コンピューティングは不可欠な技術になりつつあります。