論文の概要: Bridge the Future: High-Performance Networks in Confidential VMs without Trusted I/O devices
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.03360v1
- Date: Tue, 5 Mar 2024 23:06:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-17 16:51:19.044554
- Title: Bridge the Future: High-Performance Networks in Confidential VMs without Trusted I/O devices
- Title(参考訳): Bridge the Future: 信頼されたI/Oデバイスを持たない機密VMにおける高性能ネットワーク
- Authors: Mengyuan Li, Shashvat Srivastava, Mengjia Yan,
- Abstract要約: 信頼されたI/O(Trusted I/O, TIO)は、秘密インパクト(CVM)のためのI/Oパフォーマンスを改善するための魅力的なソリューションである。
本稿では,すべてのI/Oタイプが,特にネットワークI/Oのメリットを享受できるわけではないことを強調する。
セキュアで効率的なデータプレーン開発キット(DPDK)拡張から構築したソフトウェアソリューションであるFOlioについて述べる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 9.554247218443939
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Trusted I/O (TIO) is an appealing solution to improve I/O performance for confidential VMs (CVMs), with the potential to eliminate broad sources of I/O overhead. However, this paper emphasizes that not all types of I/O can derive substantial benefits from TIO, particularly network I/O. Given the obligatory use of encryption protocols for network traffic in CVM's threat model, TIO's approach of I/O encryption over the PCIe bus becomes redundant. Furthermore, TIO solutions need to expand the Trusted Computing Base (TCB) to include TIO devices and are commercially unavailable. Motivated by these insights, the goal of this paper is to propose a software solution that helps CVMs immediately benefit from high-performance networks, while confining trust only to the on-chip CVM. We present FOLIO, a software solution crafted from a secure and efficient Data Plane Development Kit (DPDK) extension compatible with the latest version of AMD Secure Encrypted Virtualization (SEV), a.k.a., Secure Nested Paging (SNP). Our design is informed by a thorough analysis of all possible factors that impact SNP VM's network performance. By extensively removing overhead sources, we arrive at a design that approaches the efficiency of an optimal TIO-based configuration. Evaluation shows that FOLIO has a performance dip less than 6% relative to the optimal TIO configuration, while only relying on off-the-shelf CPUs.
- Abstract(参考訳): 信頼されたI/O(Trusted I/O, TIO)は、機密VM(CVM)のI/Oパフォーマンスを改善するための魅力的なソリューションである。
しかし,本論文では,すべてのI/Oタイプが,特にネットワークI/Oから大きなメリットを得られるわけではないことを強調する。
CVMの脅威モデルにおけるネットワークトラフィックに対する暗号化プロトコルの義務的使用を考えると、PCIeバス上のI/O暗号化に対するTIOのアプローチは冗長になる。
さらに、TIOソリューションはTrusted Computing Base (TCB)を拡張して、TIOデバイスを含める必要があり、商業的に利用できない。
本研究の目的は,チップ上のCVMにのみ信頼を集中しながら,CVMが即座に高性能ネットワークの恩恵を受けるソフトウェアソリューションを提案することである。
AMD Secure Encrypted Virtualization(SEV)の最新版であるSecure Nested Paging(SNP)と互換性のある、セキュアで効率的なData Plane Development Kit(DPDK)拡張をベースとしたソフトウェアソリューションであるFOLIOを提案する。
我々の設計は、SNP VMのネットワーク性能に影響を及ぼす可能性のあるすべての要因を網羅的に分析することで周知される。
オーバーヘッドソースを広範囲に削除することで、最適なTIOベースの構成の効率性にアプローチする設計にたどり着きます。
評価の結果、FOLIOは最適化されたTIO構成に比べて6%未満の性能低下を示し、オフザシェルフCPUのみに依存している。
関連論文リスト
- Ascend-CC: Confidential Computing on Heterogeneous NPU for Emerging Generative AI Workloads [1.8633238548765558]
クラウドワークロードは、大規模言語モデル(LLM)に基づいた生成AIを支配している
GPU、NPU、TPUといった特殊なハードウェアアクセラレータは、汎用CPUよりも優れたパフォーマンスのため、AIの採用において重要な役割を果たす。
AIモデルとデータは、しばしば非常に敏感で、相互に不信な関係者から来ています。
本稿では,ホストシステムへの信頼を必要としない離散NPUデバイスに基づく秘密計算アーキテクチャAscend-CCを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-16T16:17:28Z) - Privacy preserving layer partitioning for Deep Neural Network models [0.21470800327528838]
Trusted Execution Environments (TEEs)は、暗号化、復号化、セキュリティ、整合性チェックなどの追加レイヤによって、大幅なパフォーマンスオーバーヘッドを発生させることができる。
我々はGPUに層分割技術とオフロード計算を導入する。
我々は、訓練された条件付き生成逆数ネットワーク(c-GAN)を用いた入力再構成攻撃の防御におけるアプローチの有効性を示す実験を行った。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-11T02:39:48Z) - Memory-Efficient and Secure DNN Inference on TrustZone-enabled Consumer IoT Devices [9.928745904761358]
エッジインテリジェンスにより、元のデータを転送することなく、リソース要求のDeep Neural Network(DNN)推論が可能になる。
プライバシに敏感なアプリケーションでは、ハードウェアアイソレーションされた信頼できる実行環境(TEE)にモデルをデプロイすることが不可欠である。
我々は,モデル推論における包括的プライバシ保護を保証するため,TrustZoneにおける高度なモデル展開のための新しいアプローチを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-19T09:22:50Z) - HasTEE+ : Confidential Cloud Computing and Analytics with Haskell [50.994023665559496]
信頼性コンピューティングは、Trusted Execution Environments(TEEs)と呼ばれる特別なハードウェア隔離ユニットを使用して、コテナントクラウドデプロイメントにおける機密コードとデータの保護を可能にする。
低レベルのC/C++ベースのツールチェーンを提供するTEEは、固有のメモリ安全性の脆弱性の影響を受けやすく、明示的で暗黙的な情報フローのリークを監視するための言語構造が欠如している。
私たちは、Haskellに埋め込まれたドメイン固有言語(cla)であるHasTEE+を使って、上記の問題に対処します。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-17T00:56:23Z) - MirrorNet: A TEE-Friendly Framework for Secure On-device DNN Inference [14.08010398777227]
ディープニューラルネットワーク(DNN)モデルは、リアルタイム推論のためのエッジデバイスで普及している。
既存の防御アプローチでは、モデルの機密性を完全に保護できないか、あるいは重大なレイテンシの問題が発生する。
本稿では、モデル機密性を保護するため、任意のDNNモデルに対してTEEフレンドリーな実装を生成するMirrorNetを提案する。
評価のために、MirrorNetは認証と違法使用の間に18.6%の精度差を達成でき、ハードウェアオーバーヘッドは0.99%に過ぎなかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-16T01:21:19Z) - RRNet: Towards ReLU-Reduced Neural Network for Two-party Computation
Based Private Inference [17.299835585861747]
本稿では,MPC比較プロトコルのオーバーヘッドを減らし,ハードウェアアクセラレーションによる計算を高速化するフレームワークRRNetを紹介する。
提案手法は,暗号ビルディングブロックのハードウェア遅延をDNN損失関数に統合し,エネルギー効率,精度,セキュリティ保証を改善する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-05T04:02:13Z) - An Adaptive Device-Edge Co-Inference Framework Based on Soft
Actor-Critic [72.35307086274912]
高次元パラメータモデルと大規模数学的計算は、特にIoT(Internet of Things)デバイスにおける実行効率を制限する。
本稿では,ソフトポリシーの繰り返しによるエフェキシット点,エフェキシット点,エンフェキシット点を生成する離散的(SAC-d)のための新しい深層強化学習(DRL)-ソフトアクタ批判法を提案する。
レイテンシと精度を意識した報酬設計に基づいて、そのような計算は動的無線チャンネルや任意の処理のような複雑な環境によく適応でき、5G URLをサポートすることができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-09T09:31:50Z) - Computational Intelligence and Deep Learning for Next-Generation
Edge-Enabled Industrial IoT [51.68933585002123]
エッジ対応産業用IoTネットワークにおける計算知能とディープラーニング(DL)の展開方法について検討する。
本稿では,新しいマルチエグジットベースフェデレーションエッジ学習(ME-FEEL)フレームワークを提案する。
特に、提案されたME-FEELは、非常に限られたリソースを持つ産業用IoTネットワークにおいて、最大32.7%の精度を達成することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-28T08:14:57Z) - EdgeBERT: Sentence-Level Energy Optimizations for Latency-Aware
Multi-Task NLP Inference [82.1584439276834]
BERTのようなトランスフォーマーベースの言語モデルでは、自然言語処理(NLP)タスクの精度が大幅に向上する。
We present EdgeBERT, a in-deepth algorithm- hardware co-design for latency-aware energy optimization for multi-task NLP。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-28T19:21:47Z) - Deep Learning-based Resource Allocation For Device-to-Device
Communication [66.74874646973593]
デバイス間通信(D2D)を用いたマルチチャネルセルシステムにおいて,リソース割り当ての最適化のためのフレームワークを提案する。
任意のチャネル条件に対する最適な資源配分戦略をディープニューラルネットワーク(DNN)モデルにより近似する深層学習(DL)フレームワークを提案する。
シミュレーションの結果,提案手法のリアルタイム性能を低速で実現できることが確認された。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-25T14:19:23Z) - Optimizing Resource-Efficiency for Federated Edge Intelligence in IoT
Networks [96.24723959137218]
We study a edge intelligence-based IoT network that a set of edge server learn a shared model using federated learning (FL)。
フェデレーションエッジインテリジェンス(FEI)と呼ばれる新しいフレームワークを提案し、エッジサーバがIoTネットワークのエネルギーコストに応じて必要なデータサンプル数を評価できるようにする。
提案アルゴリズムがIoTネットワークのトポロジ的情報を漏洩したり開示したりしないことを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-25T12:51:59Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。