論文の概要: More Granular, Less Trust: Enforcing Intra-Process Isolation with Arm CCA in an Untrusted Management Environment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.20584v1
• Date: Thu, 20 Aug 2026 21:42:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-24 14:49:32.255504
• Title: More Granular, Less Trust: Enforcing Intra-Process Isolation with Arm CCA in an Untrusted Management Environment
• Title（参考訳）: よりグラニュラーで少ない信頼:信頼できない管理環境におけるArm CCAによるプロセス内隔離
• Abstract要約: CCAegisはArm Confidential Compute Architecture(CCA)を拡張して、機密データと操作をプロセス内で分離するシステムである。 CCAegisは、実際の暗号化ワークロードのオリジナルバージョンと比較して1.01xから1.43倍のパフォーマンスオーバーヘッドがあるため、センシティブなデータや操作を効果的に分離する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.118579654055603
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the increasing adoption of confidential computing, security-sensitive applications are often deployed in confidential virtual machines (CVMs), which reduce reliance on third-party cloud providers. However, privilege attacks originating from the OS remain a significant threat in these environments. Existing finer-grained isolation schemes, such as SHELTER, provide process-level protection but are still vulnerable to intraprocess attacks and potential collusion between the OS and intra-process adversaries. Many current intra-process isolation techniques continue to depend on the OS to manage and enforce isolation domains, leading to a large Trusted Computing Base (TCB). This gap highlights the need for more granular, less trust-dependent confidential computing solutions. In this paper, we present CCAegis, a system that extends the Arm Confidential Compute Architecture (CCA) to enforce intra-process isolation of sensitive data and operations, safeguarding them from both intraprocess adversaries and the OS. We employ static analysis to track the flow of sensitive data and identify functions that handle such data. Permission-switching instructions are inserted at the function call and return points, adjusting permissions via the Granule Protection Table (GPT) to ensure that only designated functions can access the isolated data. Notably, CCAegis places trust solely in the Secure Monitor, which configures the GPTs and manages domain switching, thereby minimizing the TCB. We implemented CCAegis on both an official emulator and a real development board to assess its performance. Our experimental results show that CCAegis effectively isolates sensitive data and operations, with performance overheads ranging from 1.01x to 1.43x compared to the original version across real-world cryptographic workloads.
• Abstract（参考訳）: 機密コンピューティングの普及に伴い、セキュリティに敏感なアプリケーションは機密仮想マシン(CVM)にデプロイされることが多く、サードパーティのクラウドプロバイダへの依存度が低下する。 しかし、OSから派生した特権攻撃は、これらの環境において重大な脅威である。 SHELTERのような既存のよりきめ細かい分離方式は、プロセスレベルの保護を提供するが、依然としてプロセス内攻撃やOSとプロセス内敵間の潜在的な衝突に対して脆弱である。 現在のプロセス内分離技術の多くは、分離ドメインの管理と強制をOSに依存しているため、大規模なTrusted Computing Base (TCB) に繋がる。 このギャップは、よりきめ細やかな、信頼性の低い機密計算ソリューションの必要性を浮き彫りにする。 本稿では,Arm Confidential Compute Architecture(CCA)を拡張して,機密データや操作をプロセス内隔離し,プロセス内敵とOSの両方から保護するシステムであるCCAegisを提案する。 静的解析を用いて、機密データの流れを追跡し、そのようなデータを扱う関数を特定する。 命令切替命令は関数呼び出しと返却ポイントに挿入され、グラニュル保護テーブル(GPT)を介して許可を調整することで、指定された関数だけが孤立したデータにアクセスできるようにする。 特に、CCAegisは、GPTを設定し、ドメインスイッチを管理するSecure Monitorのみを信頼し、TCBを最小化する。 我々は、公式エミュレータと実際の開発ボードの両方にCCAegisを実装し、その性能を評価した。 実験の結果、CCAegisは、実世界の暗号処理のオリジナルバージョンと比較して1.01xから1.43倍のパフォーマンスオーバーヘッドで、センシティブなデータや操作を効果的に分離していることがわかった。

関連論文リスト

• KingsGuard: Enclave Data Protection Under Real-World TEE Vulnerabilities [3.136502393417242]
  KINGSGUARDは、エンクレーブ内の機密データの伝搬を監視し制御する新しいTEE設計である。 RISC-Vプロセッサ上でのKINGSGUARDの実装はFPGA上でのハードウェア領域のオーバーヘッドが10.8%、性能オーバーヘッドが5.69%である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-05-01T12:27:14Z)
• Sharing is caring: Attestable and Trusted Workflows out of Distrustful Components [5.561558661997071]
  私たちは、機密性と信頼を分離する機密コンピューティングアーキテクチャであるMicaを紹介します。 Micaは、コンポーネント間のすべての通信パスを定義し、制限し、検証するための明示的なメカニズムをテナントに提供する。 我々の評価によると、Micaは信頼性の高いコンピューティング基盤をわずかに増やすだけで、現実的なクラウドパイプラインをサポートする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-03-03T14:53:48Z)
• CaMeLs Can Use Computers Too: System-level Security for Computer Use Agents [60.98294016925157]
  AIエージェントは、悪意のあるコンテンツがエージェントの行動をハイジャックして認証情報を盗んだり、金銭的損失を引き起こすような、インジェクション攻撃に弱い。 CUAのためのシングルショットプランニングでは、信頼できるプランナーが、潜在的に悪意のあるコンテンツを観察する前に、条件付きブランチで完全な実行グラフを生成する。 このアーキテクチャ分離は命令インジェクションを効果的に防止するが、ブランチステアリング攻撃を防ぐには追加の対策が必要であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-01-14T23:06:35Z)
• BASICS: Binary Analysis and Stack Integrity Checker System for Buffer Overflow Mitigation [0.0]
  サイバー物理システムは私たちの日常生活において重要な役割を担い、電力や水などの重要なサービスを提供してきた。 従来の脆弱性発見技術は、Cプログラムのバイナリコードに直接適用する場合、スケーラビリティと精度に苦労する。 この研究は、モデルチェックとココリック実行技術を活用することによって、これらの制限を克服するために設計された新しいアプローチを導入している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-11-24T20:11:41Z)
• Code Agent can be an End-to-end System Hacker: Benchmarking Real-world Threats of Computer-use Agent [64.08182031659047]
  我々は,MITRE ATT&CK Enterprise Matrix において,実世界の TTP に対応する最初のベンチマークである AdvCUA を提案する。 ReAct、AutoGPT、Gemini CLI、Cursor CLIの5つの主要なCUAを評価した。 結果は、現在のフロンティアCUAがOSのセキュリティ中心の脅威を十分にカバーしていないことを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-08T03:35:23Z)
• FARFETCH'D: A Side-Channel Analysis Framework for Privacy Applications on Confidential Virtual Machines [26.74194304212783]
  開発者は、実際のデプロイメントにおけるリークを計測し、比較する、体系的で効率的な方法が欠けている。 本稿では,AMD SEV-SNPハードウェア上でサイドチャネルトレーシングプリミティブを提供するオープンソースツールキットであるFARFETCH'Dを提案する。 FARFETCH'Dは脆弱性を指摘し、暗黙の記憶と差分プライバシーに基づく低オーバーヘッド対策を導出する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-18T23:58:29Z)
• DRIFT: Dynamic Rule-Based Defense with Injection Isolation for Securing LLM Agents [52.92354372596197]
  大規模言語モデル(LLM)は、強力な推論と計画能力のため、エージェントシステムの中心となってきています。 この相互作用は、外部ソースからの悪意のある入力がエージェントの振る舞いを誤解させる可能性がある、インジェクション攻撃のリスクも引き起こす。 本稿では,信頼に値するエージェントシステムのための動的ルールベースの分離フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-13T05:01:09Z)
• NanoZone: Scalable, Efficient, and Secure Memory Protection for Arm CCA [4.597444093276292]
  Arm Confidential Computing Architecture (CCA)は現在、CVM(Confidential Virtual Machine)全体の粒度で分離されている。 我々は、CCAを3層ゾーンモデルで拡張し、単一のプロセス内で無制限に軽量な分離ドメインを生成します。 ドメイン・スウィッチの悪用をブロックするために、高速なユーザレベルのCode-Pointer Integrity(CPI)メカニズムも追加します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-08T07:55:48Z)
• Trusted Compute Units: A Framework for Chained Verifiable Computations [41.94295877935867]
  本稿では,異種技術間のコンポーザブルで相互運用可能な計算を可能にする統合フレームワークであるTrusted Compute Unit(TCU)を紹介する。 オンチェーンの確認遅延やガス料金を発生させることなく、セキュアなオフチェーンインタラクションを可能にすることで、TCUはシステムパフォーマンスとスケーラビリティを大幅に改善する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-22T09:01:55Z)
• GNN-Based Code Annotation Logic for Establishing Security Boundaries in C Code [41.10157750103835]
  今日の相互接続されたソフトウェアランドスケープにおけるセンシティブなオペレーションの確保は、非常に難しいものです。 現代のプラットフォームは、セキュリティに敏感なコードをメインシステムから分離するために、Trusted Execution Environments (TEEs) に依存している。 Code Logic(CAL)は、TEE分離のためのセキュリティに敏感なコンポーネントを自動的に識別する先駆的なツールである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-18T13:40:03Z)
• Optimizing Cross-Client Domain Coverage for Federated Instruction Tuning of Large Language Models [87.49293964617128]
  大規模言語モデル(LLM)のためのFedDIT(Federated Domain-specific instruction tuning)は、分散プライベートデータと限定データを用いて、特定のドメインの性能を向上させることを目的としている。 データ不均一性ではなく、クロスクライアントなドメインカバレッジが重要な要素であることを実証的に証明します。 我々は多様性指向のクライアントセンターの選択と検索に基づく拡張を通じて、このカバレッジを明示的に最大化するアルゴリズムであるFedDCAを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-30T09:34:31Z)
• 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)

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。