隐私计算词典丨藏在房子里的保险柜——可信执行环境

前言：隐私计算赛道作为当下的风口赛道，无数企业纷纷涌入，抢跑占道。作为一家专注于区块链隐私计算赛道科普入门的垂直媒体，同时也是针对隐私计算兴趣者开放的“纯天然”、低门槛入口，我们汇总并分类了隐私计算行业内晦涩难懂的名词，编写了「隐私计算词典」板块，帮助大家理解、学习。

主流的隐私计算技术有三类——

基于密码学的安全多方计算

基于可信硬件的可信执行环境

基于人工智能的联邦学习

在前两篇文章中，我们介绍了关于安全多方计算的相关概念，此篇我们来学习「TEE 可信执行环境」。

「TEE 可信执行环境」全称 Trusted Execution Environment。顾名思义，可信执行环境技术可以提供一个受信任的环境，进行隐私数据处理、计算等执行操作。

如果用一个词来概括这项技术的特点，就是「隔离」。?具体来说，该技术采用了一种基于硬件和操作系统的安全架构，通过技术手段在 CPU 中建立一个硬件层面完全封闭的环境，这个环境不一定会占有 CPU 的物理位置，也许只是在逻辑上占用了一定的执行空间。空间内部与外部进行信息隔离，敏感数据可以在这个安全空间中进行计算，过程机密且不受外界干扰。

举个例子：将 CPU 比作一栋房子，人们通过技术、算法在房子里设立了一个 TEE 保险柜，保险柜中是正在运行计算的隐私数据或代码，即便是房子的主人，也无法读取保险柜中的数据，或是去干涉数据运算的过程。

TEE 可信执行环境具有以下特点：

高安全性

TEE 与外部隔离，隐私数据、代码能够得到保护，具有较强的安全性和抗攻击性。

高性能

TEE 运行在智能移动设备的 CPU 上，在进行机密数据计算时，可以充分使用 CPU 的全部性能。

高通用性

拥有 CPU 的智能设备基本都具备 TEE，并且除了数据和代码，TEE 中还可以同时运行多个可信应用，因此通用性高。

快速通信

与 TEE 相对应的是通用执行环境 REE，是指所有移动智能设备通用的环境。TEE 可以快速访问 REE 的内存，反之则不行。

在实际使用中，REE 能够提供丰富而灵活的功能，但安全性低；TEE 功能较单一，但安全性高。因此，现多采用 TEE 与 REE 相结合的形式，为设备终端提供功能服务。

当 REE 中涉及隐私数据需要进行计算时，便将加密数据送入可信执行环境 TEE 中，隐私数据在 TEE 内部被解密为明文再进行计算。

正是因为 TEE 能够实现“数据可用不可见”，因此在实际应用场景中，很多用例都采用了TEE 技术，例如：

内容保护：防止电影、音乐、艺术作品等被盗用。

金融服务：电子支付等交易场景。

生物认证：面部识别、指纹认证等身份认证。

机密保护：企业或政府的机密信息保护。

我们以智能手机的生物认证为例——?得益于科技的进步与发展，智能手机的功能日益变得强大，手机基本成为了每个人生活中的必备物品。

而手机锁屏是大家最常见的手机功能之一，用于人们在不使用设备或设备丢失时，能够有效防止手机中存储的信息被其他用户读取或操作，造成隐私泄漏、资产转移等安全性问题。

手机采用的锁屏机制，是由 REE 运行的操作系统（如 Android、IOS）提供的锁屏服务，而在锁屏情况下解锁一般需要用户输入密码、指纹识别或面容识别。

在屏幕锁屏和解锁的过程中，TEE 和 REE 具体如何运作？

REE 提供锁屏服务，对屏幕进行锁定

手机需要解锁时，用户输入解锁信息，调用 TEE 中的可信应用

TEE 提供安全锁屏应用，对用于解锁屏幕的隐私信息进行验证

验证结果反馈给 REE，REE 根据 TEE 的验证结果，实现屏幕解锁或者提示解锁信息错误

由此可知，可信应用也在 TEE 中运行。可信应用之间通过密码学技术进行隔离，无法获取或计算其它可信应用的数据，而可信应用在执行前，需要做完整性验证，所以更加保证了安全。

简单来说，TEE 即通过建立一个可信区域，用于隐私数据运算或是可信应用运行，保证执行过程中的数据信息安全，实现数据“可用不可见”。

诚然，具有高安全性、高性能等优势的 TEE 可信执行环境技术为隐私计算提供了可行的技术支持。但我们无法否认 TEE 并非完美，从数据安全角度来看，由于 TEE 完全依赖可信硬件且计算集中，的确存在安全隐患和缺乏公平性。

尽管只言片语中看起来 TEE 只是隐私计算的一部分，但得益于其可以形成极高安全性的代码执行空间，在区块链领域可以有效解决智能合约执行时的代码泄露等问题。

近几年，有不少区块链项目开始探索 TEE 与区块链结合应用的可行性。可以肯定的是，未来将会有更多的区块链项目采用 TEE 技术来保护数据隐私。

而在广泛应用之前，如何利用好区块链优势解决 TEE 的集中计算，将 TEE 执行环境扩容，实现多个 TEE 内存高效共享等问题，都将是具有挑战性的话题。

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编译者/作者：论道隐私计算

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