Mit hardwarebasierten sicheren Enklaven (TEE) bleiben Daten auch während der Verarbeitung verschlüsselt; sensible Workloads laufen sicher in Cloud- und Drittumgebungen.
Die kritischen Themen, die diese Leistung adressiert, und das Ergebnis, das wir in jedem Bereich liefern.
Mit hardwarebasierten TEE-Technologien halten wir Daten auch während der Verarbeitung verschlüsselt und ermöglichen die Verarbeitung sensibler Daten in nicht vertrauenswürdigen Cloud- und Drittumgebungen.
Wir messen die Performance-Auswirkung je Workload mit einem PoC und legen reale Ziele belegbasiert über Throughput-, Latenz- und Memory-Overhead-Benchmarks fest.
Mit Remote Attestation und Azure-Key-Vault-mHSM-basiertem Schlüsselmanagement machen wir die Vertrauenskette verifizierbar.
In Multi-Party-Analytik- und Szenarien zur Verarbeitung sensibler Daten erfüllen wir regulatorische Anforderungen auf eine an technologischen Kontrollen ausgerichtete Weise.
Wie wir die Leistung über Delivery, Governance und verbundene Service-Pillars phasieren.
Machbarkeit und PoC: Wir bewerten den Use Case, entwickeln einen PoC und belegen die Eignung mit einem Performance-Benchmark.
Produktionsbereitstellung: Wir richten die Confidential-VM/Container-Produktionsumgebung ein und konfigurieren die Attestation- und Schlüsselmanagement-Infrastruktur.
Betriebsübergabe: Mit einem Troubleshooting-Leitfaden und Wissenstransfer unterstützen wir das Team dabei, die Confidential-Infrastruktur eigenständig zu betreiben.
Typische operative Flächen, auf denen diese Leistung aktiviert wird.
Regulierte Finanz- und Gesundheitsorganisationen, die Daten auch während der Verarbeitung in einer nicht vertrauenswürdigen Cloud-Umgebung verschlüsselt halten wollen.
Organisationen, die Daten über Multi-Party Computation und Federated Learning gemeinsam analysieren wollen, ohne sie zu teilen.
Data-Science-Teams, die KI-Modelltraining und geistiges Eigentum innerhalb einer Trusted Execution Environment schützen wollen.
Die Tiefe dieser Leistung bei branchenspezifischen technischen und Compliance-Themen.
Wir entwerfen die Architektur mit hardwarebasierten Trusted-Execution-Technologien wie Intel SGX, Intel TDX, AMD SEV-SNP und ARM CCA.
Wir richten die Confidential-VM/Container-Umgebung auf Azure Confidential Computing, AWS Nitro Enclaves oder GCP Confidential VMs ein; Lift-and-Shift-Szenarien erfordern keine Anwendungsänderungen.
Mit Remote Attestation (MAA), Azure Key Vault mHSM, BYOK und Key Wrapping bauen wir eine verifizierbare Vertrauenskette.
Traditionelle Verschlüsselung schützt Daten im Ruhezustand und bei der Übertragung, aber Daten müssen zur Verarbeitung entschlüsselt werden, was sie während der Berechnung im Speicher exponiert. Diese Lücke wird durch Insider-Bedrohungen, kompromittierte Hypervisoren und Cloud-Provider-Zugriffsszenarien ausgenutzt. Confidential Computing eliminiert diese Angriffsfläche, indem sensible Daten innerhalb hardwaregestützter Trusted Execution Environments (TEEs) verarbeitet werden, die kryptografisch verifiziert und selbst für Cloud-Betreiber, Hypervisor-Administratoren oder privilegierte OS-Prozesse unzugänglich sind.
Evidenzprüfung für kryptografische Kontrollen unterstützen, die sensible Daten innerhalb des genehmigten TEE-Umfangs geschützt halten
Organisationsübergreifende Datenzusammenarbeit bei sensiblen Datensätzen ohne Weitergabe von Rohdaten ermöglichen
Höchststufige Datenschutzanforderungen für KI-Workloads im Finanzdienstleistungs- und Gesundheitswesen erfüllen
Unser Confidential-Computing-Engagement umfasst die Use-Case-Identifikation, TEE-Technologieauswahl, Anwendungsportierung oder CVM-Migration, Attestierungsinfrastruktur-Bereitstellung und Key-Management-Integration. Wir befassen uns sowohl mit Einzelorganisations-Workload-Schutzszenarien als auch mit Multi-Party-Computation-Use-Cases, die mehrere Organisationen bei der Zusammenarbeit mit sensiblen Daten einbeziehen. Der Umfang umfasst die Integration mit bestehender PKI- und HSM-Infrastruktur.
Regulierten Branchen ermöglichen, sensible Daten in Cloud-Umgebungen zu verarbeiten, ohne Datenschutzpflichten zu verletzen
Geistiges Eigentum an KI-Modellen während der Inference schützen, auch wenn es in gemeinsamer Infrastruktur bereitgestellt wird
Branchen-übergreifende Datenzusammenarbeits-Use-Cases erschließen, die bisher rechtlich oder technisch blockiert waren
Confidential-Computing-Liefergegenstände kombinieren kryptografische Nachweisartefakte, die Sicherheitseigenschaften belegen, mit Engineering-Dokumentation, die Ihrem Team die Pflege und Erweiterung der Implementierung ermöglicht. Attestierungsverifizierungsprotokolle und Schlüssel-Freigabe-Audit-Trails liefern die Evidenzbasis für regulatorische Compliance und Kundensicherungsprogramme.
Regulierungsbehörden und Unternehmenskunden kryptografischen Nachweis des Datenschutzes in Verarbeitung bereitstellen
Confidential-Computing-Adoption in großem Maßstab mit wiederverwendbaren Architekturmustern und Bereitstellungsautomatisierung ermöglichen
Höchststufige Cloud-Sicherheitsanforderungen für Workloads im Finanzdienstleistungs-, Gesundheitswesen- und Regierungsbereich erfüllen
Remote Attestierung ist der Prozess, durch den eine vertrauende Partei kryptografisch verifizieren kann, dass eine Berechnung in einem echten, unmodifizierten TEE auf verifizierter Hardware läuft, bevor sensible Daten oder Schlüssel damit geteilt werden. Ohne Attestierung können Sie kein legitimes TEE von einer Software-Emulation oder einer kompromittierten Umgebung unterscheiden. Die Attestierung erzeugt eine signierte Messung der TEE-Konfiguration, die gegenüber Hardware-Anbieter-Vertrauenswurzeln verifiziert werden kann.
Die Migrationskomplexität hängt von der TEE-Technologie und der Anwendungsarchitektur ab. Confidential VMs (AMD SEV-SNP, Intel TDX) erfordern minimale Anwendungsänderungen und können bestehende Workloads mit nur infrastrukturellen Konfigurationsänderungen ausführen. Prozessebenen-Enklaven (Intel SGX) erfordern eine Anwendungspartitionierung zur Isolierung des sensiblen Codes und der Daten innerhalb der Enklavengrenze, was typischerweise Code-Level-Änderungen beinhaltet. Wir bewerten Ihr Anwendungsportfolio und empfehlen die geeignete TEE-Technologie basierend auf Ihrem Migrationsbudget und Ihren Sicherheitsanforderungen.
Confidential Computing schützt KI-Modelle in zwei Szenarien: Schutz eines proprietären Modells während der Inference in einer gemeinsamen oder Drittanbieterumgebung (die Modellgewichte bleiben verschlüsselt und werden nur innerhalb des TEE entschlüsselt), und Schutz sensibler Eingabedaten vor dem Modellbetreiber während der Inference (die Daten des Benutzers werden innerhalb des TEE verarbeitet, ohne dass der Modellbetreiber sie einsehen kann). Beide Szenarien werden zunehmend durch Unternehmens-KI-Governance-Richtlinien gefordert.
Der Performance-Overhead variiert je nach TEE-Technologie. Confidential VMs (SEV-SNP, TDX) verursachen minimalen Overhead, mit workload-spezifisch gemessenem Overhead für die meisten Workloads, was sie für Allzweck-Anwendungen geeignet macht. Prozessebenen-Enklaven (SGX) haben höheren Overhead aufgrund von Secure-Memory-Paging-Beschränkungen, wobei der Overhead von der Speicherarbeitssatzgröße abhängt. Wir benchmarken Ihren spezifischen Workload in einer TEE-Umgebung während der Bewertungsphase, um genaue Performance-Prognosen bereitzustellen, bevor eine Architektur festgelegt wird.
Von Hardware-Anbieter-Attestierungsdiensten erzeugte Attestierungstoken sind kryptografisch signiert und enthalten eine Messung der TEE-Konfiguration, Firmware-Version und Sicherheitsrichtlinie zum Zeitpunkt der Berechnung. Diese Token stellen manipulationssichere Nachweise dar, dass eine Berechnung in einem echten, unmodifizierten TEE stattgefunden hat. Regulierungsbehörden im Finanzdienstleistungs- und Gesundheitsbereich akzeptieren TEE-Attestierung zunehmend als Nachweis des höchsten Niveaus des Datenschutzes in Verarbeitung.
Ja. Confidential VMs und Enklaven integrieren sich in Cloud-native Dienste, einschließlich Key Management (Azure Key Vault, AWS KMS), Netzwerksicherheitsgruppen, Identitäts- und Zugriffsmanagement sowie Monitoring- und Logging-Dienste. Die Confidential-Computing-Schicht fügt Datenschutz-in-Verarbeitung-Kontrollen auf bestehende Cloud-Sicherheitskontrollen auf, anstatt sie zu ersetzen, und ermöglicht eine Defence-in-Depth-Architektur.
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Datenschutzbewusster Erstkontakt; sicherer Austausch bei Bedarf; kein Verkaufsdruck.
