A key feature in trusted computing is attestation, which allows encapsulated components (enclaves) to prove their identity to (local or remote) distrusting components. Reasoning about software that uses the technique requires tracking how trust evolves after successful attestation. This process is security-critical and non-trivial, but no existing formal verification technique supports modular reasoning about attestation of enclaves and their clients, or proving end-to-end properties for systems combining trusted, untrusted and attested code. We contribute Cerisier, the first program logic for modular reasoning about trusted, untrusted and attested code, fully mechanized in the Iris separation logic and the Rocq Prover. We formalize a recent proposal, CHERI-TrEE, to extend capability machines with enclave primitives, as an extension to the Cerise capability machine and program logic. Our program logic comes with a universal contract for untrusted code, which captures both capability safety and local enclave attestation. Like Cerise, this universal contract is phrased in terms of a logical relation defining capabilities' authority. We demonstrate Cerisier by proving end-to-end properties for three representative applications of trusted computing: secure outsourced computation, mutual attestation and a modeled trusted sensor component.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

代码(Code)是专知网的一个重要知识资料文档板块,旨在整理收录论文源代码、复现代码,经典工程代码等,便于用户查阅下载使用。
AAAI2025|TrustUQA:统一结构化数据问答的可信框架
专知会员服务
20+阅读 · 2024年12月20日
论文盘点:CVPR 2019 - 文本检测专题
PaperWeekly
14+阅读 · 2019年5月31日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
用PyTorch做物体检测和追踪
AI研习社
12+阅读 · 2019年1月6日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
利用动态深度学习预测金融时间序列基于Python
量化投资与机器学习
18+阅读 · 2018年10月30日
Single-Shot Object Detection with Enriched Semantics
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年8月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
原创 | Attention Modeling for Targeted Sentiment
黑龙江大学自然语言处理实验室
25+阅读 · 2017年11月5日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
最新内容
DeepSeek 版Claude Code,免费小白安装教程来了!
专知会员服务
7+阅读 · 5月5日
《美空军条令出版物 2-0:情报(2026版)》
专知会员服务
13+阅读 · 5月5日
帕兰提尔 Gotham:一个游戏规则改变器
专知会员服务
8+阅读 · 5月5日
【综述】 机器人学习中的世界模型:全面综述
专知会员服务
12+阅读 · 5月4日
伊朗的导弹-无人机行动及其对美国威慑的影响
相关VIP内容
AAAI2025|TrustUQA:统一结构化数据问答的可信框架
专知会员服务
20+阅读 · 2024年12月20日
相关资讯
论文盘点:CVPR 2019 - 文本检测专题
PaperWeekly
14+阅读 · 2019年5月31日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
用PyTorch做物体检测和追踪
AI研习社
12+阅读 · 2019年1月6日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
利用动态深度学习预测金融时间序列基于Python
量化投资与机器学习
18+阅读 · 2018年10月30日
Single-Shot Object Detection with Enriched Semantics
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年8月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
原创 | Attention Modeling for Targeted Sentiment
黑龙江大学自然语言处理实验室
25+阅读 · 2017年11月5日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员