Trusted Execution Environments (TEEs) are hardware-enforced memory isolation units, emerging as a pivotal security solution for security-critical applications. TEEs, like Intel SGX and ARM TrustZone, allow the isolation of confidential code and data within an untrusted host environment, such as the cloud and IoT. Despite strong security guarantees, TEE adoption has been hindered by an awkward programming model. This model requires manual application partitioning and the use of error-prone, memory-unsafe, and potentially information-leaking low-level C/C++ libraries. We address the above with \textit{HasTEE}, a domain-specific language (DSL) embedded in Haskell for programming TEE applications. HasTEE includes a port of the GHC runtime for the Intel-SGX TEE. HasTEE uses Haskell's type system to automatically partition an application and to enforce \textit{Information Flow Control} on confidential data. The DSL, being embedded in Haskell, allows for the usage of higher-order functions, monads, and a restricted set of I/O operations to write any standard Haskell application. Contrary to previous work, HasTEE is lightweight, simple, and is provided as a \emph{simple security library}; thus avoiding any GHC modifications. We show the applicability of HasTEE by implementing case studies on federated learning, an encrypted password wallet, and a differentially-private data clean room.


翻译:可信执行环境(TEE)是由硬件强制的内存隔离单元,正成为安全关键型应用的核心安全解决方案。诸如Intel SGX和ARM TrustZone等TEE可以在不可信的主机环境(如云和物联网)中隔离机密代码和数据。尽管提供了强大的安全保障,但TEE的采用一直受困于笨拙的编程模型。该模型要求手动划分应用程序,并使用容易出错、内存不安全且可能泄露信息的底层C/C++库。我们通过\textit{HasTEE}解决了上述问题,这是一种嵌入在Haskell中的领域特定语言(DSL),用于编程TEE应用。HasTEE包含一个为Intel-SGX TEE移植的GHC运行时。HasTEE利用Haskell的类型系统自动划分应用程序,并对机密数据实施\textit{信息流控制}。由于该DSL嵌入在Haskell中,它允许使用高阶函数、单子以及受限的I/O操作集来编写任何标准的Haskell应用。与以往工作不同,HasTEE轻量级、简单,并以一个\textit{简单安全库}的形式提供,从而避免了对GHC的任何修改。我们通过实现联邦学习、加密密码钱包和差分隐私数据清洁室等案例研究,展示了HasTEE的实用性。

0
下载
关闭预览

相关内容

Haskell 是一种纯函数式编程语言,于 1990 年在编程语言 Miranda 的基础上标准化,并且以 λ 演算为基础发展而来。
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3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
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5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
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16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
13+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
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+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
Arxiv
0+阅读 · 2023年9月12日
Arxiv
16+阅读 · 2019年4月4日
VIP会员
最新内容
学习数据的几何:形状空间分析数学综述
专知会员服务
6+阅读 · 6月17日
定向能反无人机系统最新发展动态
专知会员服务
7+阅读 · 6月17日
从燃煤战舰到算法战争:水面指挥的永恒要求
专知会员服务
4+阅读 · 6月17日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3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
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5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
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16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
13+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
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+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
Top
微信扫码咨询专知VIP会员