Bez podglądania: Jak obliczenia poufne pozwalają dostawcom chmury przetwarzać Twoje dane bez ich odszyfrowywania

• Obliczenia poufne wykorzystują sprzętowe TEE, takie jak Intel SGX, AMD SEV i Arm CCA, do wykonywania obliczeń na zaszyfrowanych danych, zapewniając szyfrowanie w trakcie użycia.
• Wewnątrz enklawy TEE dane i kod są izolowane dzięki szyfrowaniu pamięci, co chroni je przed systemem operacyjnym hosta, hipernadzorcą, innymi maszynami wirtualnymi oraz administratorami chmury.
• Zdalna atestacja zapewnia kryptograficzny dowód tożsamości enklawy oraz dokładnej wersji kodu przed udostępnieniem danych enklawie.
• Poufne maszyny wirtualne Azure działają na SGX lub SEV-SNP, w seriach DCsv2/DCsv3 oraz DCasv5/ECasv5, a w 2025 roku Microsoft rozpoczął testy poufnych maszyn wirtualnych opartych na Intel TDX na procesorach Emerald Rapids.
• Google Cloud oferuje poufne maszyny wirtualne na AMD EPYC SEV, poufne węzły GKE, poufne Dataproc/Dataflow, Confidential Space do obliczeń wielostronnych oraz poufne GPU z NVIDIA H100.
• AWS udostępnia Nitro Enclaves, izolowane enklawy bez trwałej pamięci masowej i SSH, a także Nitro TPM i integrację z KMS do atestacji i wydawania kluczy.
• IBM Cloud Hyper Protect Virtual Servers na IBM LinuxONE umożliwiają klientom zachowanie własnych kluczy szyfrowania i uruchamianie maszyn wirtualnych z szyfrowaniem pamięci, bez dostępu administratorów IBM do kluczy.
• W latach 2024–2025 obliczenia poufne rozszerzyły się na GPU z NVIDIA Hopper/H100, a do połowy 2025 roku wszystkie główne chmury obsługiwały poufne obciążenia AI z użyciem GPU.
• Poufne enklawy umożliwiają tworzenie data clean rooms i analizę międzyorganizacyjną, pozwalając na wspólne przetwarzanie danych bez ujawniania surowych danych wejściowych, zwłaszcza w reklamie i zastosowaniach rządowych.
• Impuls regulacyjny i rynkowy w latach 2024–2025 obejmuje unijną DORA nakazującą ochronę danych w trakcie użycia, zalecenia NIST CSF 2.0, aktualizacje PCI DSS 4.0, poparcie Gartnera dla zaufania do AI oraz prognozę ABI Research na około 160 miliardów dolarów w obszarze obliczeń poufnych do 2032 roku przy ponad 40% rocznym wzroście.

Wyobraź sobie, że możesz wykorzystać całą moc chmury do swoich najbardziej wrażliwych danych nie ujawniając tych danych – nawet administratorom dostawcy chmury. To właśnie obietnica obliczeń poufnych, szybko rozwijającego się podejścia do bezpieczeństwa w chmurze. W tym szczegółowym raporcie wyjaśnimy obliczenia poufne dla szerokiego grona odbiorców, omawiając czym są, jak działają (prostym językiem), dlaczego są tak ważne dla bezpieczeństwa i zgodności w chmurze oraz jak chronią dane nawet przed zagrożeniami wewnętrznymi. Przedstawimy rzeczywiste przypadki użycia w różnych branżach, wskażemy, którzy główni dostawcy chmury oferują tę technologię, omówimy jej wyzwania i rozwijające się standardy oraz zrecenzujemy najnowsze osiągnięcia (stan na lata 2024–2025). Po drodze znajdziesz eksperckie spostrzeżenia i cytaty. Odkryjmy tajemnice przetwarzania zaszyfrowanych danych w chmurze bez podglądania!

Czym są obliczenia poufne?

Obliczenia poufne to nowy paradygmat w zakresie bezpieczeństwa chmury i danych, który chroni dane nawet podczas ich przetwarzania, a nie tylko podczas przechowywania lub przesyłania. W tradycyjnym modelu obliczeniowym dane muszą być odszyfrowane (ujawnione jako tekst jawny) w pamięci do przetwarzania. Obliczenia poufne zmieniają to, wykorzystując specjalne sprzętowe bezpieczne enklawy, dzięki czemu dane mogą być przetwarzane w formie zaszyfrowanej lub odizolowanej. W istocie to tak, jakby mieć zamknięty sejf wewnątrz procesora komputera, w którym wrażliwe dane mogą być przetwarzane poza zasięgiem ciekawskich oczu ^[1]. Oznacza to, że serwery chmurowe mogą wykonywać obliczenia na Twoich danych bez tego, by dostawca chmury (lub ktokolwiek inny) kiedykolwiek widział surowe dane.

Innymi słowy, obliczenia poufne umożliwiają „szyfrowanie w użyciu”. Od dawna mamy szyfrowanie danych w spoczynku (przechowywanych na dysku) i w tranzycie (przesyłanych przez sieci). Obliczenia poufne rozwiązują ostatnią kwestię: dane w użyciu ^[2]. Utrzymując dane zaszyfrowane lub odizolowane podczas aktywnego przetwarzania, zamykają krytyczną lukę w cyklu życia danych. Według artykułu branżowego z maja 2025 roku, „Coraz więcej najcenniejszych danych na świecie jest przetwarzanych w chmurze, ale zachowanie prywatności tych danych podczas ich użycia pozostaje dużym wyzwaniem… I tu właśnie pojawiają się obliczenia poufne.” ^[3]. Krótko mówiąc, obliczenia poufne pozwalają organizacjom korzystać z chmury i współdzielonej infrastruktury bez poświęcania prywatności ani kontroli nad swoimi danymi.

Jak działają obliczenia poufne?

Obliczenia poufne są możliwe dzięki postępom w zakresie bezpieczeństwa sprzętowego – w szczególności dzięki wykorzystaniu Zaufanych Środowisk Wykonawczych (TEE), często nazywanych bezpiecznymi enklawami. TEE to chroniony, odizolowany obszar procesora komputera (CPU) z własną bezpieczną pamięcią. Wszelkie dane lub kod uruchamiane w tej enklawie są osłonięte przed resztą systemu – w tym przed systemem operacyjnym, hipernadzorcą, innymi maszynami wirtualnymi, a nawet administratorami dostawcy chmury ^[4]. Nawet jeśli atakujący lub nieuczciwy administrator ma pełny dostęp do serwera, nie może zajrzeć do enklawy ani manipulować jej zawartością. Pamięć enklawy jest szyfrowana, a dostęp do niej jest ściśle kontrolowany na poziomie sprzętowym.

Wiele nowoczesnych technologii CPU implementuje TEE, aby umożliwić poufne przetwarzanie danych. Na przykład, Intel SGX (Software Guard Extensions) oraz AMD SEV (Secure Encrypted Virtualization) to szeroko stosowane technologie TEE, które tworzą takie bezpieczne enklawy w procesorach Intela i AMD ^[5]. Intel SGX pozwala deweloperom wydzielać prywatne enklawy w ramach procesu aplikacji, podczas gdy AMD SEV szyfruje całą pamięć maszyny wirtualnej, dzięki czemu dane VM pozostają poufne nawet wobec hosta-hipernadzorcy. Arm Confidential Compute Architecture (CCA) to kolejny przykład, wprowadzający koncepcję enklaw do układów opartych na Arm ^[6]. Główni dostawcy chmury również mają własne implementacje; na przykład AWS Nitro Enclaves to odizolowane środowiska VM dla wrażliwych zadań w chmurze Amazona ^[7].

Izolacja to pierwsza kluczowa zasada działania poufnego przetwarzania. Gdy dane i kod są uruchamiane wewnątrz enklawy TEE, są odizolowane od wszystkiego innego na tej maszynie. Można to porównać do uruchamiania obliczeń w bezpiecznym sejfie, do którego nic z zewnątrz nie ma dostępu. Sprzęt zapewnia, że nawet jeśli złośliwe oprogramowanie przejmie główny system operacyjny, pamięć enklawy pozostaje nieczytelna i chroniona ^[8]. Każda próba sprawdzenia pamięci enklawy przez zwykły proces lub administratora zakończy się niepowodzeniem lub zwróci jedynie zaszyfrowane, niezrozumiałe dane. Taka sprzętowa izolacja drastycznie zmniejsza powierzchnię ataku – nawet typowe wektory ataku, jak wiele ataków bocznych kanałów, są ograniczane przy prawidłowej implementacji ^[9].

Zdalna atestacja to drugi kluczowy element. Ponieważ enklawa jest odizolowana, użytkownik potrzebuje sposobu, aby zaufać temu, co w niej działa. Atestacja to mechanizm, w którym TEE generuje kryptograficzny dowód swojej tożsamości oraz dokładnego kodu, który wykonuje ^[10]. Na przykład, zanim wyślesz swoje wrażliwe dane do enklawy w chmurze, możesz zażądać raportu atestacyjnego podpisanego przez sprzęt. Raport ten pozwala zweryfikować (przy użyciu certyfikatu producenta układu), że to rzeczywiście jest prawdziwa enklawa (a nie emulacja lub złośliwe oprogramowanie), uruchamiająca oczekiwaną, zaufaną wersję kodu. Dopiero po weryfikacji udostępnisz swój klucz deszyfrujący lub dane enklawie. Atestacja daje silną gwarancję, że bezpieczne środowisko jest nienaruszone i nie zostało zmanipulowane, co jest kluczowe dla zaufania do enklawy w chmurze.

W praktyce, gdy korzystasz z confidential computing w chmurze, Twoje dane są przesyłane w formie zaszyfrowanej do specjalnej enklawy w procesorze CPU. Tam dane są odszyfrowywane tylko wewnątrz enklawy i przetwarzane w bezpieczny sposób. Pozostała część maszyny widzi wyłącznie zaszyfrowane dane. Po zakończeniu obliczeń enklawa może zwrócić wyniki (które mogą być ponownie zaszyfrowane do przechowywania). Ponieważ dane są chronione przez cały czas w pamięci, osiągamy „przetwarzanie bez ujawniania danych w postaci jawnej”. Jak opisuje to Google Cloud, confidential computing oznacza, że „dane pozostaną prywatne i zaszyfrowane nawet podczas przetwarzania w chmurze.” ^[11] Innymi słowy, serwery dostawcy chmury wykonują obliczenia, ale są one zasadniczo „ślepe” na rzeczywiste wartości, na których operują.

Podsumowanie kluczowych technologii: Branża skupiła się wokół technologii takich jak Intel SGX, Intel TDX (Trust Domain Extensions, dla enklaw VM w nowszych procesorach Intel Xeon), AMD SEV i jego najnowszy wariant SEV-SNP (Secure Encrypted Virtualization with Secure Nested Paging), oraz Arm CCA, między innymi ^[12]. Zapewniają one niskopoziomową izolację i szyfrowanie pamięci. Dostawcy chmury budują usługi na ich bazie (więcej o tym później). Warto również zauważyć, że confidential computing różni się od podejść takich jak Fully Homomorphic Encryption (FHE) – w FHE można wykonywać obliczenia na zaszyfrowanych danych wyłącznie matematycznie (bez odszyfrowywania), ale FHE jest obecnie bardzo wolne do ogólnego zastosowania. Model enklaw w confidential computing to bardziej pragmatyczne podejście wspierane sprzętowo: dane są odszyfrowywane wewnątrz enklawy do użycia, ale dzięki ochronie enklawy otaczający system nadal nie ma do nich dostępu ^[13]. To sprawia, że confidential computing jest obecnie znacznie bardziej praktyczne dla rzeczywistych obciążeń, jednocześnie osiągając podobny cel przetwarzania danych bez ich ujawniania osobom niepowołanym.

Dlaczego confidential computing jest ważne dla bezpieczeństwa i zgodności w chmurze?

Przenoszenie wrażliwych danych i obciążeń do chmury daje ogromne korzyści w zakresie skalowalności i współpracy, ale rodzi też ważne pytanie: Czy możemy zaufać chmurze w kwestii naszych najbardziej wrażliwych informacji? Głośne naruszenia bezpieczeństwa danych, szpiegostwo, a nawet obawy dotyczące zagrożeń wewnętrznych sprawiły, że firmy i regulatorzy ostrożnie podchodzą do przekazywania niezaszyfrowanych danych dostawcom chmury. Confidential computing bezpośrednio odpowiada na tę lukę zaufania, zapewniając, że chmura nie może zobaczyć ani zmienić Twoich danych podczas przetwarzania, co ma ogromne znaczenie dla bezpieczeństwa i zgodności.

Z punktu widzenia bezpieczeństwa, confidential computing znacząco zmniejsza ryzyko w środowiskach chmurowych z wieloma najemcami. Nawet jeśli atakujący w jakiś sposób wydostanie się ze swojej własnej maszyny wirtualnej lub kontenera, nadal nie może uzyskać dostępu do danych innych klientów chronionych przez enclave. Nawet jeśli administratorzy lub technicy dostawcy chmury zostaną skompromitowani, nie mogą odczytać danych klientów chronionych przez TEE. To znacząco zwiększa odporność na zagrożenia wewnętrzne i zaawansowane trwałe zagrożenia. Jak ujął to jeden z ekspertów ds. bezpieczeństwa, „Confidential computing znacząco poprawia bezpieczeństwo i prywatność przetwarzania w chmurze, zapewniając, że dane są niedostępne i zaszyfrowane podczas użycia.” ^[14].

Dla organizacji z branż regulowanych – takich jak finanse, opieka zdrowotna i administracja publiczna – confidential computing może być przełomem w zakresie zgodności. Przepisy takie jak RODO (w Europie) i różne ustawy o prywatności wymagają ścisłej kontroli nad danymi osobowymi. W rzeczywistości regulatorzy coraz częściej dostrzegają wartość ochrony danych w użyciu. W 2024 roku unijny Akt o Cyfrowej Odporności Operacyjnej (DORA) wyraźnie nakazał ochronę danych w użyciu (dla banków i instytucji finansowych) jako część swoich wymagań ^[15]. Podobnie zaktualizowane wytyczne organów takich jak NIST (amerykański Narodowy Instytut Standaryzacji i Technologii) obejmują obecnie zalecenia dotyczące ochrony danych w pamięci i podczas użycia, wskazując confidential computing jako rozwiązanie ^[16]. Najnowsza Cloud Controls Matrix Cloud Security Alliance również zaleca TEE i confidential computing dla dostawców i użytkowników chmury, aby spełnić najlepsze praktyki bezpieczeństwa ^[17]. To wsparcie ze strony decydentów oznacza, że wdrożenie confidential computing może pomóc organizacjom spełnić nowe wymogi zgodności i wykazać „privacy by design” (ponieważ nawet operator chmury nie ma dostępu do danych w postaci jawnej).

W praktyce confidential computing pozwala organizacjom korzystać z usług chmurowych do bardzo wrażliwych zadań, które wcześniej mogły być utrzymywane lokalnie. Na przykład banki mogą analizować zaszyfrowane dane finansowe w chmurze bez naruszania przepisów o prywatności, szpitale mogą wykorzystywać chmurową AI na danych pacjentów bez ujawniania ich dokumentacji, a rządy mogą korzystać z komercyjnych chmur do danych niejawnych lub obywatelskich, zachowując suwerenność nad nimi. Usuwa to kluczową barierę adopcji chmury, rozwiązując problem „nie ufamy dostawcy chmury w kwestii naszych niezaszyfrowanych danych”. Jak zauważył jeden z analityków branżowych, confidential computing staje się niezbędny dla wrażliwych zadań AI i danych w chmurze, napędzany potrzebą ochrony zarówno modeli AI, jak i danych wprowadzanych do nich ^[18].

Kolejnym powodem, dla którego confidential computing jest ważne, jest jego rola w umożliwianiu nowych scenariuszy współpracy w chmurze. Ponieważ wiele stron może współdzielić i przetwarzać dane we wspólnej enklawie bez ujawniania sobie nawzajem swoich indywidualnych danych wejściowych, otwiera to drzwi do takich rozwiązań jak bezpieczne clean roomy danych i analityka wielostronna. Firmy mogą łączyć zbiory danych, aby uzyskać wnioski (na przykład do wykrywania oszustw lub badań), mając pewność, że surowe dane każdej ze stron pozostają poufne. Ta możliwość obliczania na wspólnych danych bez problemów z wzajemnym zaufaniem była wcześniej bardzo trudna do osiągnięcia – teraz sprzętowe enklawy to umożliwiają, odblokowując cenne zastosowania w reklamie, finansach i badaniach publicznych przy jednoczesnym zachowaniu prywatności ^[19], ^[20].

Wreszcie, z perspektywy biznesowej, confidential computing buduje zaufanie klientów. Dostawcy chmury, którzy to oferują, mogą powiedzieć: „Nawet nasi administratorzy ani oprogramowanie chmurowe nie mają dostępu do Twoich danych – tylko Ty możesz to zrobić.” Ta obietnica jest bardzo silna. Przesuwa model zaufania z konieczności ufania całej organizacji (i wszystkim jej pracownikom oraz oprogramowaniu) na zaufanie jedynie niewielkiemu modułowi sprzętowemu i zweryfikowanemu kodowi. Wielu uważa, że takie podejście zero trust w chmurze będzie filarem bezpieczeństwa chmury w przyszłości, zwłaszcza w miarę rozwoju zagrożeń.

Ochrona danych przed zagrożeniami wewnętrznymi – nawet administratorzy chmury nie mogą podejrzeć

Główną motywacją dla confidential computing jest obrona przed zagrożeniami wewnętrznymi oraz ciekawskimi lub złośliwymi administratorami u dostawcy usług chmurowych. W tradycyjnym scenariuszu chmurowym administrator systemu dostawcy chmury z odpowiednimi uprawnieniami (lub atakujący, który je przejmie) mógłby potencjalnie podglądać maszyny wirtualne klienta lub dane w pamięci. Można to zrobić za pomocą narzędzi debugujących, zrzucając pamięć lub przez złośliwe oprogramowanie sprzętowe. Takie ryzyka wewnętrzne nie są tylko teoretyczne – to realny problem dla każdego, kto powierza wrażliwe, kluczowe dane zewnętrznym chmurom.

Confidential computing zapewnia silne rozwiązanie: podczas korzystania z TEE, nawet administratorzy chmury nie mogą uzyskać dostępu do danych klienta ani kodu wewnątrz enklawy. Pamięć enklawy jest szyfrowana kluczami, które znajdują się w samym sprzęcie CPU, i te klucze nie są dostępne dla żadnego oprogramowania ani personelu. Na przykład procesor AMD EPYC z SEV szyfruje pamięć maszyny wirtualnej w taki sposób, że hipernadzorca (zarządzany przez dostawcę chmury) widzi jedynie zaszyfrowane dane. Nie istnieje „główny klucz deszyfrujący”, którego administrator chmury mógłby użyć do dowolnego odblokowania enklawy – klucze są generowane sprzętowo i nigdy nie opuszczają bezpiecznego obszaru procesora ^[21].

W rezultacie korzystanie z confidential computing jest jak umieszczenie Twojej aplikacji w zamkniętej na klucz skrzynce, którą tylko Ty (za pośrednictwem kodu aplikacji) możesz otworzyć, a nie operator chmury. Jedna z firm zajmujących się confidential computing porównała to w ten sposób dla klientów chmurowych: „Całe Twoje wdrożenie w chmurze jest odizolowane od infrastruktury. Nawet pracownicy centrum danych czy administratorzy chmury nie mają dostępu do żadnych danych.”^[22]. Innymi słowy, możesz korzystać z chmury publicznej tak, jakby była Twoją własną prywatną chmurą zamkniętą w sejfie. Inne źródło podkreśla, że dzięki confidential computing „dane są zawsze zaszyfrowane i masz pełną kontrolę, nawet korzystając z infrastruktury stron trzecich” ^[23]. To drastycznie ogranicza ryzyko ze strony osób z wewnątrz.

To zabezpieczenie oznacza również, że jeśli organy ścigania lub jakakolwiek inna strona trzecia próbowałaby zmusić dostawcę chmury do wydania Twoich danych, dostawca technicznie nie może* przekazać danych w postaci jawnej, do których nie ma dostępu. Może przekazać jedynie zaszyfrowane bloby (zakładając, że Ty, jako klient, nie udostępnisz kluczy do enklawy). Jest to atrakcyjne dla organizacji obawiających się nieautoryzowanego dostępu lub szpiegostwa – daje im techniczną kontrolę nad dostępem do danych, a nie tylko obietnice polityki ze strony dostawcy.

Rzeczywistym przykładem ograniczania zagrożeń wewnętrznych jest to, jak menedżery haseł i dostawcy VPN wdrożyli confidential computing, aby chronić wrażliwe informacje przed własną infrastrukturą. W 2024 roku menedżer haseł 1Password uruchomił funkcję analityczną wykorzystującą enklawy, dzięki czemu nawet ich zaplecze chmurowe nie widzi surowych haseł ani analizowanych sekretów ^[24]. Podobnie Dashlane wykorzystał confidential computing, aby nawet administratorzy IT zarządzający logowaniami firmowymi nie mogli podglądać poświadczeń ^[25]. Dostawca VPN, ExpressVPN, zaczął używać enklaw, aby dane o dedykowanych adresach IP użytkowników pozostały niewidoczne dla osób z wewnątrz ^[26]. Te działania pokazują, jak firmy proaktywnie wykorzystują confidential computing, by ograniczyć dostęp osób z wewnątrz, nawet jeśli „osobą z wewnątrz” jest ich własna usługa hostowana w chmurze. To potężna gwarancja dla klientów dbających o bezpieczeństwo.

Krótko mówiąc, confidential computing przesuwa model bezpieczeństwa na zasadę „nie ufaj nikomu poza enklawą.” Chroni przed osobami z wewnątrz u dostawcy chmury, błędami platformy chmurowej, a nawet niektórymi atakami na poziomie sprzętowym. Tak więc nawet jeśli atakujący miałby pełny dostęp root lub fizyczny do serwera, Twoje dane pozostałyby bezpieczne, jeśli znajdują się w prawidłowo zaimplementowanym TEE. Ta możliwość – by przechytrzyć dostęp root – sprawia, że confidential computing jest rewolucyjnym osiągnięciem w bezpieczeństwie chmury.

Przypadki użycia i wdrożenia w branży

Obliczenia poufne są już wykorzystywane w różnych branżach i scenariuszach, gdzie wrażliwość danych jest kluczowa. Oto kilka najważniejszych przypadków użycia i sektorów, które wdrażają tę technologię:

• Usługi finansowe: Banki i instytucje finansowe przetwarzają niezwykle wrażliwe dane klientów oraz tajemnice handlowe. Wykorzystują obliczenia poufne do takich celów jak bezpieczna analiza wielostronna (np. dwa banki porównujące dane o oszustwach bez ujawniania sobie nawzajem informacji o klientach) oraz do bezpiecznego przenoszenia kluczowych obciążeń bankowych do chmury. Na przykład, obliczenia poufne umożliwiają ocenę zdolności kredytowej lub wykrywanie oszustw na zaszyfrowanych zbiorach danych pochodzących z różnych źródeł. Pomaga to również spełniać rygorystyczne regulacje – duży europejski bank może użyć enklawy w chmurze do przetwarzania danych klientów z UE, jednocześnie wykazując zgodność z przepisami dotyczącymi suwerenności danych. W rzeczywistości sektor finansowy był jednym z pierwszych wdrażających tę technologię; eksperci zauważają rosnące zainteresowanie finansów, by „odblokować wartość danych bez naruszania prywatności lub zgodności” ^[27].
• Opieka zdrowotna i nauki przyrodnicze: Szpitale, naukowcy i firmy farmaceutyczne zaczynają wykorzystywać obliczenia poufne do współpracy nad danymi medycznymi. Analiza danych zdrowotnych z zachowaniem prywatności to kluczowy przypadek użycia – na przykład wiele szpitali może łączyć dane pacjentów, aby opracować lepsze modele diagnostyczne AI, przy czym dane każdego szpitala są zaszyfrowane podczas użycia, więc ani chmura, ani inne szpitale nigdy nie widzą surowych danych innych placówek. Pomaga to rozwiązać problem wrażliwości danych medycznych zgodnie z przepisami takimi jak HIPAA. Dzięki obliczeniom poufnym chmura może przeprowadzać sekwencjonowanie genomu lub analizy kliniczne na danych pacjentów, które pozostają zaszyfrowane, przyspieszając tym samym badania medyczne bez naruszania prywatności pacjentów.
• AI i uczenie maszynowe: Wraz ze wzrostem znaczenia (i rozmiaru) modeli AI, rosną także obawy dotyczące danych i własności intelektualnej modeli. Obliczenia poufne są coraz częściej postrzegane jako niezbędne dla AI w chmurze. Firmy chcą korzystać z wydajnych chmurowych GPU do trenowania lub uruchamiania modeli AI na wrażliwych danych (np. dane osobowe użytkowników lub zastrzeżone zbiory danych), ale obawiają się wycieków. Dzięki enklawom można przeprowadzać uczenie maszynowe na zaszyfrowanych lub poufnych danych – na przykład uruchamiając wnioskowanie AI na zaszyfrowanych danych osobowych klienta, tak aby usługa AI nigdy nie widziała danych w postaci jawnej. Chroni to także sam model AI przed kradzieżą podczas działania na współdzielonym sprzęcie. Trendy branżowe w 2024 roku pokazały wzrost znaczenia „Poufnej AI”: Apple, na przykład, ogłosiło chmurową AI chroniącą prywatność dla iPhone’ów, wykorzystując tę koncepcję, a OpenAI nadało priorytet poufnym możliwościom GPU, aby zabezpieczyć swoją zaawansowaną infrastrukturę AI ^[28]. Nawet Marynarka Wojenna USA badała uruchamianie dużych modeli językowych w enklawach, aby zapewnić im bezpieczeństwo ^[29]. Wszystko to wskazuje, że enklawy stają się standardową częścią stosu technologicznego AI, zapewniając, że AI może wykorzystywać wrażliwe dane bez ich ujawniania.
• Analityka międzyfirmowa i clean roomy danych: W reklamie, technologii i badaniach organizacje często muszą dzielić się danymi lub wspólnie je przetwarzać, ale kwestie prawne i prywatności uniemożliwiają bezpośrednią wymianę. Obliczenia poufne umożliwiają tworzenie clean roomów danych, w których wiele stron może przekazywać dane, które są szyfrowane i analizowane zbiorczo w enklawie. Na przykład reklamodawca i wydawca mogą dopasować i analizować dane o interakcjach użytkowników, aby zmierzyć skuteczność kampanii reklamowej, ale dzięki enklawie żadna ze stron nie widzi surowych danych drugiej strony – widzą jedynie wyniki zagregowane. Branża reklamowa (pod presją ochrony prywatności użytkowników) testuje takie poufne clean roomy ^[30]. Podobnie agencje rządowe mogą łączyć dane (np. rejestry podatkowe z danymi o świadczeniach socjalnych), aby uzyskać wnioski bez naruszania poufności. Takie scenariusze były wcześniej niemal niemożliwe; teraz stają się rzeczywistością dzięki obliczeniom poufnym.
• Sektor publiczny i obronność: Organy rządowe, które chcą korzystać z komercyjnych chmur, ale obawiają się dostępu z zewnątrz lub zagranicy, badają możliwości obliczeń poufnych. Na przykład departament obrony może uruchamiać wrażliwe zadania w enklawie chmury publicznej, mając pewność, że nawet administratorzy dostawcy chmury (lub inni aktorzy państwowi) nie mogą odczytać danych. Widzimy wczesne wdrożenia w projektach dotyczących bezpiecznej chmury rządowej i analityki obronnej. Jak pokazało jedno niemieckie studium przypadku sektora publicznego, wdrożenie obliczeń poufnych w suwerennej chmurze pozwoliło na uruchamianie aplikacji rządowych w chmurze publicznej przy zachowaniu suwerenności cyfrowej – dane pozostawały zaszyfrowane podczas działania „nawet przed administratorami chmury”, spełniając rygorystyczne wymogi bezpieczeństwa narodowego ^[31].
• Usługi Blockchain i Kryptografii: Niektóre platformy kryptowalutowe i blockchain wykorzystują confidential computing do zabezpieczania kluczy prywatnych i transakcji. Na przykład, poufne enklawy mogą chronić systemy zarządzania kluczami kryptograficznymi lub umożliwiać bezpieczne obliczenia wielostronne dla usług powierniczych kryptowalut, zapewniając, że klucze nigdy nie są ujawniane w pamięci, nawet podczas użycia. Jest to przydatne dla giełd, portfeli lub każdej usługi, gdzie kompromitacja klucza mogłaby być katastrofalna.
• Ochrona Własności Intelektualnej: Firmy posiadające zastrzeżone algorytmy lub dane (np. tajny przepis lub wrażliwy algorytm analityczny) mogą używać enklaw do uruchamiania tych algorytmów w chmurze lub na systemach partnera bez ujawniania kodu algorytmu ani danych wejściowych. Jest to przydatne w scenariuszach takich jak wspólne przedsięwzięcia lub outsourcing obliczeń – właściciel IP wie, że jest to wykonywane w enklawie typu „czarna skrzynka”, gdzie partner widzi tylko zatwierdzone wyniki. To sposób na monetyzację lub bezpieczne wykorzystanie danych i kodu. Na przykład startup może umożliwić klientowi wykonywanie zapytań na swoim zastrzeżonym zbiorze danych za pośrednictwem enklawy; klient otrzymuje wgląd, ale nigdy nie uzyskuje dostępu do surowych danych.

To tylko kilka przykładów. Inne sektory, takie jak telekomunikacja, media, ubezpieczenia, a nawet gry w chmurze, również interesują się confidential computing tam, gdzie to możliwe. Wspólnym mianownikiem jest: wszędzie tam, gdzie dane są bardzo wrażliwe lub wartościowe, a zaufanie stanowi barierę dla korzystania z chmury lub udostępniania danych, confidential computing może pomóc, technicznie gwarantując poufność podczas przetwarzania. Ta szeroka zastosowalność sprawia, że prognozy przewidują gwałtowny wzrost tej dziedziny. Analitycy przewidują, że confidential computing rozwinie się z wczesnego rynku w wielomiliardowy filar usług chmurowych w ciągu następnej dekady, gdy organizacje z wielu sektorów będą wdrażać tę technologię ^[32].

Aby zobrazować ten trend, oto cytat od starszego menedżera produktu w firmie zajmującej się confidential computing na temat ostatnich trendów wdrożeniowych: „Obserwujemy rosnące wdrożenia ze strony partnerów z branży opieki zdrowotnej, finansów i mediów, którzy chcą wydobyć wartość ze swoich danych bez naruszania prywatności lub zgodności. Możliwość udowodnienia, że dane pozostają chronione przez cały cykl życia, to prawdziwy przełom.” ^[33]. To podkreśla, jak branże przetwarzające wrażliwe dane postrzegają tę technologię jako przełomową – „game-changer”, umożliwiającą nowe projekty, które wcześniej były blokowane przez obawy o prywatność.

Najwięksi Dostawcy Chmury Oferujący Confidential Computing

Wszyscy najwięksi dostawcy usług chmurowych wdrożyli confidential computing w różnych formach, integrując TEE ze swoimi platformami. Oto przegląd jak najwięksi dostawcy chmury oferują rozwiązania confidential computing:

• Microsoft Azure: Microsoft jest pionierem w dziedzinie confidential computing. Azure oferuje Confidential VMs, które działają na sprzęcie obsługującym SEV-SNP (dla maszyn wirtualnych opartych na AMD) oraz Intel SGX w specjalnych typach maszyn wirtualnych (dla enklaw na sprzęcie Intela). Na przykład, maszyny wirtualne z serii DCsv2 i DCsv3 w Azure są wyposażone w enklawy Intel SGX dla deweloperów, którzy chcą korzystać z enklaw na poziomie aplikacji. Azure wprowadził także opcje Confidential VM (DCasv5/ECasv5 i nowsze), gdzie cała pamięć maszyny wirtualnej jest domyślnie szyfrowana za pomocą AMD SEV – co oznacza, że nawet Azure nie ma do niej dostępu. Dodatkowo, Azure oferuje usługi takie jak Azure Confidential Ledger (księga blockchain działająca w enklawach, zapewniająca niezmienność zapisów) i testuje Confidential Containers oraz Azure Confidential Clean Rooms do bezpiecznej analityki wielostronnej. Inwestycje Microsoftu trwają: w 2024 roku ogłoszono serie maszyn wirtualnych DCa v6 i ECa v6 wykorzystujące procesory AMD EPYC 4. generacji z ulepszonymi możliwościami confidential computing ^[34], a w 2025 roku Azure rozpoczął testy maszyn wirtualnych Confidential opartych na Intel TDX, wykorzystujących procesory Intel Xeon 5. generacji (Emerald Rapids) ^[35]. Krótko mówiąc, strategia Azure polega na udostępnianiu technologii enklaw w maszynach wirtualnych, kontenerach, a nawet w wybranych usługach zarządzanych. CTO Azure, Mark Russinovich, podkreślił, że ich celem jest rozszerzenie confidential computing „na wszystkie usługi Azure”, co pokazuje, jak ważny jest to kierunek.
• Google Cloud: Google Cloud zintegrował confidential computing ze swoją infrastrukturą, oferując Confidential VMs jako proste pole wyboru podczas uruchamiania maszyn wirtualnych. Confidential VMs Google działają na procesorach AMD EPYC z SEV, co oznacza, że cała pamięć maszyny wirtualnej jest szyfrowana kluczami, do których nawet Google nie ma dostępu ^[36]. Google podkreśla, że klienci mogą „szyfrować dane w użyciu bez żadnych zmian w kodzie” i przy minimalnym wpływie na wydajność ^[37]. Poza maszynami wirtualnymi, Google rozszerzył tę technologię na inne usługi: Confidential GKE Nodes umożliwiają klastrom Kubernetes posiadanie węzłów roboczych z szyfrowaną pamięcią ^[38], Confidential Dataproc oraz Confidential Dataflow pozwalają na przetwarzanie big data i pipeline’ów na confidential VMs ^[39], a Confidential Space to rozwiązanie Google Cloud do obliczeń wielostronnych, gdzie strony mogą wspólnie analizować dane w bezpiecznej enklawie z „wzmocnioną ochroną przed dostępem dostawcy chmury” ^[40]. Google współpracował także z NVIDIA, aby zaoferować Confidential GPUs – na przykład Confidential VMs połączone z GPU NVIDIA H100, dzięki czemu dane pozostają zaszyfrowane nawet w pamięci GPU podczas przetwarzania AI ^[41]. Przykład z praktyki: firmy z branży fintech i ochrony zdrowia korzystały z confidential cloud Google, aby spełnić rygorystyczne wymagania dotyczące ochrony danych ^[42], a jeden z klientów (Zonar) wykorzystał Confidential VMs, by spełnić wymogi RODO UE dotyczące prywatności danych ^[43]. Podsumowując, podejście Google koncentruje się na tym, by confidential computing było łatwe w użyciu (wystarczy przełączyć ustawienie) i obejmowało jak najwięcej produktów chmurowych – od maszyn wirtualnych po analitykę – aby umożliwić nowe scenariusze „poufnej współpracy” ^[44].
• Amazon Web Services (AWS): AWS wdrożył confidential computing głównie poprzez swój system Nitro. Architektura AWS Nitro już wcześniej izolowała hypervisor na dedykowanym chipie, co stanowiło podstawę do zwiększenia bezpieczeństwa. Na tej bazie AWS wprowadził Nitro Enclaves – funkcję pozwalającą wydzielić odizolowane środowisko obliczeniowe z instancji EC2 ^[45]. Nitro Enclave nie posiada trwałej pamięci masowej, nie ma zewnętrznej łączności sieciowej ani dostępu operatora (nawet bez SSH), co czyni je bardzo bezpiecznym rozwiązaniem do przetwarzania wrażliwych danych ^[46]. Klienci mogą przenosić do tych enklaw zadania takie jak deszyfrowanie bezpiecznych danych, przetwarzanie danych osobowych (PII) czy obsługa kluczy prywatnych. AWS zapewnia także framework atestacyjny oraz nawet NitroTPM (wirtualny moduł TPM) dla enklaw, aby ułatwić kryptograficzną atestację ^[47]. Oprócz enklaw, AWS oferuje integrację AWS Key Management Service (KMS) z enklawami, dzięki czemu klucze deszyfrujące są wydawane wyłącznie atestowanym enklawom. Chociaż AWS nie posiada (jeszcze) ogólnego przełącznika „Confidential VM” jak Azure czy GCP, wykorzystuje Nitro Enclaves i instancje chronione Nitro do osiągnięcia podobnych celów. Konferencje AWS re:Invent w latach 2023 i 2024 podkreślały ochronę danych w użyciu dzięki Nitro, a AWS uzyskał niezależną weryfikację możliwości confidential computing swojego systemu Nitro ^[48]. W praktyce firmy wykorzystywały Nitro Enclaves m.in. do bezpiecznego przetwarzania transakcji finansowych czy wykonywania wnioskowania uczenia maszynowego na wrażliwych danych (AWS publikował wpisy na blogu o uruchamianiu modeli NLP wrażliwych na prywatność wewnątrz enklaw ^[49]). Model confidential computing AWS koncentruje się więc na izolowaniu wrażliwych zadań w wzmocnionych enklawach dołączonych do instancji EC2.
• IBM Cloud: IBM ma długą historię z bezpiecznymi enklawami (wywodzącą się z architektur mainframe i POWER). W IBM Cloud flagową ofertą są IBM Cloud Hyper Protect Virtual Servers and Crypto Services, które działają na IBM LinuxONE (systemie mainframe z technologią bezpiecznych enklaw). Pozwalają one klientom uruchamiać maszyny wirtualne Linux, gdzie dane w pamięci są szyfrowane i nawet IBM nie ma dostępu do kluczy – IBM reklamuje to jako „Keep Your Own Key”, ponieważ nawet administratorzy IBM nie mogą uzyskać dostępu do kluczy szyfrowania klientów. Podejście IBM jest często nieco inne (opiera się na własnościowym sprzętowym module bezpieczeństwa zintegrowanym z serwerem), ale jest zgodne z celami confidential computing. IBM jest także członkiem Confidential Computing Consortium i wnosi wkład do projektów open-source w tej dziedzinie. Dla naszych celów oferta IBM Cloud jest wyspecjalizowana, skierowana do branż takich jak bankowość (aby spełnić wymagania FIPS i regulacje finansowe). Cloud Data Shield (beta) IBM-a to kolejna usługa wykorzystująca Intel SGX do zabezpieczania obciążeń kontenerowych. Chociaż udział IBM w rynku chmury publicznej jest mniejszy, istotne jest, że promują „w pełni homomorficzne szyfrowanie i confidential computing” dla klientów wymagających najwyższego poziomu bezpieczeństwa. Przedsiębiorstwa, które już ufają IBM w zakresie bezpiecznego sprzętu, postrzegają confidential computing w IBM Cloud jako rozszerzenie tej ochrony w chmurze.
• Inni dostawcy chmury: Inni główni gracze to Oracle Cloud, który wprowadził Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Confidential VMs wykorzystujące AMD SEV do szyfrowania pamięci, oraz Alibaba Cloud, który uruchomił enklawy oparte na Intel SGX dla swoich klientów w Azji. Alibaba, na przykład, oferuje „Enclave Service” do bezpiecznego uruchamiania kontenerów. Te oferty pokazują, że trend obejmuje całą branżę. Wielu z tych dostawców (Oracle, Alibaba, Tencent itd.) jest członkami branżowego Confidential Computing Consortium (CCC), co świadczy o ich zaangażowaniu. CCC ma ponad 30 organizacji członkowskich (stan na połowę 2025 roku), w tym tych dostawców chmury i firmy technologiczne, które współpracują nad standardami i wdrożeniami ^[50]. Nawet mniejsi dostawcy chmury i edge zaczęli oferować opcje confidential computing, aby zaspokoić potrzeby klientów dbających o prywatność.

Podsumowując, jeśli korzystasz z czołowej platformy chmurowej w 2025 roku, prawdopodobnie masz możliwość włączenia funkcji confidential computing. Niezależnie od tego, czy nazywa się to Confidential VMs, Nitro Enclaves, czy inną nazwą handlową, koncepcja jest podobna: dostawca chmury zapewnia sprzętowo izolowane środowisko, w którym Twoje dane pozostają zaszyfrowane dla świata zewnętrznego ^[51]. Technologia ta szybko przechodzi z fazy eksperymentalnej do głównego nurtu. W rzeczywistości Google zauważył, że confidential VMs to „przełom”, umożliwiający scenariusze wcześniej niemożliwe ^[52], a wszyscy główni dostawcy chmury aktywnie ulepszają swoje oferty (np. dodając wsparcie dla GPU, integrując z zarządzanymi bazami danych itd.). Konkurencja między dostawcami chmury przyczynia się do rozwoju bardziej przyjaznych użytkownikom i wydajnych usług confidential computing w całej branży.

Wyzwania, ograniczenia i ewoluujące standardy

Obliczenia poufne są potężne, ale nie są uniwersalnym rozwiązaniem – wiążą się z wyzwaniami i ograniczeniami, które są ważne do zrozumienia, a sama dziedzina stale się rozwija, trwają prace nad standardami i najlepszymi praktykami.

Wyzwania techniczne i ograniczenia: Po pierwsze, chociaż TEE znacznie poprawiają bezpieczeństwo, nie są niewrażliwe. Badacze wykazali różne ataki bocznokanałowe na technologie enklaw (na przykład wnioskowanie o danych enklawy poprzez obserwację wzorców dostępu lub wykorzystywanie luk w spekulacyjnym wykonywaniu). W szczególności Intel SGX był przedmiotem wielu ataków akademickich (takich jak Foreshadow, Plundervolt), które doprowadziły do poprawek i udoskonaleń. Nowsze technologie, takie jak AMD SEV-SNP i Intel TDX, mają na celu zamknięcie wielu znanych luk (np. poprzez ochronę integralności pamięci i ograniczanie niektórych kanałów bocznych), ale atakujący nieustannie szukają słabości ^[53]. Słabo napisana aplikacja może również nieumyślnie wyciekać dane (np. poprzez swój wynik lub wzorce dostępu), nawet jeśli sama enklawa jest bezpieczna ^[54]. Dlatego deweloperzy nadal muszą stosować bezpieczne praktyki programistyczne; obliczenia poufne nie sprawią automatycznie, że niebezpieczna aplikacja stanie się bezpieczna.

Kolejnym ograniczeniem są ograniczenia wydajności i zasobów. Wczesne TEE (takie jak Intel SGX) miały bardzo ograniczone rozmiary pamięci dla enklaw i powodowały narzut przy przełączaniu kontekstu oraz szyfrowaniu pamięci. To mogło powodować spowolnienie przy dużych obciążeniach. Nowsze generacje i podejścia (szyfrowanie całej pamięci maszyny wirtualnej) znacznie zmniejszyły ten narzut – często spadek wydajności to zaledwie kilka procent do około 10%, co wiele osób uważa za akceptowalne w zamian za zysk w bezpieczeństwie. Jednak niektóre zadania, które wymagają częstych przejść do enklawy lub dużych przydziałów bezpiecznej pamięci, nadal mogą wiązać się z kosztami wydajnościowymi. Istnieje także kwestia dostępności sprzętu: nie każdy serwer w chmurze ma najnowszy procesor obsługujący TEE. Z czasem traci to na znaczeniu, gdy dostawcy chmury modernizują infrastrukturę, ale organizacje muszą upewnić się, że ich region chmurowy i typ instancji obsługują potrzebne im funkcje poufności.

Złożoność operacyjna to również kwestia do rozważenia. Wykorzystanie confidential computing może wymagać zmian w sposobie wdrażania lub zarządzania aplikacjami. Na przykład, standardowe narzędzia do debugowania i monitorowania mogą nie działać wewnątrz enklaw bez specjalnej adaptacji (ponieważ enklawy są odizolowane). Zarządzanie kluczami staje się kluczowe – potrzebna jest strategia dostarczania sekretów do enklaw (często z wykorzystaniem usługi zarządzania kluczami i atestacji). Niektórzy pierwsi użytkownicy uznali, że ekosystem deweloperski dla aplikacji enklawowych jest trudny, choć poprawia się dzięki lepszym SDK i usługom. Dobrą wiadomością jest to, że dostawcy chmury starają się ukryć tę złożoność (na przykład umożliwiając uruchamianie poufnych maszyn wirtualnych jednym kliknięciem, bez konieczności zmiany kodu ^[55]). Mimo to organizacje rozważające confidential computing powinny być przygotowane na pewien wysiłek integracyjny i krzywą uczenia się dla swoich zespołów IT.

Kwestie zaufania: Confidential computing przenosi zaufanie z oprogramowania na sprzęt, co rodzi pytanie: czy ufasz producentowi procesora? Korzystanie z TEE oznacza, że ufasz, iż Intel lub AMD (lub inny producent układu) zaimplementował go poprawnie i sam nie jest zagrożony. Niektórzy sceptycy wskazują, że tworzy to zależność od łańcucha dostaw krzemu i bezpieczeństwa producenta (na przykład, jeśli rząd wywarłby presję na producenta chipów, by dodał tylne drzwi, teoretycznie nawet enklawy mogłyby zostać podważone). W praktyce Intel i AMD publikują szczegóły dotyczące implementacji enklaw i poddają się audytom zewnętrznym, a konsensus branżowy jest taki, że ryzyko jest niskie, a korzyści przeważają. Ale to czynnik, który należy uwzględnić: korzeniem zaufania w confidential computing jest sam sprzęt, więc trzeba ufać producentowi sprzętu i zapewnić stosowanie odpowiednich aktualizacji firmware’u, by łatać wykryte podatności.

Zgodność i interoperacyjność: Chociaż regulatorzy zaczynają doceniać confidential computing, nie istnieją jeszcze uniwersalne standardy dotyczące sposobu udowadniania atestacji na potrzeby audytów zgodności ani interoperacyjności różnych chmurowych TEE. Pracują nad tym organizacje standaryzacyjne i konsorcja. Confidential Computing Consortium (CCC), projekt Fundacji Linux, zrzesza graczy branżowych w celu zdefiniowania wspólnych mechanizmów i API, tak aby na przykład aplikacja mogła działać w enklawie na dowolnym kompatybilnym sprzęcie lub w chmurze ^[56]. Trwają również prace nad standaryzacją formatów atestacji (aby można było korzystać z jednej usługi weryfikacji atestacji w różnych chmurach). Wraz z dojrzewaniem technologii spodziewamy się jaśniejszych standardów certyfikacji rozwiązań confidential computing, być może nawet certyfikacji rządowych. W 2024 roku w CCC toczyły się dyskusje na temat ewentualnego stworzenia programu certyfikacji dla produktów i rozwiązań spełniających określone kryteria bezpieczeństwa enklaw ^[57].

Ewolucja sprzętu i oprogramowania: Pozytywną stroną jest to, że wiele ograniczeń jest rozwiązywanych przez technologie nowej generacji. Na przykład nowa technologia TDX firmy Intel (dostępna w procesorach Xeon 4. i 5. generacji) przenosi koncepcję enklawy na całe maszyny wirtualne z maszynami wirtualnymi izolowanymi sprzętowo – znacznie zwiększa to limity pamięci i ułatwia przenoszenie starszych aplikacji (mogą działać w poufnej maszynie wirtualnej bez modyfikacji kodu). SEV-SNP firmy AMD dodaje ochronę integralności pamięci, aby zapobiec nawet zaawansowanym atakom próbującym odtworzyć lub zmodyfikować zaszyfrowaną pamięć. Poufne GPU zaczynają się pojawiać, na czele z GPU Hopper H100 firmy NVIDIA, które obsługują szyfrowane wykonywanie zadań na GPU ^[58]. To ogromny krok dla zastosowań uczenia maszynowego. Do 2025 roku wszyscy „wielka trójka” dostawców chmury ogłosiła wsparcie dla poufnego przetwarzania na GPU, aby chronić dane AI również w pamięci GPU ^[59].

Ekosystem oprogramowania również się rozwija: pojawiają się łatwiejsze narzędzia i frameworki do tworzenia enklaw (np. Microsoft Open Enclave SDK, Intel SGX SDK, środowiska uruchomieniowe takie jak Graphene, Occlum, Enarx do uruchamiania niemodyfikowanych aplikacji w TEE itd.). Systemy orkiestracji kontenerów, takie jak Kubernetes, zyskują funkcje umożliwiające planowanie zadań w poufnych kontenerach lub węzłach ^[60]. Oznacza to, że w przyszłości użycie enklawy może być tak proste, jak dodanie flagi do specyfikacji poda Kubernetes, a cała reszta zostanie obsłużona automatycznie.

Powstające standardy: Branża aktywnie pracuje nad standardami, takimi jak atestacje TEE (np. DICE, RATS), oraz bada integrację z szerszymi architekturami bezpieczeństwa (na przykład, jak poufne przetwarzanie uzupełnia sieci zero-trust i zarządzanie tożsamością). Poufne przetwarzanie przecina się także z innymi technologiami prywatności: pojawiają się projekty łączące enklawy z technikami takimi jak homomorficzne szyfrowanie czy bezpieczne obliczenia wielostronne, aby zapewnić pełną ochronę (jak zauważył analityk ABI Research, sukces na tym rynku może przynieść połączenie poufnego przetwarzania z innymi technologiami zwiększającymi prywatność, aby zrównoważyć różne aspekty prywatności wejścia/wyjścia ^[61]).

Podsumowując, choć confidential computing jest bardzo obiecujące, należy być świadomym jego obecnych ograniczeń. To nie jest magiczny pyłek niewidzialności – trzeba go używać poprawnie i być na bieżąco z ulepszeniami sprzętu oraz poprawkami. Istnieje także aspekt kosztowy: niektóre procesory lub instancje obsługujące enklawy są droższe (choć ceny spadają wraz ze skalowaniem). A niektóre przypadki użycia (zwłaszcza te wymagające złożonego współdzielenia danych) mogą wymagać starannej architektury, aby zrealizować korzyści. Jednak kierunek rozwoju wyraźnie zmierza w stronę bardziej solidnych, ustandaryzowanych i szeroko dostępnych rozwiązań confidential computing. Współpraca branżowa poprzez organizacje takie jak CCC oraz wsparcie producentów sprzętu zapewniają, że każda generacja jest bezpieczniejsza i łatwiejsza w użyciu niż poprzednia ^[62].

Jak zauważył jeden z ekspertów, „Chociaż confidential computing wciąż znajduje się we wczesnej fazie, rynek jest w punkcie zwrotnym dzięki kluczowym postępom zarówno w sprzęcie, jak i oprogramowaniu.” Innowacje takie jak wsparcie dla GPU i niezależne od sprzętu frameworki enklaw poszerzają jego możliwości ^[63]. Dzięki rozwiązywaniu obecnych wyzwań, społeczność konsekwentnie wprowadza confidential computing do głównego nurtu jako standardowy element bezpiecznej infrastruktury obliczeniowej.

Najnowsze osiągnięcia (2024–2025)

Ostatnie dwa lata (2024–2025) przyniosły gwałtowne postępy i rosnącą dynamikę w confidential computing. Oto niektóre z najważniejszych ostatnich wydarzeń i nowości:

• Rozszerzenie na obciążenia AI i GPU: Głównym trendem było zastosowanie confidential computing do AI. W 2024 roku NVIDIA wprowadziła obsługę confidential computing na GPU (konkretnie w swoich GPU H100 do centrów danych) ^[64]. Pozwala to na przeprowadzanie wrażliwych wnioskowań modeli AI, a nawet treningu, z danymi zaszyfrowanymi w pamięci GPU. Firmy takie jak OpenAI podkreśliły, że jest to kluczowe dla ochrony wag modeli AI i danych użytkowników ^[65]. Do połowy 2025 roku wszyscy czołowi dostawcy chmury (AWS, Azure, Google) ogłosili lub wdrożyli rozwiązania wspierające poufne obciążenia AI z wykorzystaniem GPU NVIDIA w swoich chmurach ^[66]. Na przykład Confidential VMs Google Cloud z GPU H100 stały się dostępne, a Azure i AWS nawiązały współpracę z NVIDIA w podobnych inicjatywach. To osiągnięcie jest istotne, ponieważ rozszerza confidential computing poza CPU na akceleratory napędzające nowoczesną AI – co oznacza, że nawet usługi AI na dużą skalę mogą być uruchamiane z ochroną danych w użyciu. W związku z tym powstaje cała poddziedzina zwana „Confidential AI”, a wczesne testy wydajności pokazują, że luka wydajnościowa dla zadań uczenia maszynowego w enklawach się zmniejsza ^[67].
• Nowe premiery produktów i usług: Rok 2024 przyniósł liczne premiery produktów, w których obliczenia poufne są kluczową funkcją. Na przykład Google uruchomiło Confidential Space do współpracy na danych z zachowaniem prywatności (wspomniane wcześniej) oraz Confidential Matching do bezpiecznego dopasowywania danych w ad-tech ^[68]. Startupy i dostawcy rozwiązań bezpieczeństwa również wprowadzili swoje rozwiązania: wspomnieliśmy o Dashlane, 1Password, ExpressVPN integrujących TEEs w swoich usługach ^[69]. Duże firmy technologiczne także nie pozostają w tyle – Microsoft przeniósł nawet jedną ze swoich kluczowych usług wewnętrznych (licencjonowanie Windows) na infrastrukturę Azure Confidential Computing, jak podano w 2025 roku, pokazując zaufanie do tej technologii w przypadku zadań krytycznych ^[70]. Dostawcy chmury również stale rozwijają swoje portfolio obliczeń poufnych: np. Azure udostępnił pod koniec 2024 roku wersję zapoznawczą Confidential Clean Rooms do bezpiecznej analityki wielostronnej ^[71], i nadal dodaje funkcje, takie jak obsługa zarządzanych kluczy HSM dla poufnych maszyn wirtualnych ^[72]. Wniosek jest taki, że obliczenia poufne przechodzą z niszy do domyślnej oferty w wielu produktach – coraz częściej firmy reklamują je, by wyróżnić swoje bezpieczeństwo.
• Postępy w regulacjach i standardach: Nastąpiły duże zmiany w obszarze polityki i standardów, które zasadniczo potwierdzają znaczenie confidential computing. Oprócz wspomnianej wcześniej unijnej ustawy DORA, która weszła w życie na początku 2025 roku i wymaga od podmiotów finansowych ochrony danych w użyciu ^[73], rząd federalny USA uwzględnił confidential computing w oficjalnych wytycznych dotyczących bezpieczeństwa danych w modelu zero-trust pod koniec 2024 roku ^[74]. Widzieliśmy również, jak PCI DSS 4.0 (standard bezpieczeństwa danych branży kart płatniczych) zaktualizował swoje wytyczne, obejmując szyfrowanie danych w pamięci/podczas przetwarzania ^[75] – co jest ukłonem w stronę confidential computing w środowiskach danych kart kredytowych. Konsorcjum Confidential Computing powiększyło się o nowych członków (na przykład w 2025 roku dołączyły firmy takie jak SIMI Group, koncentrując się na bezpieczeństwie danych medycznych ^[76]) i napędza współpracę międzybranżową. Cybersecurity Framework 2.0 NIST z 2024 roku wyraźnie dodał zalecenia dotyczące ochrony danych w użyciu ^[77]. Wszystkie te zmiany wskazują, że confidential computing nie jest już tylko „miłym dodatkiem”; jest postrzegany jako niezbędny element solidnej postawy bezpieczeństwa, a w niektórych przypadkach jako wymóg prawny. To pobudza organizacje do proaktywnego wdrażania tych rozwiązań.
• Wzrost rynku i inwestycje: Analitycy i firmy zajmujące się badaniami rynku znacząco podniosły swoje prognozy dotyczące confidential computing. Raport ABI Research z 2025 roku oszacował, że całkowite przychody rynku confidential computing mogą osiągnąć 160 miliardów dolarów do 2032 roku, przy ponad 40% rocznym wzroście, napędzanym przez wdrożenia zarówno w sprzęcie, jak i usługach chmurowych ^[78]. (Niektóre inne prognozy są jeszcze bardziej optymistyczne, przewidując ponad 250 mld dolarów na początku lat 30. XXI wieku ^[79], choć definicje się różnią.) Nastąpił znaczący napływ kapitału wysokiego ryzyka do startupów koncentrujących się na rozwiązaniach confidential computing i „confidential AI”. Na przykład pod koniec 2024 i na początku 2025 roku startupy takie jak Anjuna, Edgeless Systems i Fortanix (wszyscy kluczowi gracze w tej dziedzinie) pozyskały nowe rundy finansowania na przyspieszenie rozwoju ^[80]. Confidential Computing Summit oraz Open Confidential Computing Conference (OC3) stały się corocznymi wydarzeniami, a edycje w 2025 roku przyciągnęły rekordową frekwencję i prezentowały nowe demonstracje technologii od dużych firm (nawet Apple zaprezentowało swoje podejście do prywatnego AI computing) ^[81]. Cała ta aktywność podkreśla zgodność co do tego, że ta technologia jest gotowa zrewolucjonizować przetwarzanie w chmurze. Jak skomentował jeden z analityków ABI Research: „Confidential computing zbliża się do punktu zwrotnego dzięki postępom w sprzęcie i oprogramowaniu… [To] ponownie rozbudziło popyt, zwłaszcza na aplikacje AI i ML.” ^[82].
• Kamienie milowe wdrożeń w rzeczywistym świecie: Widzimy również, że pierwsze wdrożenia na dużą skalę są już uruchamiane. Do 2025 roku wiele firm z listy Fortune 500 ma obliczenia poufne w produkcji dla kluczowych obciążeń. Oto kilka przykładów: BMW (producent samochodów) publicznie podzielił się informacją, jak wykorzystuje Azure Confidential VMs do ochrony danych tożsamości i poświadczeń w swoich systemach chmurowych ^[83]. Dostawcy usług medycznych zaczęli przenosić przetwarzanie dokumentacji pacjentów do poufnych środowisk chmurowych po udanych programach pilotażowych, co zostało podkreślone na blogu Google Cloud, gdzie obliczenia poufne umożliwiły systemowi opieki zdrowotnej bezpieczne korzystanie ze sztucznej inteligencji w chmurze na danych pacjentów ^[84]. Również administracja rządowa zaczyna wdrażać to rozwiązanie – Departament Obrony USA eksperymentował z obliczeniami poufnymi do analityki wrażliwych danych, a jak wspomniano, niemieckie usługi cyfrowe rządu zaczęły z nich korzystać za pośrednictwem dostawców takich jak STACKIT ^[85]. Te konkretne przypadki użycia pokazują, że technologia nie jest już ograniczona do laboratoriów czy demonstracji; rozwiązuje realne problemy w środowiskach produkcyjnych.
• Integracja z innymi technologiami: Kolejnym trendem na lata 2024–2025 jest wchodzenie obliczeń poufnych w skład szerszych rozwiązań. Na przykład poufne kontenery stały się gorącym tematem – wykorzystując technologię enklaw do zabezpieczania całych kontenerów. Red Hat i inni prowadzą projekty wspierające „poufne pody” w OpenShift i Kubernetes, zgodnie z ideą bezproblemowego użycia enklaw w aplikacjach cloud-native ^[86]. Ponadto obliczenia poufne są łączone z obliczeniami wielostronnymi (MPC) oraz szyfrowaniem homomorficznym w niektórych zaawansowanych rozwiązaniach, aby zapewnić szyfrowane przepływy pracy od początku do końca. Podczas gdy enklawy chronią dane podczas przetwarzania, MPC może rozdzielać zaufanie między wiele stron, a FHE chronić wyniki; firmy badają łączenie tych technologii, aby nawet rezultaty mogły być czasem częściowo poufne. To są nowatorskie eksperymenty, ale pokazują kreatywne sposoby, w jakie ludzie rozszerzają korzyści z obliczeń poufnych poza ich pierwotny zakres.

Ogólnie rzecz biorąc, ostatnie wydarzenia rysują obraz przyspieszającej adopcji i dojrzewania. W 2024 roku Gartner dodał nawet confidential computing (technologię TEE) do swojego zalecanego zestawu narzędzi dla bezpieczeństwa i zaufania AI, zauważając, że organizacje intensywnie w to inwestują ^[87]. Być może jednym z najbardziej wymownych znaków jest to, że dostawcy chmury zaczynają domyślnie włączać confidential computing dla niektórych usług. Nie jesteśmy daleko od przyszłości, w której możesz korzystać z bazy danych w chmurze lub funkcji serverless, a w tle będzie ona automatycznie wykonywana w bezpiecznej enklawie, nawet o tym nie wiedząc. Rok 2025 i kolejne prawdopodobnie przyniosą więcej takich „niewidzialnych” wdrożeń, spełniając prognozę jednego z ekspertów: „Ty… osobiście będziesz korzystać z aplikacji napędzanej przez confidential computing w chmurze jako użytkownik końcowy – nawet o tym nie wiedząc.” ^[88].

Opinie i cytaty ekspertów

Na zakończenie podkreślmy kilka spostrzeżeń ekspertów na temat confidential computing i jego wpływu:

• Aisling Dawson, analityk branżowy w ABI Research (kwiecień 2025): „Confidential computing ma szansę stać się niezbędnym elementem ochrony danych, wspieranym przez inne technologie prywatności… Confidential computing oparty na GPU ponownie wzbudził popyt, zwłaszcza w zastosowaniach AI i ML. Przejście w kierunku rozwiązań niezależnych od sprzętu, które rozszerzają ochronę enklaw na całe ekosystemy, napędzi możliwości przychodowe wykraczające poza samych dostawców procesorów.”^[89] (To podkreśla, jak ostatnie postępy, takie jak enklawy dla GPU i szersze wsparcie ekosystemu, dramatycznie zwiększają zainteresowanie i wzrost rynku w tej dziedzinie.)
• Nikolaos Molyndris, Senior Product Manager w Decentriq (2025): „Obserwujemy rosnącą adopcję ze strony partnerów z sektora opieki zdrowotnej, finansów i mediów, którzy chcą wydobyć wartość ze swoich danych bez naruszania prywatności lub zgodności. Możliwość udowodnienia, że dane pozostają chronione przez cały ich cykl życia, to zmiana gry.” ^[90] (Praktyk branżowy zauważa tutaj, że organizacje z różnych sektorów postrzegają confidential computing jako przełomowe rozwiązanie, umożliwiające wykorzystanie danych, które wcześniej były niedostępne dla analityki chmurowej ze względu na obawy o prywatność.)
• Avivah Litan, Wyróżniona Wiceprezes Analityk w Gartner (2024): Confidential computing (zaufane środowiska wykonawcze) zostało dodane do ram zaufania AI Gartnera, zauważając, że „wydawane są pieniądze” w tym obszarze, a organizacje dostosowują się, aby wspierać te możliwości w celu zarządzania ryzykiem AI ^[91]. (To podkreśla, że duże przedsiębiorstwa angażują się finansowo w confidential computing, szczególnie jako część zabezpieczania AI – staje się to priorytetem strategicznym.)
• Edgeless Systems (studium przypadku sektora publicznego, 2025): „Dzięki confidential computing, dane są zawsze zaszyfrowane i masz pełną kontrolę, nawet korzystając z infrastruktury stron trzecich… nawet operatorzy centrów danych i dostawcy chmury nie mają dostępu do żadnych danych.” ^[92] (Ten cytat w prostych słowach oddaje główną propozycję wartości: zawsze zaszyfrowane dane i pełna kontrola, co mocno przemawia do rządów i wszystkich obawiających się zagrożeń wewnętrznych lub kwestii jurysdykcji zagranicznej.)
• Utimaco (firma cyberbezpieczeństwa) blog (styczeń 2025): „Biorąc pod uwagę [wzrost AI w chmurze], nastąpi znaczący wzrost adopcji confidential computing, napędzany rozwojem przetwarzania AI w chmurze.” ^[93] (To ekspercka prognoza zgodna z tym, co obserwujemy – wraz z masowym przechodzeniem AI do chmury, potrzeba zabezpieczenia tych procesów AI za pomocą TEE gwałtownie wzrośnie.)

Wszystkie te głosy zgadzają się co do jednego: confidential computing to kluczowa kwestia dla przyszłości chmury i bezpieczeństwa danych. To nie tylko moda – jest postrzegane jako fundamentalna zmiana w sposobie ochrony danych podczas przetwarzania, z realnymi inwestycjami i rosnącym impetem.

Wnioski

Confidential computing to zmiana paradygmatu w chmurze – pozwala na ochronę danych nawet podczas ich użycia. Wykorzystując sprzętowe bezpieczne enklawy (TEE), technologia ta łagodzi długo istniejące obawy dotyczące bezpieczeństwa chmury, zagrożeń wewnętrznych i zgodności z przepisami. Przeanalizowaliśmy, jak to działa (izolowanie danych w zaszyfrowanych enklawach i użycie atestacji do ustanowienia zaufania), dlaczego jest to kluczowe (umożliwienie adopcji chmury dla wrażliwych obciążeń i spełnianie wymogów zgodności) oraz jak uniemożliwia nawet potężnym osobom z wewnątrz, takim jak administratorzy chmury, dostęp do Twoich informacji. Przyjrzeliśmy się także rozwijającemu się ekosystemowi: branże od finansów po opiekę zdrowotną odkrywają nowe zastosowania confidential computing, a wszyscy główni dostawcy chmury oferują już tę technologię w takiej czy innej formie.

Jak każda nowo pojawiająca się technologia, również tutaj istnieją wyzwania do rozwiązania – od narzutu wydajnościowego po potrzebę solidnych standardów – ale kierunek jest wyraźnie skierowany ku szerszej adopcji i udoskonaleniom. Najnowsze wydarzenia z lat 2024–2025 pokazują szybki postęp, a confidential computing rozszerza się na AI przyspieszane przez GPU, staje się powiązane z regulacjami dotyczącymi prywatności danych i zyskuje poparcie liderów branży. Konsensus wśród ekspertów jest taki, że confidential computing ewoluuje z niszowej, „mile widzianej” opcji do kluczowego filaru bezpieczeństwa chmury w nadchodzących latach.

Dla firm i społeczeństwa zaleta jest oczywista: powinieneś móc korzystać z ogromnych możliwości chmury bez rezygnowania z prywatności swoich danych. Confidential computing to przełom, który to umożliwia. W praktyce oznacza to, że nie musisz wybierać między wykorzystaniem chmury a zachowaniem tajemnic – możesz mieć oba. Wraz z dojrzewaniem tej technologii możemy oczekiwać, że usługi chmurowe będą oferować silniejsze gwarancje, że „co dzieje się w enklawie, zostaje w enklawie.”

Podsumowując, confidential computing umożliwia przyszłość, w której zaszyfrowane dane mogą być przetwarzane bezpośrednio w środowisku wysokiej wydajności chmury przy zerowym zaufaniu do infrastruktury hosta. To fundamentalna zmiana w modelu zaufania w informatyce. Daje organizacjom możliwość bezpiecznej współpracy i innowacji na wrażliwych danych, odblokowania wartości z dotąd nietykalnych zbiorów danych i spokojniejszego snu, wiedząc, że nawet ich dostawca chmury nie może zajrzeć pod maskę. Przy wsparciu dużych graczy i pojawiających się standardach, confidential computing szybko staje się kamieniem węgielnym nowoczesnych strategii prywatności danych i bezpieczeństwa chmury.

Źródła: Niniejszy raport opierał się na informacjach z dokumentacji dostawców chmury, konsorcjów branżowych i analiz ekspertów, w tym opisu Confidential VMs Google Cloud ^[94], przeglądu confidential computing Decentriq ^[95], spostrzeżeń Konsorcjum Confidential Computing i najnowszych newsletterów ^[96], oraz aktualizacji podkreślonych w podsumowaniu branżowym Anjuna Security z 2024 roku ^[97], i innych. Te oraz dodatkowe cytowane źródła dostarczają więcej szczegółów i przykładów dla czytelników zainteresowanych głębszym zgłębieniem tematu.

References

1. www.decentriq.com, 2. www.decentriq.com, 3. www.decentriq.com, 4. www.decentriq.com, 5. www.decentriq.com, 6. www.decentriq.com, 7. www.decentriq.com, 8. www.decentriq.com, 9. www.decentriq.com, 10. www.decentriq.com, 11. cloud.google.com, 12. www.decentriq.com, 13. cloudsecurityalliance.org, 14. ledidi.com, 15. www.anjuna.io, 16. www.anjuna.io, 17. www.anjuna.io, 18. utimaco.com, 19. www.decentriq.com, 20. confidentialcomputing.io, 21. cloud.google.com, 22. www.edgeless.systems, 23. www.edgeless.systems, 24. www.anjuna.io, 25. www.anjuna.io, 26. www.anjuna.io, 27. www.decentriq.com, 28. www.anjuna.io, 29. www.anjuna.io, 30. www.decentriq.com, 31. www.edgeless.systems, 32. www.prnewswire.com, 33. www.decentriq.com, 34. techcommunity.microsoft.com, 35. techcommunity.microsoft.com, 36. cloud.google.com, 37. cloud.google.com, 38. cloud.google.com, 39. cloud.google.com, 40. cloud.google.com, 41. cloud.google.com, 42. cloud.google.com, 43. cloud.google.com, 44. cloud.google.com, 45. aws.amazon.com, 46. d1.awsstatic.com, 47. aws.amazon.com, 48. aws.amazon.com, 49. aws.amazon.com, 50. www.decentriq.com, 51. cloud.google.com, 52. cloud.google.com, 53. cloudsecurityalliance.org, 54. cloudsecurityalliance.org, 55. cloud.google.com, 56. www.decentriq.com, 57. confidentialcomputing.io, 58. www.anjuna.io, 59. www.anjuna.io, 60. www.decentriq.com, 61. www.prnewswire.com, 62. www.decentriq.com, 63. www.prnewswire.com, 64. www.anjuna.io, 65. www.anjuna.io, 66. www.anjuna.io, 67. www.anjuna.io, 68. www.anjuna.io, 69. www.anjuna.io, 70. techcommunity.microsoft.com, 71. techcommunity.microsoft.com, 72. techcommunity.microsoft.com, 73. www.anjuna.io, 74. www.anjuna.io, 75. www.anjuna.io, 76. confidentialcomputing.io, 77. www.anjuna.io, 78. www.prnewswire.com, 79. www.fortunebusinessinsights.com, 80. www.anjuna.io, 81. www.anjuna.io, 82. www.prnewswire.com, 83. techcommunity.microsoft.com, 84. cloud.google.com, 85. www.edgeless.systems, 86. www.anjuna.io, 87. www.anjuna.io, 88. www.anjuna.io, 89. www.prnewswire.com, 90. www.decentriq.com, 91. www.anjuna.io, 92. www.edgeless.systems, 93. utimaco.com, 94. cloud.google.com, 95. www.decentriq.com, 96. www.anjuna.io, 97. www.anjuna.io