HiSiliconの2025 AISoCと信頼された実行

HiSiliconの2025 AISoCは、ハードウェアで分離されたTrusted Execution Environment (TEE) を統合しています。このシステムは、AIモデルとデータにエンドツーエンドのセキュリティを提供します。その主な革新は、緊密に結合されたハードウェアとソフトウェアのアーキテクチャであり、低遅延のAI実行のための信頼できる基盤を作成します。この特殊な設計は、AIワークロードに大きなパフォーマンスオーバーヘッドをもたらすことが多い汎用TEEとは対照的です。

注: 汎用TEEは、特に複雑なシナリオで、AI推論を実行するときに顕著なパフォーマンスのオーバーヘッドを示す可能性があります。

重要なポイント

• HiSiliconの新しいAIチップ特別な安全なエリアがあります。このエリアはAIモデルとデータを非常によく保護します。
• チップは「Security by Design」プランを使用します。これは、セキュリティが最初から組み込まれ、後で追加されることはないことを意味します。
• システムは、AIモデルをロードして実行するときに保護します。強力な暗号化とチェックを使用して安全に保ちます。
• これらのチップは持っています特殊なハードウェアセキュリティタスク用。これにより、セキュリティが高速になり、AIの作業が遅くなることはありません。
• チップは多くの攻撃から保護します。これらには、物理攻撃やソフトウェアハックが含まれます。

デザインによるセキュリティ: ホリスティックアプローチ

HiSiliconは、SoC開発のすべての段階にセキュリティを組み込んでいます。この「Security by Design」の哲学は、単なるパフォーマンスを超えています。シリコンIPブロックからファームウェアまで、AIデバイスのより安全で安全な基盤を優先します。この全体的なアプローチは、最新のAIおよびIoTシステムへの信頼を築くために重要です。アーキテクチャのセキュリティは、3つの主要な柱に基づいています。

信頼の安全なブーツとチェーン

システムは、電源を入れた瞬間から信頼を確立します。安全なブートプロセスは、途切れることのない「信頼チェーン」を作成する。このプロセスは、不変の暗号化キーを含むハードウェアベースのroot-of-trustを参照してください。このルート次のソフトウェアコンポーネントのデジタル署名とハッシュを検証しますそれを実行させる前に。次に、検証された各コンポーネントは、シーケンス内の次のコンポーネントを検証します。を参照してください。どの段階でも障害が発生すると、すぐにブートプロセスが停止しますを参照してください。この段階的な検証により、デバイスが本物の信頼できるコードのみを実行することが保証されます。

AIのハードウェアレベルの隔離

SoCは、AIワークロードに対して堅牢なハードウェアレベルの分離を提供します。それは使用しますAIアクセラレータ用の保護されたメモリゾーンを作成するための内部メモリ管理ユニット (MMU)。このハードウェアバリアは、他のシステムプロセスが動作中にAIモデルとその機密データにアクセスまたは破損するのを防ぎます。システムはまた、これらの境界を強制するためにダイレクトメモリアクセス (DMA) を設定します許可されたコンポーネント間でのみデータが流れるようにします。この厳密な分離は、安全な信頼できる実行環境に不可欠です。

献身的な暗号技術者

強力なセキュリティには効率的な暗号化が必要です。HiSiliconのSoCは、専用の暗号アクセラレータを統合して、集中的な計算を処理します。これらのハードウェアブロックは、汎用CPUよりもはるかに効率的にハッシュや暗号化などの操作を実行します。このアプローチにより、パフォーマンスのペナルティが最小限に抑えられます。これは、低遅延のAIおよびIoTアプリケーションにとって重要です。データは、このハードウェア支援セキュリティが全体的なパフォーマンスに与える影響が最小限であることを示しています。

示されているように、暗号操作による平均パフォーマンスオーバーヘッドはわずか2.65% です、アクセラレータの効率を確認します。

信頼できる実行の基礎

安全なブートプロセスは、信頼できる基盤を構築します。システムはこの基盤を使用して、運用中にAIモデルとデータを保護します。この信頼できる実行環境は、読み込みから推論までのセキュリティを維持するためにいくつかの重要な柱に依存しています。

安全なモデルのロードと実行

AIモデルの知的財産は、ロードされたときに最も脆弱ですメモリを参照してください。HiSiliconのTEEは、多段プロセスを使用して、モデルを公開せずにロードおよび実行します。この安全な実行ワークフローモデルの完全性と機密性を保証します。

1. アテステーションとキーエクスチェンジ: 安全なエンクレーブは、最初にそのIDをリモートキー管理サービス (KMS) に証明します。エンクレーブが本物であることを確認した後、KMSは必要な復号化キーを送信します。
2. モデルのプロビジョニング: 暗号化されたAIモデルがデバイスにストリーミングされます。モデルは、TEEの保護されたメモリ内に入るまで暗号化されたままである。
3. データの取り込みエンクレーブは、そのIDをクライアントデバイスにも証明します。次いで、クライアントは、その入力データを送信する前に暗号化する。エンクレーブは入力を復号化し、推論を実行し、出力を再暗号化します。
4. 安全な解読: AIモデルは、TEEの保護されたメモリ内でのみ解読されます。この手順により、モデルの重みとアーキテクチャがセキュアゾーンの外で平文で公開されることはありません。

実行前の整合性の検証 システムは、複数の認証方法を使用して、その整合性を確認します。これらのチェックには、AIモデル内に埋め込まれたソフトウェア実行パスとデバイス固有の透かしを検証するための制御フロー認証を参照してください。リモート証明は、機密情報が処理される前に、セキュリティ機能がアクティブであり、環境が改ざんされていないことを確認します。

リアルタイムメモリ暗号化

ロードされると、モデルとその関連データは保護されたままになります。SoCは、TEE内の全ての操作に対してリアルタイムメモリ暗号化を実行する。それは使用します専用ハードウェアエンジンAIアクセラレータとシステムRAMの間を移動するときにデータを暗号化および復号化します。このプロセスは、のような高度な機密コンピューティング技術に見られるメモリ保護機能に似ています。AMD SEV-SNPとインテルTDXを参照してください。

このハードウェア優先のアプローチは、性能にとって重要である。ソフトウェアベースの暗号化により、重大なボトルネックが発生し、AIタスクが遅くなります。HiSiliconの設計は、専用の暗号コアを使用することでこれを回避します。これらのアクセラレータは、最小限のCPU負荷とレイテンシで暗号化を処理します、リアルタイムAIアプリケーションの重要な機能IoTそして端装置。この効率により、強力なセキュリティがデータ処理の速度を損なうことはありません。

データブリーチの防止

TEEの最終的な目標は、データ侵害を参照してください。AIワークロードの周りに侵入できない障壁を作成することでこれを実現します。攻撃者がメインオペレーティングシステムの制御を獲得したとしても、TEE内のコードまたは中間データにアクセスすることはできません。この堅牢なセキュリティモデルは、ユーザーのプライバシーとモデルの知的財産を保護します。

TEEのデザインはaを防ぎますデータ侵害4つの主要な原則を実施することによって:

• 分離: コードとデータはシステムの他の部分から完全に分離されています。
• 機密性: すべての計算は暗号化され、TEE内でのみアクセス可能です。
• 完全性: システムは、コードとデータが外部の脅威によって変更されないようにします。
• 態度: TEEが本物であり、信頼できるコードを実行しているという暗号化証明を提供します。

これらの機能を合わせると、AI操作用の安全なボールトが作成されます。暗号化された入力から最終的な暗号化された結果まで、機密情報のライフサイクル全体を保護します。この包括的な保護は、次世代AIとの信頼を築くために不可欠ですIoTシステム。

信頼できる実行環境の比較

HiSiliconのアーキテクチャは、特殊な信頼できる実行環境を提供します。この設計は、汎用ソリューションとは大きく異なります。これらの違いを理解すると、最新のAIワークロードに対するシステムの利点が浮き彫りになります。比較は、パフォーマンス、セキュリティ、および開発者の統合に焦点を当てています。

AIのパフォーマンスの利点

汎用の信頼できる実行環境 (TEE) は、AIの要求に苦労することがよくあります。Arm TrustZoneのようなシステムは、通常のオペレーティングシステムとは別の安全な世界を作成します。この分離は効果的ですが、パフォーマンスペナルティを導入する可能性があります。データまたはコントロールが通常の世界と安全な世界の間を通過するたびに、システムは「コンテキストスイッチ」を実行します。これらのスイッチはレイテンシを追加します。これはリアルタイムAIにとって大きな問題です。

HiSiliconの設計は、このオーバーヘッドを最小限に抑えます。AIハードウェアとTEEが緊密に統合された共同設計アプローチを使用します。このアーキテクチャは、頻繁なコンテキストスイッチの必要性を減らします。

• レイテンシの削減: システムは、安全なハードウェア内でAIタスクを直接処理します。これにより、別々のセキュリティドメイン間でデータを移動するパフォーマンスコストが回避されます。
• 高スループット専用の暗号アクセラレータは、暗号化と復号化を処理します。これにより、メインCPUから作業がオフロードされ、他のタスクに集中できるようになります。
• 最適化されたデータパス: SoCは、メモリとAIアクセラレータ間の安全で直接的なデータフローのためにDMAチャネルを設定します。これにより、より少ないボトルネックが解消されます統合システムを参照してください。

この特殊なアプローチにより、HiSiliconの信頼できる実行により、AI推論のための汎用TEEよりも明確なパフォーマンスが向上します。この設計は、低遅延処理をゼロから優先します。

強化されたセキュリティ機能

多くの既存のTEEは、長年にわたってセキュリティ上の課題に直面してきました。研究者は、サイドチャネル攻撃、メモリアクセスパターン、およびソフトウェアのバグに関連する脆弱性を発見しました。HiSiliconのデザインは、これらの過去の問題から学びます。既知の脆弱性に対処し、セキュリティ姿勢を強化するための特定の対策を組み込んでいます。

たとえば、TrustZoneアーキテクチャに対する一部の攻撃では、システムキャッシュなどの共有リソースが悪用されています。HiSiliconのハードウェアレベルの分離により、AIアクセラレータのメモリおよび処理ユニットの境界がより厳しくなります。この分離により、通常の世界の攻撃者が安全な飛び地内の操作を観察または影響を与えることがはるかに困難になります。設計は、より強力なハードウェアパーティションを実装することにより、TEEの既存の脆弱性に直接対処します。

積極的な防御 アーキテクチャは壁を作成するだけではなく、特定の攻撃ベクトルに対して積極的に防御します。これには、メモリアクセスのタイミングをランダム化し、消費電力パターンを難読化するハードウェア機能が含まれています。これらの機能は、高度な物理的攻撃から保護するために重要です。このプロアクティブセキュリティモデルは重要な差別化要因です。

AI開発への関心

強力なセキュリティシステムは、開発者が簡単に使用できる場合にのみ有効です。AIモデルと汎用TEEの統合は複雑になる可能性があります。開発者は、低レベルのシステムプログラミングと暗号化に関する深い専門知識を必要とすることがよくあります。この複雑さは、開発を遅くし、実装エラーのリスクを高める可能性があります。

HiSiliconはこのプロセスを単純化する。高レベルAPIを備えた包括的なソフトウェア開発キット (SDK) を提供します。

1. 簡略化されたAPI: 開発者は数行のコードでモデルを保護できます。APIは、証明、鍵交換、および安全なロードの複雑な詳細を処理します。
2. Toolchainのサポート: 開発ツールは、人気のあるAIフレームワークとシームレスに統合されます。これにより、開発者は、使い慣れた環境を離れることなく、モデルを構築、量子化、および展開できます。
3. ビルド済みの安全なコンポーネントSDKには、一般的なタスク用の事前確認済みコンポーネントが含まれています。これにより、開発者の負担が軽減され、重要なセキュリティ機能が正しく実装されます。

このユーザビリティへの焦点は、開発サイクルを加速させます。AIエンジニアがセキュリティの専門家になることなく、安全なアプリケーションを構築できるようにします。この合理化されたワークフローにより、幅広いAI製品で高度なセキュリティ機能にアクセスでき、実用的です。

出現する脅威への対処

強力なセキュリティ姿勢には、さまざまな攻撃に対する防御が必要です。HiSiliconのSoCには、物理的な改ざんから高度なソフトウェアエクスプロイトまで、重大な脅威に対処するための高度な機能が組み込まれています。サイバーセキュリティに対するこの積極的なアプローチは、最新のIoTデバイスを保護するために不可欠です。

物理的な攻撃のためのカウント測定

物理的な攻撃は、チップの内部コンポーネントに直接アクセスしようとします。これらの攻撃は、デバイスの完全性に対する深刻な脅威です。一般的な方法は次のとおりです。

1. リバースエンジニアリングチップのデザインを理解する。
2. マイクロプロービング細い針で内部バスラインにアクセスします。
3. 侵入障害注入通常の操作を中断し、秘密を抽出します。

HiSiliconの設計には、これらの攻撃を打ち負かすための強力な対策が含まれています。SoCはによって保護されますアクティブメッシュ层とエポキシカプセル化を参照してください。メッシュは、チップ上に敏感なグリッドを作成します。それを破ろうとすると、機密メモリを一掃するなど、即座にセキュリティ応答がトリガーされます。このハードウェアセキュリティにより、物理的な改ざんが非常に困難になります。

サイドチャネル攻撃に対する保護

サイドチャネル攻撃は、暗号化を直接破ることはありません。代わりに、チップからの物理情報漏洩を分析します。これらのセキュリティおよびプライバシー攻撃は、注意深い観察を通じて秘密を明らかにする可能性があります。シンプルパワー解析 (SPA) と微分パワー解析 (DPA)は2つの例です。攻撃者はチップの消費電力を測定して、実行されている操作や使用されている秘密鍵を推測します。強力なサイバーセキュリティには、効果的な対策が不可欠です。SoCは、このような活性の検出のためにいくつかの技術を使用する。

防御テクニック ハードウェアはその動作をランダム化して、電力パターンを不明瞭にします。また、定数時間アルゴリズムも使用します。これらのアルゴリズムは、データに関係なく、暗号関数の実行に同じ時間がかかることを保証します。これにより、攻撃者がタイミング分析を通じて洞察を得ることができなくなります。

システムブリーチの脅威に対処する

システム違反は、特にゼロデイ脆弱性の増加に伴い、常に懸念されています。攻撃者はメインオペレーティングシステムを危険にさらす可能性があります。HiSiliconのTEEはに設計されていますAIモデルを保護するこのシナリオでも。TEEはハードウェアで隔離された環境です。コードとデータをシステムの他の部分から分離します。メインOSは、エンクレーブ内の何も表示または変更できません。この孤立はサイバーセキュリティ防御の中核ですを参照してください。

このシステムは、脅威検出のためにリアルタイムモニタリングを使用する。このAI主導のサイバーセキュリティアプローチは、違反を引き起こす前にゼロデイ脆弱性を特定して中和するのに役立ちます。ゼロデイの脆弱性からユーザーのプライバシーとAIモデルの知的財産を保護します。このアーキテクチャは、IoTにとって永続的な課題であるゼロデイ脆弱性を処理するために構築されています。ゼロデイ脆弱性を常に監視することで、システムは新しい脅威に適応します。ゼロデイの脆弱性に焦点を当てると、プラットフォームは回復力があります。ゼロデイ脆弱性の検出は、その設計の重要な部分です。

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HiSiliconの「Security by Design」の哲学は、堅牢で安全なソリューションを提供します。共同設計の信頼できる実行環境は、AIモデルとユーザーデータを保護します。このアーキテクチャは、AI固有の最適化と高速実行を通じて優れたパフォーマンスを提供します。このシステムは、次世代AIおよびIoTアプリケーションへの信頼を構築するための青写真を提供します。

フェデレーション学習などのテクノロジーの機密データを保護します。このすべてのデータの保護により、IoTの将来にとってアーキテクチャが不可欠になります。

よくある質問

信頼済み実行環境 (TEE) とは

Trusted Execution Environment (TEE) は、チップ上の安全で孤立した領域です。メインのオペレーティングシステムからコードとデータを保護します。このハードウェアレベルの分離により、処理中の機密AIモデルとユーザー情報の機密性と整合性が保証されます。

このTEEはAIパフォーマンスをどのように改善しますか?

TEEはAIハードウェアと緊密に統合されています。この設計では、コンテキストスイッチを最小限に抑えることで遅延を削減します。専用の暗号アクセラレータも暗号化を効率的に処理します。この組み合わせにより、パフォーマンスのオーバーヘッドが最小限に抑えられ、AIタスクが汎用TEEよりも高速になります。

システムは物理的な攻撃から保護されていますか?

はい。SoCには、堅牢な物理的対策が含まれています。アクティブメッシュ層がチップの表面を覆っている。このメッシュを改ざんしようとすると、機密データのワイプなどのセキュリティ応答がすぐにトリガーされます。この設計は、侵襲的な攻撃から効果的に保護します。

これはAI開発者にどのように役立ちますか?

HiSiliconは、シンプルなAPIを備えたソフトウェア開発キット (SDK) を提供しています。開発者は最小限のコードでAIモデルを保護できます。SDKは、attetationやキー管理などの複雑なセキュリティタスクを処理します。このアプローチは、安全なAIアプリケーションの開発サイクルを加速します。