导读：前面文章提到跨组织安全数据协作方案，通过在各机构建立BitXMesh节点，并以P2P形式连接，构建链下去中心的网络。
参与到网络的各机构编写业务计算模型，节点间进行计算任务协调、调度，以移动计算结果而不是移动数据方式，实现多方模型计算和结果共享，我们将这种联合多方参与的计算模式称为联邦计算。通过联邦计算可以联合多方数据进行计算，为保证在过程中不泄漏参与计算的数据信息和篡改模型执行流程。
可信执行环境技术（TEE，Trusted Execution Environment）提供了可行的技术支持，其核心思想是以可信硬件为载体，提供硬件级强安全隔离和通用计算环境，数据仅在隔离的安全区“飞地”(Enclave)内才进行解密并计算，除此之外任何其他方法都无法接触到数据明文内容，数据在离开“飞地”(Enclave)之前又会被自动加密。
通过可信执行环境技术将模型需要的数据汇集到TEE可信硬件区域中，然后进行计算，实现互不信任的多个数据参与方进行协同计算，输出计算结果，并保证任何一方均无法得到除应得的计算结果之外的其他任何信息，实现数据“可用不可见”。
TEE简介
可信执行环境技术，指的是通过对外部资源和内部资源的硬件隔离实现安全的执行环境。
隔离的具体实现包括中断隔离、RAM的隔离和外设的隔离、芯片内部RAM和ROM的隔离等。
通过这种隔离将一个CPU物理核分成安全状态和非安全状态，当物理核处于非安全状态时只能访问非安全的外设和内存；当物理核处于安全状态时，可以访问安全资源也可以访问非安全资源。
TEE基于可信硬件，是处理器上的一块独立的安全区域。作为独立执行环境的TEE能够保证使用TEE的应用程序的代码的完整性，以及数据的机密性，TEE-enabled的处理器提供如下两个关键特性：
Isolation(隔离)
以硬件为载体，提供强安全隔离和通用计算环境。
即可以把任何通用程序运行在TEE内部，保证不会泄露内部的程序或者数据，也无法干预程序的内部执行流程。每个Enclave的环境都与Enclave之外的untrusted软件以及其他Enclave隔离。
Attestation(认证)
认证的支持，TEE保证不泄漏隐私，可以给其他人提供服务，那其他人怎么相信服务是运行在TEE里面，而不是TEE外，需要认证。
认证方案，允许向远程方证明软件正在TEE内运行，结果可以通过签名来保证TEE内的程序一定是运行在TEE内的环境中的。
以Intel提供的TEE技术SGX为例，说明TEE应用的设计，英特尔 SGX 技术将应用分成两个部分，如下图：
可信部分
它指的是安全区，可信部分中的代码是访问应用私密(secret)的代码，应用可以拥有一个以上安全区。
不可信部分
它包括应用的剩余部分及其所有模块。从安全区的角度来看，操作系统和虚拟机显示器都被看做不可信部分。
应用程序(APP)运行并创建Enclave，该Enclave放置在受信任的内存中，Enclave中的可信函数被调用，Enclave内部运行的代码可以看到使用数据，数据一旦出了Enclave就加密，外部对安全区数据的访问都会被拒绝。
基于TEE联邦计算
为实现跨组织安全数据协作，提出了基于硬件TEE联邦计算模式，通过硬件技术建立多方均可信任的安全隔离计算媒介，实现安全协作。
机构的计算模型在可信的环境中执行，结合远程认证确认节点协作身份，以及计算模型在SGX平台上执行。
引入区块链，将SGX Enclave启动后身份信息以及远程认证后信息上链，使得各个节点身份透明，各个机构节点都知悉与其协作的节点信息，保证多节点之间协同处理的安全性。
上图为基于TEE联邦计算拓扑。区块链为所有的TEE搭建一个基础设施，给他们提供一个共享的安全性。远程认证可以建立TEE和区块链的信任。
TEE在做远程认证前，会在内部生成一个能表示自己身份的秘钥对，这个秘钥对的Public Key会被包含在远程认证的报告中，在做过一次认证之后，我们会把公钥写在链上。
只有这样公钥对应的秘钥对，可以唯一表示这个TEE的身份。
远程认证时，TEE会产生一个远程认证请求（Quate），在Intel在验证TEE的身份后，就会生成一个远程认证的report，这个report是有Intel签名的，确认应用在SGX平台上执行，然后签名连着report即TEE远程认证结果，保存到链上去，实现TEE和区块链可信。
节点之间通过TLS加密通道传输数据保证了节点间数据交换在一个加密的通道中进行，外界无法获知交换的数据，达到了数据传输的安全性。
TEE联邦计算执行流程
我们通过下面的交互图，梳理基于TEE联邦计算整个过程：
1）参与方计算模型发布
参与方将本地的TEE能力通过计算模型方式发布，计算模型一个任务脚本，可以使用本地数据进行计算，也可以像合约一样带入外部数据进行计算。
模型指定了在TEE中的可调用函数名称、调用参数规范等信息，这些信息会发布在链上。
当使用方获取到模型可以根据调用规范组装参数传入TEE中执行，我们在BitXMesh中提供了一个TEE模块，将计算模型封装成计算任务，进行后续计算调度。
2）发起方获取模型
使用方在数据共享平台上获取模型，这样使用方就能使用该模型，通过传入参数，模型会在持有方节点上调用，调用模型时进入TEE执行。
计算模型的输入可以是本地数据或者通过TLS由其他节点传入。
3）TEE联邦计算总模型编写和任务分派
发起方通过获取到的多个模型，在总模型中发起子模型调用；总模型会使用多个获取到的模型。编写完总模型后，需要在计算任务调度模块的支持下，进行计算任务的分派。
4）发起TEE联邦计算任务调度
任务调度处理每一个合法的且经过审核的子任务请求，分配给任务参与方。联邦计算模块会根据任务配置信息以及模型中指定的处理逻辑，将子任务发送给数据提供方，模型持有方。
5）联邦任务执行
任务执行阶段将各参与方接收各数据提供方的数据密文后，对于one-task-one-data型的任务可以通过TLS直接输入进行计算。各方根据模型编排的任务逻辑进行协同计算，并将计算结果加密存储(可选)。计算结果可以汇集到某个可信的存储媒介中，后续可检索。
6）获得计算结果
结果会返回给发起方，发起方联合了多方进行计算，得到了结果。发起方本地进行计算结果密文进行解密得到计算结果明文，并对结果明文进行后续处理。结果的获取过程，发起方和TEE节点会进行秘钥协商，保证传输安全性。
总结
本文详细描述了基于可信执行环境技术的联邦计算模式，通过可信执行环境技术将模型以及模型需要的数据汇集到TEE可信硬件区域中，然后进行计算，实现互不信任的多个数据参与方进行协同计算，输出计算结果，并保证任何一方均无法得到除应得的计算结果之外的其他任何信息，同时实现数据“可用不可见”。
基于TEE的联邦计算模式相对基于密码学的安全多方计算方式而言性能更高，而且能够同时保护计算模型和数据，但是从数据安全的角度来看这种方式完全依赖所需要的硬件，且计算集中存在更大的安全隐患和缺乏公平性。
【参考文献】
[1]Intel? Software Guard Extensions (Intel? SGX) SDK for Linux* OS, Developer Reference.
[2]Intel SGX Explained.Victor Costan and Srinivas Devadas [email protected],[email protected]
SGX attestation process. Research seminar in Cryptograpy.
作者简介俞志斌数据网格实验室BitXMesh团队
本文来源：趣链科技桔子原文标题：基于可信执行环境（TEE）技术的联邦计算
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