100%全量通过!!!
基于全栈国产自主计算架构的全密态数据库华为云 GaussDB,完成了中国信通院组织的首批“全密态数据库”产品能力评测,标志着 GaussDB 可以为用户数据提供全生命周期的安全能力,突破数据库密态计算领域挑战,实现国产自研。
该测评依据《大数据 全密态数据库技术要求》进行,对标准中所有的四个能力域共计三十个能力项进行测试,全周期数据密态、密态数据处理、加密算法与密钥管理、以及数据库基本能力等。
此次参与评测的 GaussDB 是华为自研的企业级原生分布式关系型数据库,在传统企业级安全能力基础上开拓进取,针对价值数据的机密性保护这一挑战,不断突破软硬融合密态数据处理、可搜索加密等根技术,成为一款易开发、全功能、高性能的全密态数据库。
结合全栈国产自主创新计算架构的优势,实现数据加密场景下的全 SQL 功能支持;
突破硬件可信计算资源调度技术,实现基于可信执行区算子级隔离防护技术;
深度打磨端侧驱动密文处理引擎,实现全流程加密的业务“零”改造;
基于高强度密码学防护,实现数据网络传输、查询处理、云上存储全流程安全。
架构创新
全栈国产自主创新计算架构
华为云 GaussDB 基于鲲鹏芯片,EulerOS(欧拉服务器操作系统)和iTrustee (华为可信执行环境操作系统)安全系统等全栈国产自主创新计算架构,构建了全密态数据库能力。通过软硬件的垂直整合,GaussDB 全密态已经具备良好的功能、性能、安全等能力。基于国产自主的鲲鹏芯片提供的安全执行环境,可以让任何第三方都看不到明文数据,让用户真正放心地将数据存放在数据库中;通过与 iTrustee 协同构建的内存零切换技术,实现了数据库与 TEE 环境的快速交互,可以大幅提升数据在密文状态下的处理性能。
软硬融合全密态解决方案
华为云 GaussDB 支持软硬两种密态模式,并具备软硬融合全密态处理能力。结合了密态查询与 TEE 机密计算各自的优缺点,能够支持多场景下的应用,包括公有云、混合云等模式,并实现数据全流程加密对开发者接入的透明无感知。
在硬件模式下,GaussDB 支持多硬件平台能力,且针对华为自主研发的鲲鹏 TEE 进行了深度优化;实现了最小粒度的隔离级别,将攻击面最小化,并通过一系列的密钥安全保障机制,包括密钥管理体系、可信传输通道、会话级密钥管理机制,提升了硬件环境中的数据及密钥安全。
在无法进行 TEE 解密的场景下,GaussDB 也能够支持软件模式的密态查询能力,通过对多种密码学算法的深度性能优化,构建出不同的密态查询引擎,以完成不同的检索和计算功能,实现数据等值查询、范围查询、模糊查询等能力。
高度安全
高强度的密钥体系,保障用户密钥安全
整个密态数据库解决方案中除数据本身具有敏感性质外,最为敏感的信息就是数据加解密密钥,一旦密钥泄露,将给用户数据带来严重风险。特别是在硬件模式下,密钥需离开用户侧,传输到云侧可信硬件环境中,其安全保护至关重要。GaussDB 通过三层密钥体系,让各层密钥各司其职,真正做到密钥高强度的安全保护。
GaussDB三层高强度密钥体系,第一层:数据密钥,可以针对不同的字段采用不同的密钥;第二层:用户密钥,实现了用户之间的加密隔离,用户密钥永远不会离开用户可信环境,因此包括管理员在内的其他用户,都无法解密明文数据。第三层:设备密钥,实现了设备之间的加密隔离,大大提升整体安全性。
不仅如此,在硬件模式下,需要将字段级密钥传输给硬件 TEE 环境使用。GaussDB 在该场景下采取了更高强度的保护措施:采用了基于 TEE 内置密钥的高安全协议,可以构建用户侧与 TEE 之间的可信通道,保证密钥安全可信的加密传输,防止中间人攻击;其次,密钥不会以任何形式离开 TEE,会话结束将立刻删除,以最小化数据密钥生命周期,防止因硬件漏洞或异常情况引起的密钥泄露。
华为云 GaussDB 融合了华为在数据库领域 16 年多的耕耘经验与战略投入成果,是基于分布式理论打造的行业领先的国产原生分布式关系型数据库,采用行业先进的全并行分布式架构,有应对海量并发事务处理与复杂查询混合负载的能力;还有同城跨 AZ、两地三中心、数据 0 丢失等多种高可用方案,出色的金融级高可用商用能力全方位满足金融级监管要求。
当前,华为云 GaussDB 已在 2500+大客户中规模商用,覆盖金融、政府、电信、能源、交通、物流、电商等各行各业。随着企业数字化转型进入深水区,未来企业对数据库的要求会不断增长,华为云数据库将矢志创新,历久弥坚,汇聚更多数据库产业力量,持续打造企业核心业务云化的智能数据底座,助推更多企业数字化升级。
审核编辑黄宇
-
数据库
+关注
关注
7文章
3765浏览量
64276 -
数字化
+关注
关注
8文章
8610浏览量
61640 -
华为云
+关注
关注
3文章
2423浏览量
17312
发布评论请先 登录
相关推荐
评论