AI・分析がデータ使用中保護の優先順位を押し上げ

TechTargetが報告したところによると、標準セキュリティはシステムメモリとCPUのデータを脆弱にさせており[1]、データ使用中保護はこれに対処するために「ワークロード実行中も情報を暗号化したままにしている。」[1]同メディアは、プライバシー強化技術の中で、機密コンピューティングがこの処理段階のリスクに対処する主要な方法として浮上していると述べている。[1] TechTargetは、トラステッドエクゼキューション環境（TEE）をシステムの残りの部分とは独立してコードを実行し、データを処理するセキュアなエリア[1]と説明している。同メディアは、クラウド管理者、ホストOS、ハイパーバイザーでさえもTEE内のデータにアクセスできないと付け加えている。[1]TechTargetによると、急速に進化する規制は、組織がAIおよび分析ワークロードのセキュリティのために投資する場所を変えている。[1] 同メディアは、NIST サイバーセキュリティフレームワーク2.0がゼロトラストセキュリティ設計内にデータ使用中保護を含めていることに注目している。[1]コンプライアンスに関して、TechTargetは機密コンピューティングが機密ワークロードがハードウェア隔離環境で処理されていることの検証可能な証拠を提供していると述べている[1]。また、TEEが自動的に生成する処理記録が手動監査作業を削減し、機密データの使用に関する監査検証を向上させていると報告している。[1]同メディアが報告したところによると、医療記録、金融取引データ、個人識別情報およびその他の規制対象データは、処理リスクのため、しばしばAIと分析イニシアティブで使用されていない。[1]TechTargetは、プラットフォーム選択の前に、データリーダーは証明ポイント、規制適合性、および既存の管理システムとの統合の程度に焦点を当てるべきだとアドバイスしている。[1]