SNPeek：面向保密 VM 的侧信道分析工具
密码学与安全
2025-12-15 v2
摘要
基于受信执行环境（TEE）的保密虚拟机（CVMs） enables 新的隐私保护解决方案。然而，它们留下了侧信道泄漏在威胁模型之外，使缓解此类攻击的责任转移给开发者。然而，缓解措施要么不够通用，要么在实际应用中速度过慢，开发者目前 lack 一种系统、有效的方式来衡量和比较真实部署中的泄漏。在本文中，我们提出了 SNPeek，一款开源工具包，提供可配置的侧信道跟踪原语，基于生产 AMD SEV-SNP 硬件，并将其与统计和机器学习基于分析管道结合，用于自动化泄漏估计。我们将 SNPeek 应用于三个代表性工作负载，这些工作负载部署在 CVMs 上以增强用户隐私——私有信息检索、私有 heavy hitters 和 Wasm 用户自定义函数——并揭示了之前未注意到的漏洞，包括一个以 497 kbit/s 速率窃取数据的隐蔽信道。结果表明，SNPeek 揭示了漏洞并指导基于 oblivious memory 和差分隐私的低开销缓解措施，为实践者提供了在具有有意义保密性保证的 CVMs 上进行部署的实用路径。
关键词
引用
@article{arxiv.2506.15924,
title = {SNPeek: Side-Channel Analysis for Privacy Applications on Confidential VMs},
author = {Ruiyi Zhang and Albert Cheu and Adria Gascon and Daniel Moghimi and Phillipp Schoppmann and Michael Schwarz and Octavian Suciu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2506.15924},
year = {2025}
}