Topic
Confidential Query (CQ) with TEE-SQL
JackerLab
2025. 7. 7. 20:21
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개요
Confidential Query(CQ) with TEE-SQL은 TEE(Trusted Execution Environment) 기반 보안 실행 영역에서 SQL 쿼리를 수행함으로써, 클라우드 환경에서도 민감한 데이터에 대한 기밀성을 보장할 수 있는 보안 연산 프레임워크입니다. 이는 정부, 금융, 헬스케어 등 고신뢰 환경에서 개인정보 및 기밀 데이터 분석을 가능하게 하며, 프라이버시 보호와 데이터 분석 유연성의 균형을 제공합니다.
1. 개념 및 정의
- CQ(Confidential Query): 민감 데이터를 외부 노출 없이 보호된 환경에서 SQL로 질의·분석하는 보안 연산 모델
- TEE-SQL: TEE(예: Intel SGX, AMD SEV) 기반의 안전한 메모리 영역에서 실행되는 SQL 엔진
- 기반 구조: Client SDK ↔ Enclave DB Engine ↔ Encrypted Storage
2. 특징
항목 | 설명 | 기존 SQL과의 차이 |
하드웨어 격리 | Enclave에서 실행 | 호스트 OS/DBMS 접근 차단 |
암호화된 쿼리 경로 | 입력부터 결과까지 전체 암호화 | Proxy/SSL보다 근본적 보호 강화 |
쿼리 추론 저항성 | 결과 노출 최소화, Differential Privacy 가능 | 일반 로그 기반 추론 위험 방지 |
보안성과 기능성의 균형을 추구합니다.
3. 구성 요소
구성 요소 | 설명 | 역할 |
TEE SQL 엔진 | Enclave 내 SQL 처리기 | SQLite/Presto 기반으로 경량화된 실행 |
Remote Attestation | Enclave 무결성 원격 검증 | 클라이언트가 안전 실행 환경 인증 |
Encrypted Table/Query Store | 데이터 및 쿼리 캐시 암호화 저장 | 불법 복호화 및 재사용 방지 |
모든 컴포넌트는 enclave 내부 또는 인증된 채널 내에서만 실행됩니다.
4. 기술 요소 및 연계
기술 | 설명 | 활용 예 |
Intel SGX / AMD SEV | 하드웨어 기반 TEE | Confidential VM/Function 연산 처리 |
Opaque SQL Compiler | 쿼리를 Enclave 전용 IR로 컴파일 | 미리 컴파일된 Plan을 안전하게 실행 |
Zero Trust Data Plane | 사용자/운영자 불신 기반 설계 | 운영자는 데이터/쿼리 내용을 알 수 없음 |
Zero Trust Architecture와 데이터 거버넌스 정책에 적합합니다.
5. 장점 및 기대 효과
항목 | 설명 | 기대 효과 |
데이터 노출 최소화 | 원천 데이터가 외부에 노출되지 않음 | 규제 대응, 유출 리스크 제거 |
외부 위협 저항성 | 관리자, 클라우드 제공자 위협 방어 | 국가/기관 간 데이터 공유 가능 |
신뢰 기반 협력 분석 | 기업 간 데이터 연합 분석 가능 | 데이터 주권 및 협업 동시 확보 |
분산 연합 학습, 비식별 분석 등에도 활용 가능합니다.
6. 활용 사례 및 고려사항
사례 | 설명 | 고려사항 |
헬스케어 분석 | 병원 간 환자 데이터 연합 통계 | 데이터 모델 정규화 및 질의 제한 필요 |
금융 거래 분석 | 기관 간 민감 거래 정보 분석 | 쿼리 필터 조건 최소화 정책 필요 |
공공 데이터 협력 | 행정기관 간 정책 시뮬레이션 | Enclave 보안 유지와 인증체계 설계 필요 |
디바이스 보안성과 쿼리 실행 정책의 정밀 설정이 핵심입니다.
7. 결론
Confidential Query with TEE-SQL은 민감 데이터를 외부 노출 없이 분석 가능한 보안 분석 프레임워크로, 클라우드 네이티브 환경에서도 데이터 보안과 분석 유연성을 동시에 확보할 수 있게 합니다. 민감정보 분석, 기관 간 데이터 협력 등에서 신뢰성 기반 데이터 분석 인프라의 핵심 기술로 부상하고 있습니다.
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