Proteja os dados em uso com VMs confidenciais, GKE confidencial, Dataflow confidencial, Dataproc confidencial, Workbench do Gemini Enterprise Agent Platform e Confidential Space.
Proteja seus dados mantendo-os em uso durante o processamento deles
Implantação simples e fácil de usar que não compromete o desempenho
Colaboração confidencial sem revelar a propriedade dos dados
Vantagens
Inovação em confidencialidade
As VMs confidenciais são uma tecnologia inovadora que permitem aos clientes criptografar os dados mais confidenciais que tiverem na nuvem enquanto essas informações são processadas.
Simples para todo mundo
Com a abordagem do Google Cloud, os clientes podem criptografar dados em uso sem fazer alterações de código nos aplicativos nem comprometer o desempenho.
Motor de novas possibilidades
A Computação confidencial pode criar cenários que antes não eram possíveis. As organizações podem colaborar e preservar a confidencialidade dos dados.
Principais recursos
As VMs confidenciais (em inglês) protegem a confidencialidade dos dados na nuvem, criptografando os dados em uso enquanto eles são processados. As VMs confidenciais aproveitam as tecnologias de segurança oferecidas por CPUs modernas da AMD, Intel e outras operadoras. Com a Computação confidencial, os clientes podem ter a certeza de que os dados deles permanecerão privados e criptografados mesmo durante o processamento na nuvem. Para cargas de trabalho de IA/ML na Intel, também usamos o Intel AMX, um acelerador de CPU ativado por padrão na série de máquinas C3 de uso geral para VMs confidenciais. As VMs confidenciais da série de máquinas C3 oferecem proteção no nível do hardware para seus dados e modelos de IA, além de um aumento significativo no desempenho para cargas de trabalho de inferência e aprendizado profundo.
Com as VMs confidenciais da série de máquinas A3 otimizada para aceleradores que contam com GPUs NVIDIA H100, as empresas podem aproveitar todo o potencial da IA e do machine learning enquanto protegem dados sensíveis. As VMs confidenciais com GPUs H100 ajudam a garantir que os dados permaneçam protegidos em todo o pipeline de processamento, desde o momento em que entram na GPU até o momento em que os resultados são gerados. Isso reduz o risco de acesso não autorizado, mesmo por usuários privilegiados ou maliciosos dentro do sistema. Ao fornecer um ambiente de execução confiável para cargas de trabalho de IA, as VMs confidenciais da série de máquinas A3 permitem que as empresas colaborem de maneira mais livre e segura com parceiros e fornecedores terceirizados.
Com o Confidential GKE Node, é possível usar a criptografia em uso para dados processados no cluster do GKE, sem prejudicar significativamente o desempenho. Os nós confidenciais do GKE são criados com a mesma base tecnológica das VMs confidenciais. Esse recurso permite manter os dados criptografados na memória com chaves dedicadas específicas de nós que são geradas e gerenciadas pelo processador. As chaves são geradas em hardware durante a criação do nó e residem exclusivamente no processador, ficando indisponíveis para o Google ou outros nós em execução no host.
Com o ambiente de execução confiável (TEE) do Confidential Space, os clientes podem proteger os serviços isolando-os de pessoas de dentro da própria empresa e de administradores com privilégios. Eles também podem fornecer garantias de integridade do código. Isso permite que as organizações realizem análises de dados conjuntas e treinamento de modelos de machine learning (ML) com garantias de confiança de que os dados que elas possuem permanecem protegidos de todas as partes, incluindo a infraestrutura e os próprios operadores. Saiba como clientes como Duality, Self, TransUnion e Inabit usam o Confidential Space.
O Dataflow é um serviço totalmente gerenciado que oferece suporte a uma ampla variedade de casos de uso de análise de streaming e machine learning em grande escala. Com o suporte a VMs confidenciais no Dataflow (em inglês), é possível processar pipelines de dados usando VMs confidenciais do Compute Engine, que fornecem criptografia de memória in-line.
O Dataproc permite o processamento de Big Data usando o Spark, o Hadoop e outras ferramentas de código aberto e frameworks totalmente gerenciados. Com o Dataproc confidencial, é possível criar um cluster do Dataproc que usa VMs confidenciais do Compute Engine para fornecer criptografia de memória in-line. Isso garante garantias de segurança, especialmente ao processar dados altamente confidenciais.
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Documentação
Saiba como criar um cluster do Dataproc que usa VMs confidenciais do Compute Engine para fornecer criptografia de memória in-line.
Todos os recursos
| Criptografia em tempo real de dados em uso | Os clientes do Google Cloud podem criptografar dados em uso, aproveitando a tecnologia de segurança oferecida pelas CPUs modernas da AMD, Intel e outras operadoras com serviços de computação em nuvem confidenciais. Os clientes podem ter a certeza de que a criptografia e a confidencialidade dos dados serão mantidas até mesmo durante o processamento. |
| Confidencialidade de migração lift-and-shift | Nosso objetivo é facilitar a Computação confidencial. A transição para VMs confidenciais é feita sem complicações. Todas as cargas de trabalho que você usa hoje, as novas e as atuais, podem ser executadas como uma VM confidencial. Não é necessário fazer alterações no código dos seus aplicativos para usar VMs confidenciais. Você só precisa marcar uma caixa de seleção, é simples assim. |
| Detecção de ataques avançados persistentes | A Computação confidencial foi criada com base na segurança que as VMs protegidas oferecem contra rootkit e bootkits. Isso ajudará a garantir a integridade do sistema operacional que você escolher para executar na sua VM confidencial. |
| Inovação melhorada | A Computação confidencial pode criar cenários que antes não eram possíveis. Agora as organizações vão poder colaborar com dados confidenciais e regulamentados na nuvem, preservando a confidencialidade. |
| Alto desempenho | O desempenho das VMs confidenciais é similar ao das VMs N2D padrão. Veja documentos e whitepapers sobre tecnologia. |
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