Lessons Learned from Blockchain Applications of Trusted Execution Environments and Implications for Future Research
现代计算机系统倾向于依赖于大型可信计算库（TCB）来进行操作。为了解决TCB膨胀问题，硬件供应商已经开发了用于实现或促进可信执行环境（TEE）的创建的机制，其中关键软件应用可以在隔离环境中安全地执行。即使在主机操作系统被对手破坏的情况下，也可以保证诸如TEE内的软件的机密性和完整性的关键安全属性。完整性和安全性的承诺促使开发人员将其用于涉及访问控制，PKS，物联网等的用例。这些应用程序包括与区块链相关的用例。TEE的使用并非没有其自身的实现挑战和潜在的陷阱。在本文中，我们研究了基于区块链的应用程序的拟议TEE用例的假设，安全模型和操作环境。该练习和分析有助于硬件TEE研究社区识别一些开放的挑战和研究机会，并重新思考硬件TEE的设计。
2022-03-23 cs.CR
TEEvil: Identity Lease via Trusted Execution Environments
我们调查身份租赁，这是一种新型的服务，在这种服务中，用户通过向第三方提供对其在线帐户或凭据的完全或受限访问权限，将其身份租赁给第三方。我们讨论了身份租赁如何被滥用来颠覆数字社会，促进假新闻的传播，并通过出售选票来颠覆电子投票。我们表明，可信执行环境和匿名加密货币的出现首次允许实现这种租赁服务，同时保证公平性，合理的可否认性和匿名性，从而保护用户和账户租用者免受起诉。为了证明这种服务可以实际实现，我们构建了一个示例服务，我们称之为TEEvil，利用英特尔SGX和ZCash。最后，我们讨论了防御机制和挑战，在缓解身份租赁服务。
2019-05-09 cs.CR
Verification of Lightning Network Channel Balances with Trusted Execution Environments (TEE)
Stillmark；IBEX Mercado；Lexe；Hoseki
本文提出利用可信执行环境和零知识传输层安全技术，通过硬件保障验证闪电网络通道余额，以提高安全性与可靠性。
2025-12-17 cs.CR
ReZone: Disarming TrustZone with TEE Privilege Reduction
在TrustZone辅助的TEE中，受信任的OS可以不受限制地访问安全和正常世界内存。不幸的是，这种架构限制为攻击者打开了一条探索通道，这些攻击者已经展示了如何利用一系列漏洞来劫持受信任的操作系统并获得对系统的完全控制，目标是（i）丰富的执行环境（REE），（ii）所有受信任的应用程序（TA），以及（iii）安全监视器。在本文中，我们提出了ReZone。ReZone设计背后的主要新颖性依赖于利用商业现货（COTS）平台上可用的TrustZone不可知硬件原语来限制受信任操作系统的权限。通过ReZone，单片TEE被重新构造并划分为多个名为区域的沙箱域，这些区域只能访问私有资源。我们已经为i.MX 8 MQuad EVK完全实现了ReZone，并将其与Android操作系统和OP-TEE集成。我们使用微基准测试和真实世界的应用程序对ReZone进行了广泛的评估。ReZone可以以可接受的性能开销支持受DRM保护的视频编码等流行应用。我们调查了80个CVE漏洞报告，估计ReZone可以缓解其中的86.84%。
2022-03-02 cs.CR
GuaranTEE: Introducing Control-Flow Attestation for Trusted Execution Environments
大多数云提供商为用户提供了部署可信执行环境（TEE）的可能性，以保护其数据和流程免受高特权对手的攻击。此服务旨在解决用户在将关键任务迁移到云中时的担忧。然而，TEE只允许在启动时证明环境的完整性。为了在运行时证明TEE的完整性，我们提出了Guarantee。Guarantee使用控制流证明来确保在TEE内运行的服务的完整性。通过将Guarantee的所有组件额外放置在TEE中，我们不仅能够检测到受损的目标，还能够保护自己免受恶意管理员的攻击。我们通过对基于Microsoft Azure中的英特尔SGX的原型进行详细的性能和安全评估，展示了Guarantee的实用性。我们的评估表明，需要在TEE和额外的验证过程之间传输信息，在高CPU负载下增加了相当大的开销。然而，我们能够通过安全地缓存收集的信息并通过与执行应用程序并行地执行分析来减少这种开销。总之，我们的研究结果表明，Guarantee为云用户提供了一个实用的解决方案，专注于在运行时保护其数据和流程的完整性。
2022-05-06 cs.CR
Extending On-chain Trust to Off-chain -- Trustworthy Blockchain Data Collection using Trusted Execution Environment (TEE)
区块链在严格的加密假设和严格的安全证明之上创建了一个安全的环境。它允许链上交互实现可信赖的属性，如可追溯性，透明度和问责制。然而，目前的区块链可信度仅限于链上，与物理的链下环境形成了“信任鸿沟”。这是由于缺乏一种能够以实时和一致的方式真实地反映物理世界的方案。这种缺失阻碍了现实世界区块链应用的进一步发展，尤其是对于安全敏感的应用。本文提出了一种将区块链信任从链上扩展到链下的方案，并以可信疫苗运输为例。我们的方案包括：1）一个支持可信执行环境（TEE）的可信环境监控系统，该系统由Arm Cortex-M33微控制器构建，通过可信传感器持续感知疫苗盒内部并生成防伪数据; 2）一个一致性协议，以真实、实时、一致、连续和容错的方式将环境状态数据从TEE系统上传到区块链。我们的安全分析表明，没有对手可以以任何方式篡改疫苗而不被抓获。我们进行了一项实验，记录疫苗运输箱在运输过程中的内部状态，结果表明，该系统在本地感知和处理中的平均延迟为84 ms，然后是130 ms的平均延迟，以便将感知数据传输到区块链并在区块链中可用。
2022-01-03 cs.CR
SoK: Hardware-supported Trusted Execution Environments
现代计算平台的复杂性日益增加，并且需要在其软件组件之间提供强大的隔离保护，这导致了可信执行环境（TEE）的采用率越来越高。虽然最近出现了几种商业和学术TEE架构，但它们仍然很难比较和对比。更一般地说，现有的TEE还没有受到整体系统化，以了解可用的设计方案TEE设计的各个方面和相应的利弊。因此，在这项工作中，我们分析了现有的TEE的设计和系统化的机制，TEE实现，以实现其安全目标，即，可验证的发射，运行时隔离，可信IO，和安全存储。更具体地说，我们分析了TEE解决方案的典型架构构建块，为每个组件设计替代方案以及它们所带来的权衡。我们专注于硬件辅助TEE，并涵盖了学术界和工业界的广泛TEE建议。我们的分析表明，尽管TEE在目标、使用模型和指令集架构方面各不相同，但它们在设计方面都有许多共同的构建块。
2022-05-25 cs.AR cs.CR
Trusted-Execution Environment (TEE) for Solving the Replication Crisis in Academia
George Mason University（乔治梅森大学）
本文提出利用可信执行环境技术，通过云平台实现复制验证，降低成本并提高效率，解决学术研究的复制危机问题。
2026-03-25 cs.CR
Towards a Trusted Execution Environment via Reconfigurable FPGA
可信执行环境（TEE）通过提供与系统其余部分隔离的环境，用于保护敏感数据并为安全关键型应用程序运行安全执行。然而，在过去的几年中，TEE已经被证明是薄弱的，因为无论是基于面向安全的硬件扩展（例如，Arm TrustZone）或求助于专用安全元素的漏洞被多次利用。在这个项目中，我们介绍了可信执行环境的需求（TEEOD），一种新的TEE设计，利用可编程逻辑（PL）的异构系统芯片（SoC）作为安全的执行环境。与其他TEE设计不同，TEEOD可以提供高带宽连接和物理片上隔离。我们针对Ultra 96-V2平台实施了一个概念验证（proof-of-concept，缩写为OOP）实施。所进行的评估表明，TEEOD可以同时托管多达6个飞地，每个飞地的资源使用率分别为总LUT、FF和BRAMS的7.0%、3.8%和15.3%。为了证明TEEOD在实际应用中的实用性，我们成功地运行了一个传统的开源比特币钱包。
2021-07-08 cs.AR cs.CR
LightEMU: Hardware Assisted Fuzzing of Trusted Applications
本文提出LightEMU，一种利用ARM CoreSight的硬件辅助模糊测试框架，通过将可信应用与TEE解耦实现高效反馈驱动测试，并在多个TEE上验证了其快速发现漏洞的能力和10倍加速效果。
2023-11-16 cs.CR
On Securing the Software Development Lifecycle in IoT RISC-V Trusted Execution Environments
Ruhr University Bochum（鲁尔大学波鸿分校）；NEC Laboratories Europe（NEC欧洲实验室）；GMV Spain（GMV西班牙）
本文提出了一种新型工具包，使RISC-V TEE支持软件开发生命周期的关键功能，包括安全更新、迁移、状态连续性和可信时间，且性能开销极低。
2026-03-18 cs.CR
On (the Lack of) Code Confidentiality in Trusted Execution Environments
可信执行环境（TEE）已经被提出作为在计算被外包给不可信的操作员的场景中保护代码机密性的解决方案。我们研究了这种解决方案的弹性侧信道攻击在两个常见的部署方案：当机密代码是一个本地的二进制文件，是运输和执行内的TEE和机密代码是一个中间表示（IR）上执行的TEE内的运行时。我们表明，执行IR代码，如WASM字节码在TEE中执行的运行时泄漏大多数IR指令具有高精度，因此揭示了机密代码。与IR执行相反，本机执行不太容易受到泄漏的影响，并且在很大程度上抵抗甚至最强大的侧信道攻击。我们评估了英特尔SGX和AMD SEV中的本机执行泄漏，并通过实验演示了英特尔SGX上的端到端指令提取，WASM字节码作为IR在英特尔开发的JIT编译器和解释器的混合体WAMR中执行。我们的实验表明，从这样的系统中的IR代码泄漏是实际的，因此质疑依赖于TEE +WASM的代码机密性的几个商业解决方案的安全性要求。
2022-12-15 cs.CR
TriHaRd: Higher Resilience for TEE Trusted Time
INSA Lyon, CNRS, Universite Claude Bernard Lyon 1（里昂国立应用科学学院、法国国家科学研究中心、克洛德·贝尔纳里昂大学）；University of Neuchâtel（纳沙泰尔大学）；ICTEAM, UCLouvain（UCLouvain ICTEAM研究所）；iExec Blockchain Tech（iExec区块链科技公司）
TriHaRd是一种改进的TEE可信时间协议，通过容错时钟更新和一致性检查，提高对时钟速度和偏移操纵的抗性。
2025-12-11 cs.CR cs.DC
"You do understand that people don't trust technology?": Explaining Trusted Execution Environments to Non-Experts
Colorado State University（科罗拉多州立大学）；Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学）；IST University of Lisbon, INESC-ID（里斯本理工大学，INESC-ID）
研究通过文本解释向非专家介绍可信执行环境（TEE），发现非技术性解释（突出TEE可防范的具体威胁）最能提升理解，但对使用意愿影响甚微。
2026-05-25 cs.CR cs.HC
SyzTrust: State-aware Fuzzing on Trusted OS Designed for IoT Devices
针对物联网可信操作系统闭源、反馈难及有状态工作流复杂的问题，提出 SyzTrust 硬件辅助状态感知模糊测试框架，显著提升覆盖率并发现 70 个漏洞。
2023-09-26 cs.CR
Narrowing the Gap between TEEs Threat Model and Deployment Strategies
该研究指出机密虚拟机（CVM）的威胁模型与部署存在错位，现有TEE证明机制无法绑定CVM与云提供商导致物理攻击风险难评估，提出可依托PPID扩展证明，并分析了实现差异带来的挑战与优化方向。
2025-06-17 cs.CR
Amulet: Fast TEE-Shielded Inference for On-Device Model Protection
Amulet提出了一种快速TEE防护的设备端推理框架，通过混淆方法保护模型隐私，显著降低推理延迟并提升效率。
2025-12-08 cs.CR
Building Your Own Trusted Execution Environments Using FPGA
本文提出 BYOTee，利用商用 FPGA 按需构建具有可定制硬件 TCB 的多个安全飞地，并支持软硬件栈远程证明，实验验证了其安全与性能。
2024-05-11 cs.CR
Towards Runtime Customizable Trusted Execution Environment on FPGA-SoC
本文针对FPGA-SoC可信执行环境缺乏安全运行时定制的问题，提出RCTEE框架，通过新增CrloadIP、CexecIP和CremoAT三个组件实现IP核的动态加载、安全执行及远程可信验证。
2023-09-13 cs.AR cs.CR
Abstraction of Trusted Execution Environments as the Missing Layer for Broad Confidential Computing Adoption: A Systematization of Knowledge
Télécom SudParis, Institut Polytechnique de Paris（巴黎理工学院苏德帕里斯电信）；Thales, cortAIx Labs（泰雷兹cortAIx实验室）；Lund University（隆德大学）；Karlstad University（卡尔斯特德大学）
本文系统化地探讨了可信执行环境的抽象层，旨在通过统一生态系统提升保密计算的广泛应用和效率，提出WebAssembly作为支持最大功能集的潜在解决方案。
2025-12-26 cs.CR
External entropy supply for IoT devices employing a RISC-V Trusted Execution Environment
Tampere University（坦佩雷大学）；Unikie Oy（Unikie公司）；Technology Innovation Institute (TII)（技术创新研究所）
本文提出通过RISC-V可信执行环境为物联网设备提供外部熵，解决小规模设备熵获取不足的问题，利用TRNG和TEE确保熵的安全性与可靠性。
2026-03-16 cs.CR
Stockade: Hardware Hardening for Distributed Trusted Sandboxes
基于硬件的可信执行环境（TEE）的可用性不断扩大，加速了使用TEE的新应用程序的适应。最近的研究表明，云应用程序由相互不信任的各方提供的多个分布式软件模块组成。应用程序使用多个通过软件加密的内存通道进行通信的TEE（飞地）。这样的执行模型需要双向保护：通过沙箱化保护系统的其余部分不受飞地模块的影响，以及保护飞地模块不受第三方模块和操作系统的影响。然而，当前的TEE模型（如英特尔SGX）无法有效地表示此类分布式沙箱应用。为了克服沙箱TEE缺乏硬件支持的问题，提出了一种扩展的飞地模型Stockade，它支持硬件加固的分布式沙箱。Stockade提出了新的三个关键技术。首先，它扩展了SGX中基于硬件的内存隔离，将用户软件模块仅限制在其安全区内。其次，它提出了一个可信的监视器飞地，过滤和验证来自飞地的系统调用。最后，它允许在一对安全区之间共享硬件保护的内存，以实现高效的受保护通信，而无需基于软件的加密。使用模拟SGX平台与建议的扩展，本文表明，分布式沙箱应用程序可以有效地支持SGX硬件的小变化。
2022-12-22 cs.AR cs.CR
EnclaveDom: Privilege Separation for Large-TCB Applications in Trusted Execution Environments
可信执行环境（TEE）（如英特尔SGX）在内存中提供硬件隔离的执行区域，称为安全区。通过仅运行安全区中最受信任的应用程序组件，TEE使开发人员能够最大限度地减少其应用程序的TCB，从而帮助保护敏感的应用程序数据。然而，将现有应用程序移植到TEE通常需要相当大的重构工作，因为TEE为标准OS功能提供了受限的接口。为了简化开发工作，TEE应用开发人员通常选择在提供完整的飞地内OS接口的库OS容器中运行其未修改的应用。然而，这种大TCB开发方法现在使敏感的内部飞地数据暴露于导入应用程序的第三方代码中的潜在错误或漏洞。重要的是，因为TEE libOS和应用在相同的飞地地址空间中运行，所以甚至libOS管理数据结构（例如，文件描述符表）可能易受攻击，其中在传统OS中，这些数据结构可以经由特权隔离来保护。我们提出了EnclaveDom，大型TCB TEE应用程序的特权分离系统，将飞地划分为标记的内存区域，并在各个飞地功能的粒度上执行每个区域的访问规则。EnclaveDom在英特尔SGX上实施，使用内存保护密钥（MPK）进行内存标记。为了评估EnclaveDom的安全性和性能影响，我们将EnclaveDom与Graphene-SGX库操作系统集成。虽然没有产品或组件可以绝对安全，但我们的原型有助于保护内部libOS管理数据结构免受应用程序级代码的篡改。在每次libOS系统调用时，EnclaveD…
2020-06-18 cs.CR cs.OS
PCT-TEE: Trajectory-based Private Contact Tracing System with Trusted Execution Environment
现有的基于蓝牙的私人接触追踪（PCT）系统可以私下检测人们是否与COVID-19患者有过直接接触。然而，我们发现现有的系统缺乏功能和灵活性，这可能会影响接触追踪的成功。具体地说，它们不能检测间接接触（例如，即使没有直接接触，人们也可能因为使用同一部电梯而接触到冠状病毒）;他们也不能灵活改变“风险接触”的规则，例如接触多少小时或与COVID-19患者的距离有多近被视为风险接触，这可能会随着环境情况而改变。在本文中，我们提出了一个有效和安全的接触跟踪系统，使直接接触和间接接触。为了解决上述问题，我们需要利用用户的轨迹数据进行私人接触追踪，我们称之为基于自动化的PCT。我们将此问题形式化为时空私有集相交问题。通过分析不同的方法，如同态加密，可以扩展到解决这个问题，我们确定可信执行环境（TEE）是一个建议的方法来实现我们的要求。主要的挑战是如何在有限的TEE安全内存下设计时空私有集求交算法。为此，我们设计了一个基于TEE的系统，具有灵活的轨迹数据编码算法。我们对真实数据的实验表明，该系统可以在几秒钟内处理数千万条轨迹数据记录上的数千次查询。
2021-12-31 cs.CR cs.CY
On Practicality of Using ARM TrustZone Trusted Execution Environment for Securing Programmable Logic Controllers
本文针对现有工控安全方案无法抵御已入侵PLC的强对手的问题，基于ARM TrustZone TEE技术，利用OP-TEE和OpenPLC实现概念验证，评估其在真实工控配置下的性能与资源消耗，分析瓶颈与改进方向，且实现代码已公开。
2024-03-08 cs.CR
3LegRace: Privacy-Preserving DNN Training over TEEs and GPUs
利用并行硬件（例如GPU）进行深度神经网络（DNN）训练带来了高计算性能。然而，它引起了数据隐私问题，因为GPU缺乏一个可信的环境来保护数据。可信执行环境（TEE）已经成为实现隐私保护学习的一个有前途的解决方案。不幸的是，TEE有限的计算能力使它们在性能上无法与GPU相提并论。为了改善隐私，计算性能和模型准确性之间的权衡，我们提出了一个\emph{asymmetric}模型分解框架，\AsymML{}，（1）使用并行硬件加速训练;（2）使用TEE和差分隐私（DP）实现强大的隐私保证，与DP相比，精度损失要小得多。通过利用训练数据中的低秩特征和中间特征，\AsymML{}将输入和中间激活不对称地分解为低秩和残差部分。利用分解的数据，目标DNN模型相应地被分成\emph{trusted}和\emph{untrusted}部分。可信部分在低等级数据上执行计算，具有低计算和存储成本。不可信部分被馈送以由非常小的噪声扰动的残差。通过将可信和不可信部分分别委托给TEE和GPU，可以很好地管理隐私、计算性能和模型准确性。我们提供了一个正式的DP保证，证明，对于相同的隐私保证，结合非对称数据分解和DP需要更小的噪声相比，单独使用DP没有分解。与仅使用DP方法而不分解相比，这显著改善了隐私效用权衡。此外，我们提出了一个秩界分析表明，在整个模型的每一层后，低秩结构被保留。
2022-06-17 cs.CR cs.DC
Flatee: Federated Learning Across Trusted Execution Environments
联邦学习允许我们分布式训练机器学习模型，其中多方共享本地模型参数，而无需共享私有数据。然而，参数交换仍然可能泄漏信息。已经提出了几种方法来克服这一点，基于多方计算、全同态加密等;这些协议中的许多协议对于现实世界的使用来说是缓慢和不切实际的，因为它们涉及大量的密码操作。在本文中，我们提出了使用可信执行环境（TEE），它提供了一个平台，隔离执行的代码和数据处理，为此目的。我们描述了Flatee，一个有效的隐私保护联邦学习框架跨TEE，大大减少了培训和通信时间。我们的框架可以处理恶意方（虽然我们描述了一种初步的处理方法，但我们并没有原生地解决对抗性数据投毒）。
2021-11-12 cs.CR
TeeRollup: Efficient Rollup Design Using Heterogeneous TEE
TEERollup通过利用异构TEE实现高效rollup，降低gas成本和提款延迟，优于零知识rollup。
2025-11-30 cs.CR
Arca: A Lightweight Confidential Container Architecture for Cloud-Native Environments
School of Computer Science and Technology, Xidian University（西安电子科技大学计算机科学与技术学院）；Shaanxi Key Laboratory of Network and System Security（陕西省网络与系统安全重点实验室）；Alibaba Cloud（阿里云）
Arca是一种基于TEEs-in-容器架构的轻量级保密容器框架，通过隔离工作负载和减少TCB提升性能与安全性。
2026-01-03 cs.CR
Constraining Host-Level Abuse in Self-Hosted Computer-Use Agents via TEE-Backed Isolation
School of Computer Science and Technology, Xidian University（西安电子科技大学计算机科学与技术学院）；Shaanxi Key Laboratory of Network and System Security（陕西省网络与系统安全重点实验室）；College of Cyber Security, Jinan University（暨南大学网络安全学院）
本文提出基于操作的风险约束模型，通过TEE后置可信操作平面保护关键安全功能，实现对自托管计算机使用代理操作的安全限制。
2026-05-07 cs.CR
Memory-Efficient Deep Learning Inference in Trusted Execution Environments
Worcester Polytechnic Institute（伍斯特理工学院）
这项研究确定并提出了在可信执行环境（TEE）中执行深度神经网络的两个关键瓶颈：卷积层执行期间的页面抖动和全连接层中大型权重矩阵的解密。对于前者，我们提出了一种新的分区方案，y平面分区，旨在（i）当层输出与TEE安全内存相比较大时，提供一致的执行时间;以及（ii）显着减少卷积层的内存占用。对于后者，我们利用量化和压缩。在我们的评估中，对于各种TEE大小，所提出的优化引起的延迟开销范围从1.09倍到2倍基线;相比之下，当在TEE内部运行时，未修改的实现引起的延迟高达26倍。
2021-09-30 cs.CR cs.LG cs.PF
Blockchain and Trusted Computing: Problems, Pitfalls, and a Solution for Hyperledger Fabric
区块链上的智能合约无法保密，因为它的数据会在网络中的所有节点上复制。为了解决这个问题，有人建议将区块链与可信执行环境（TEE）（如英特尔SGX）相结合，以执行需要隐私的应用程序。不受信任的区块链节点无法访问TEE内的数据和计算。本文首先探讨了TEE与区块链相结合所产生的一些陷阱。由于TEE原则上是无状态的，因此它们容易受到回滚攻击，应该防止回滚攻击以维护应用程序的隐私。然而，在具有非最终共识协议的区块链中，例如以太坊中的工作量证明等，合约执行必须通过设计来处理回滚。这意味着用于保护区块链执行的TEE不能直接用于此类区块链;这种方法只有在共识决策是最终决定时才有效。其次，这项工作为英特尔SGX技术中的Hyperledger Fabric智能合约执行引入了一个架构和原型，Hyperledger Fabric是企业区块链应用程序的重要平台。我们的系统解决了由执行顺序验证架构的Fabric，并防止回滚攻击基于TEE尽可能的困难。为了提高安全性，我们的设计将区块链上的每个应用程序封装在自己的安全区中，使其免受主机系统的影响。一项评估表明，对于密封投标拍卖应用程序，将执行转移到SGX的开销在10%-20%之间。
2018-05-22 cs.CR cs.DC
Teamwork Makes TEE Work: Open and Resilient Remote Attestation on Decentralized Trust
本文提出JANUS方案，通过引入PUF作为TEE内在信任根并在智能合约上实现去中心化验证与自动切换机制，构建开放且具韧性的远程证明系统，解决了传统集中式RA模型脆弱且难以适应新情况的问题。
2024-08-09 cs.CR
Composite Enclaves: Towards Disaggregated Trusted Execution
不断增长的计算需求正在迫使从CPU转向异构专用硬件，这些硬件通过分散的基础设施在现代数据中心中随时可用。另一方面，可信执行环境（TEE），硬件安全领域最有前途的最新发展之一，只能保护限制在CPU中的代码，限制了TEE的潜力和适用性。我们观察到TEE的硬件可信计算基础（TCB）在设计时是固定的，这在实践中会导致使用不可信的软件来使用TEE中的外围设备。基于这一观察，我们提出了\emph{composite enclaves}与可配置的硬件和软件TCB，允许飞地访问多个计算和IO资源。最后，我们介绍了两个复合飞地的案例研究：i）基于RISC-V Keystone的FPGA平台连接到仿真外设和传感器，ii）大规模加速器。这些案例研究展示了一个灵活但小的TCB（IO外设和驱动程序为2.5 KLoC），具有低性能开销（上下文切换仅需约220个额外周期），从而证明了我们方法的可行性，并表明它可以与各种专用硬件一起工作。
2021-11-15 cs.AR cs.CR
BDTF: A Blockchain-Based Data Trading Framework with Trusted Execution Environment
数据交易的需要促进了数据市场的出现。然而，在传统的数据市场中，数据买家和数据卖家都必须使用一个集中的交易平台，这可能是不诚实的。不诚实的集中交易平台可能会窃取并转售数据卖家的数据，也可能在收到数据买家的付款后拒绝发送数据。严重影响数据公平交易，损害交易双方利益。为了解决这个问题，我们提出了一种新的基于区块链的数据交易框架，该框架具有可信执行环境（TEE），为公平的数据交易提供了一个可信的去中心化平台。在我们的设计中，提出了一个区块链网络来实现从数据买家到数据卖家的支付，并首次使用TEE构建了一个可信的交易所，以实现公平的数据传输。在这些帮助下，数据买家和数据卖家可以直接进行交易。在以太坊和Intel SGX平台上实现了该框架，安全性分析和实验结果表明，该框架能够有效地保证数据交易的公平完成。
2020-07-14 cs.CR
A performance analysis of VM-based Trusted Execution Environments for Confidential Federated Learning
本文比较了基于虚拟机与基于应用隔离的可信执行环境在机密联邦学习中的性能，发现前者开销有限（最多1.5倍），可安全利用公共计算环境。
2025-01-20 cs.CR cs.PF
What You Trust Is Insecure: Demystifying How Developers (Mis)Use Trusted Execution Environments in Practice
Singapore Management University（新加坡管理大学）
本文通过分析241个开源项目，揭示开发者在实际使用TEEs时存在的安全问题及SDK的局限性，强调了改进安全实践和SDK可用性的必要性。
2026-01-20 cs.CR cs.SE
Empowering Data Centers for Next Generation Trusted Computing
现代数据中心已经超越了CPU节点，为客户提供特定领域的加速器，如GPU和FPGA。从安全的角度来看，云客户希望保护他们的数据。他们愿意为可信的执行环境支付额外的费用，例如英特尔SGX和AMD SEV提供的飞地。不幸的是，客户必须做出一个关键的选择--要么使用特定领域的加速器来提高速度，要么使用基于CPU的机密计算解决方案。为了弥合这一差距，我们的目标是实现跨CPU和加速器扩展的数据中心规模机密计算。我们认为，对加速器的大规模TEE支持提供了一个技术上更容易的解决方案，但还远未成为现实。相反，我们的混合设计为分布在多个CPU节点和具有/不具有TEE支持的设备上的计算提供了飞地执行保证。我们的解决方案在两个维度上都可以很好地扩展--它可以处理大量的异构节点，并且可以在将来启用TEE的设备可用时容纳它们。我们观察到$0.42$ -- $8\%$在现实世界的AI数据中心工作负载上的边际开销，这些工作负载与数据中心中的节点数量无关。我们为两个加速器（AI和存储）添加了自定义TEE支持，并将其集成到我们的解决方案中，从而证明它可以满足未来的TEE设备。
2022-11-01 cs.CR cs.DC
MECURY: Practical Cross-Chain Exchange via Trusted Hardware
本文提出 MERCURY，一种基于可信执行环境（TEEs）的实用跨链加密货币交换方案，通过挑战-响应机制解决 TEE 不可用性问题，并利用轻量级交易验证和优化大幅降低链上成本。
2024-09-23 cs.CR cs.DC
HECTOR-V: A Heterogeneous CPU Architecture for a Secure RISC-V Execution Environment
为了确保应用程序的安全和可信执行，供应商经常将可信执行环境嵌入到他们的系统中。在这里，应用程序受到保护，免受包括恶意操作系统在内的攻击。TEE通常通过将保护机制直接集成到处理器中或通过使用专用的外部安全元件来构建。然而，这两种方法都只覆盖了一个狭窄的威胁模型，导致有限的安全保证。应用处理器中的飞地通常在安全域和非安全域之间提供弱隔离，特别是在考虑侧信道攻击时。尽管安全元件确实提供了强隔离，但到应用处理器的缓慢通信接口暴露给对手并限制了用例。与所使用的实现方法无关，TEE通常缺乏与外部外围设备建立安全通信的可能性，并且在TEE内执行的大多数操作系统不提供最先进的防御策略，使得它们容易受到各种攻击。我们认为，在主应用程序处理器上实现的TEE是不安全的，特别是当考虑到侧信道攻击。我们演示了如何利用异构体系结构来实现安全的TEE设计。我们直接将处理器嵌入到我们的架构中，以提供安全域和非安全域之间的强隔离。TEE和REE的紧密耦合使HECTOR-V能够提供用于建立安全通信通道的机制。我们还介绍了RISC-V安全协处理器，这是一款为TEE量身定制的安全加固处理器。为了保护在TEE内部执行的应用程序，RVSCP提供控制流完整性，严格限制I/O访问某些执行状态，并直接在硬件中提供操作系统服务。
2021-03-09 cs.CR
SoK: Trusted Execution in SoC-FPGAs
本SoK研究针对FPGA边缘设备安全短板，系统梳理27项SoC-FPGA基TEE研究，指出可扩展方案稀缺、综合型功能方案不足的研究空白，为相关研究与开发提供方向。
2025-03-20 cs.CR cs.SY eess.SY
Practical Secure Aggregation by Combining Cryptography and Trusted Execution Environments
本文针对纯密码学安全聚合计算开销大的问题，提出多种结合密码学与可信执行环境的混合安全聚合架构，并分析其安全性与性能的权衡。
2025-04-11 cs.CR
Ekiden: A Platform for Confidentiality-Preserving, Trustworthy, and Performant Smart Contract Execution
智能合约是在区块链上执行的应用程序。今天，他们管理着数十亿美元的价值，并推动了广泛的区块链部署的有远见的计划。虽然智能合约继承了区块链的可用性和其他安全保证，但它们受到区块链缺乏保密性和性能低下的阻碍。我们提出了Ekiden，一个通过将区块链与可信执行环境（TEE）相结合来解决这些关键差距的系统。Ekiden利用一种新颖的架构，将共识与执行分离，实现了高效的TEE支持的保密智能合约和高可扩展性。我们的原型（使用Tendermint作为共识层）实现了比以太坊主网高600倍的吞吐量和低400倍的延迟，成本低1000倍的示例性能。本文的另一个贡献是，我们系统地识别和处理了协调TEE和区块链所产生的陷阱。分别对待，TEE和区块链都提供了强大的保障，但混合起来，它们会产生新的攻击。例如，在朴素的设计中，TEE支持的合同中的隐私可能会受到伪造区块的危害，这是一种看似无关的攻击向量。我们相信从Ekiden学到的见解将在混合TEE区块链系统中具有广泛的重要性。
2019-08-27 cs.CR
DECLOAK: Enable Secure and Cheap Multi-Party Transactions on Legacy Blockchains by a Minimally Trusted TEE Network
本文提出支持多方交易的链下合约执行框架DECLOAK，利用最小可信TEE网络在更弱假设下首次实现MPT数据可用性，解决现有方案缺乏公平性与原子性等问题，并将SOTA方案的gas成本降低65.6%。
2023-05-22 cs.CR
A Survey of Secure Computation Using Trusted Execution Environments
Singapore Management University（新加坡管理大学）；Xidian University（西安电子科技大学）；Chongqing University（重庆大学）；Jinan University（暨南大学）
作为支撑可信计算的一项重要技术，可信执行环境（TEE）允许在本地和异地数据上启动计算任务，同时确保机密性和完整性。本文提供了一个系统的审查和比较基于TEE的安全计算协议。我们首先提出了一个分类法，将安全计算协议分为三大类，即安全外包计算，安全分布式计算和安全多方计算。为了使这些协议的公平比较，我们还提出了全面的评估标准，就四个方面：设置，方法，安全性和性能。基于这些标准，我们回顾，讨论和比较最先进的基于TEE的安全计算协议的通用计算功能和专用的，如隐私保护机器学习和加密数据库查询。据我们所知，这篇文章是第一次调查，审查基于TEE的安全计算协议和全面的比较可以作为一个指南，选择合适的协议部署在实践中。最后，我们还讨论了几个未来的研究方向和挑战。
2023-02-23 cs.AI cs.CR cs.DB
Sharing is caring: Attestable and Trusted Workflows out of Distrustful Components
Imperial College London（帝国理工学院）；Microsoft Research（微软研究院）
Mica是一种保密计算架构，通过分离保密性与信任，提供可证明的保密性保障，适用于现代云工作负载中的安全通信。
2026-10-22 cs.CR cs.OS
Beyond Vector Hiding: Breaking and Mitigating Shared-Direction Weight Obfuscation in TEE-Offloaded Large Language Models
School of Cyber Science and Technology, Shandong University（山东大学网络空间安全学院）；Tsinghua University（清华大学）；Suzhou Research Institute of Shandong University（山东大学苏州研究院）
该研究针对TEE卸载LLM中的共享方向权重混淆，提出SpectralLeak、LatticeLeak攻击破解方案，并设计ButterflyCloak防御方案，实现高效破解与防御。
2026-08-28 cs.CR
Confidential Computing for Cloud Security: Exploring Hardware based Encryption Using Trusted Execution Environments
本文研究基于可信执行环境（如Intel SGX和ARM TrustZone）的机密计算，分析其架构、安全特性、部署策略及性能，论证其在保护使用中数据和强化云安全基础设施中的核心作用。
2025-11-06 cs.CR cs.LG
TEESlice: Protecting Sensitive Neural Network Models in Trusted Execution Environments When Attackers have Pre-Trained Models
Peking University（北京大学）；Key Laboratory of High-Confidence Software Technologies (MOE)（高可信软件技术教育部重点实验室）；School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机学院）
本文提出了一种训练前分区策略 TEESlice，在攻击者拥有预训练模型的场景下，有效分离隐私敏感权重，以较低计算成本实现 DNN 和大语言模型的完整保护。
2024-11-15 cs.AI cs.CR cs.LG
Privacy-Preserving Product-Quantized Approximate Nearest Neighbor Search Framework for Large-scale Datasets via A Hybrid of Fully Homomorphic Encryption and Trusted Execution Environment
本文提出PPPQ-ANN框架，结合全同态加密和可信执行环境，优化大规模数据集的隐私保护近邻搜索，实现快速数据库生成和高吞吐量检索。
2026-04-20 cs.CR
OLIVE: Oblivious Federated Learning on Trusted Execution Environment against the risk of sparsification
Kyoto University（京都大学）；Hokkaido University（北海道大学）
本研究分析联邦学习中服务器端可信执行环境的漏洞，揭示稀疏化梯度导致的内存访问模式泄露风险，并提出一种 oblivious 的高效聚合算法以防御该攻击，实验验证了其实际规模下的有效性。
2023-06-19 cs.CR cs.LG
Red-Teaming Claude Opus and ChatGPT-based Security Advisors for Trusted Execution Environments
Virginia Tech（弗吉尼亚理工大学）；The University of Texas at Dallas（德克萨斯大学达拉斯分校）
针对TEE安全顾问角色下的LLM助手（ChatGPT-5.2和Claude Opus-4.6），提出TEE-RedBench评估方法，发现提示诱导的失败可跨模型迁移（最高12.02%），并通过LLM-in-the-loop流水线减少80.62%的失败。
2026-05-26 cs.AI cs.CR
Mixed Fault Tolerance Protocols with Trusted Execution Environment
区块链系统是在存在故障的情况下设计、构建和运行的。有两种主要的故障模式，即崩溃故障和拜占庭故障。拜占庭容错（Byzantine fault tolerance，BFT）协议提供了更强的安全保障，因此被广泛应用于区块链系统。然而，它们的安全性保证是以牺牲性能和可扩展性为代价的。一些工作已经改进了BFT协议，可信执行环境（TEE）已被证明是一个有效的解决方案。然而，现有的这样的作品通常假设每个参与节点配备有TEE。对于其中参与者通常具有不同硬件配置的区块链系统，即，一些节点以TEE为特征，而其他节点不以TEE为特征，现有的基于TEE的BFT协议是不适用的。这项工作研究的设置，其中不是所有的参与节点功能TEE，根据我们提出了一个新的故障模型称为混合故障。在混合故障模型下，我们探索了一种设计高效分布式容错协议的新方法。通常，混合容错（MFT）协议假设$n$节点的网络，其中多达$f = \frac{n-2}{3}$可以经受混合故障。我们确定了两个关键原则，设计高效的MFT协议，即（i）优先考虑非模棱两可的节点在领导的协议，（ii）提倡使用公钥密码原语，允许认证的消息被聚合。我们通过规定MFT协议（即MRAft）来展示这些设计原则。我们使用英特尔SGX实现了MRAFT的原型，将其集成到CCF区块链框架中，进行了实验，并表明MFT协议可以获得与BFT协议相同的安全保证，同时仍然提供更好的性能（交…
2022-08-03 cs.CR cs.DC
Efficient Privacy-Preserving Machine Learning with Lightweight Trusted Hardware
本文提出由小型专用安全处理器辅助的安全机器学习推理平台，通过面向轻量级可信硬件设计协议，在诚实多数假设下显著提升分布式 PPML 的速度与通信效率，并支持大型神经网络。
2024-06-17 cs.CR
