Der blinde Fleck in modernen Zero-Trust-Umgebungen: Confidential Computing als fehlendes Puzzleteil

Ob im Gesundheitswesen, in der öffentlichen Verwaltung, im Finanzsektor oder in der produzierenden Industrie – über alle Branchen hinweg entwickeln sich die Netzwerke hin zu dezentralen Architekturen. Cloud-Instanzen und -Services speichern und verarbeiten dabei zunehmend auch sensible Informationen, die es konsequent abzusichern gilt.

Das Zero-Trust-Modell hat sich dafür als Konzept durchgesetzt und gilt heute als De-facto-Standard. Dennoch bleibt in vielen Zero-Trust-Architekturen ein kritischer Bereich unzureichend abgesichert: der Schutz sensibler Daten bei ihrer Verarbeitung („Data in Use“).

Während sich Informationen im Ruhezustand („Data at Rest“) und bei der Übertragung („Data in Transit“) heute in der Regel wirksam verschlüsseln lassen, müssen sie für die Verarbeitung häufig im Klartext im Arbeitsspeicher liegen.

Das öffnet Angriffsflächen für privilegierte Administratoren, kompromittierte Systeme, Insider oder die Betreiber von Cloud-Infrastrukturen selbst. Gerade in verteilten und cloudbasierten IT-Landschaften widerspricht das dem Grundgedanken von Zero Trust, nach dem keine Komponente und kein Akteur pauschal als vertrauenswürdig gelten sollte.

Confidential Computing setzt hier an. Durch den Einsatz hardwarebasierter, vertrauenswürdiger Ausführungsumgebungen lassen sich Daten auch bei der Verarbeitung vor unbefugten Zugriffen schützen. So soll die Technologie bestehende Zero-Trust-Konzepte um eine bislang fehlende Schutzebene ergänzen und sensible Informationen über ihren gesamten Lebenszyklus hinweg absichern.

Die Marktforscher von Gartner listen Confidential Computing in ihren Top Strategic Technology Trends 2026 als eine der wichtigsten Technologien der kommenden Jahre.

Verschlüsselte Enklaven statt Software-Schutz

Das Grundprinzip von Confidential Computing ist die durchgängige Verschlüsselung von Daten. Dies geschieht über Trusted Execution Environments (TEEs), sogenannte Enklaven: isolierte, verschlüsselte Ausführungsumgebungen direkt auf der CPU.

Innerhalb dieser geschützten Bereiche werden Daten und Anwendungen vom übrigen System abgeschottet und der Arbeitsspeicher wird verschlüsselt. Die Sicherheit von Informationen beruht damit nicht auf Software, sondern auf Hardware. Selbst privilegierte Administratoren, Hypervisoren oder Cloud-Provider sehen lediglich eine verschlüsselte Blackbox.

Mit Confidential Computing sind Daten somit in allen drei Zuständen geschützt – im Ruhezustand, bei der Übertragung und während der Verarbeitung. Doch wie so häufig entscheidet die Verwaltung der kryptografischen Schlüssel über das tatsächliche Sicherheitsniveau.

Viele Cloud-Anbieter bieten hierfür eigene Key-Management-Systeme (KMS) an. Das vereinfacht die Integration, schafft jedoch gleichzeitig eine zentrale Vertrauensabhängigkeit: Wer die Schlüssel kontrolliert, kontrolliert letztlich auch den Zugriff auf die Daten.

Ein unabhängiges Key-Management ist daher wichtig, idealerweise über ein virtuelles Hardware Security Module (vHSM). Dieses verbindet die Sicherheitsmechanismen klassischer Hardware Security Module mit der Flexibilität cloudbasierter Infrastrukturen und soll damit Infrastrukturbetreiber und Schlüsselinhaber klar trennen.

Damit ist – bildlich gesprochen – die Tresortür gesichert. Für eine konsequente Zero-Trust-Umsetzung stellt sich jedoch die weitergehende Frage: Wie lässt sich nachweisen, dass auch der Tresor selbst unverändert und vertrauenswürdig ist?

Vertrauen nachweisen: Remote Attestation und BSI-Anforderungen

Zero Trust bedeutet, dass Vertrauen nie vorausgesetzt, sondern fortlaufend überprüft wird – auch auf der Ebene der Verarbeitungsumgebung. Die Basis dafür bildet die Remote Attestation. Dabei erzeugt die Hardware kryptografische Nachweise über Identität und Integrität einer Enklave.

Moderne Attestation-Verfahren prüfen nicht nur die Authentizität der zugrunde liegenden Hardware, sondern auch die Integrität von Firmware, Plattformkonfiguration und ausgeführter Software. Dieser mehrstufige Vertrauensnachweis findet sich auch in den vier Attestation-Leveln des aktuellen C5-Katalogs des Bundesamts für Sicherheit in der Informationstechnik (BSI).

Der eigentliche Mehrwert entsteht jedoch erst durch die Verknüpfung mit der Schlüsselverwaltung. Kryptografische Schlüssel werden im Idealfall nur dann freigegeben, wenn die Attestation erfolgreich war und die Integrität der Ausführungsumgebung bestätigt ist. In diesem Modell beruht Vertrauen damit nicht länger auf organisatorischen Zusicherungen, sondern auf technisch überprüfbarer Evidenz.

Diese Kopplung ermöglicht den sogenannten Betreiberausschluss: Der Cloud-Provider stellt zwar weiterhin die Infrastruktur bereit, ist aber technisch vom Zugriff auf Daten und Schlüssel ausgeschlossen. Das klassische Modell impliziten Vertrauens in den Plattformbetreiber wird damit durch ein kryptografisch abgesichertes Vertrauensmodell ersetzt.

Für Unternehmen eröffnet das möglicherweise neue Optionen zur Wahrung digitaler Souveränität – selbst beim Einsatz globaler Cloud-Plattformen. Verfechter des Ansatzes setzen besonders konsequent auf sogenannte Hold-Your-Own-Key-Modelle (HYOK).

Dabei behalten Organisationen die vollständige Kontrolle über ihre kryptografischen Schlüssel und stellen sie ausschließlich vertrauenswürdig attestierten Enklaven bereit. Confidential Computing soll Zero Trust so um eine bislang fehlende Schutzebene erweitern: die kryptografisch nachweisbare Vertrauenswürdigkeit der Verarbeitung.

Einsatzfelder: Von der Cloud-Migration bis zur generativen KI

Die Anwendungsmöglichkeiten von Confidential Computing reichen heute weit über klassische Hochsicherheitsumgebungen hinaus. Ein wichtiges Einsatzfeld ist die Cloud-Migration. Durch die Verarbeitung in geschützten Enklaven können Unternehmen auch besonders schützenswerte Workloads in Public-Cloud-Umgebungen betreiben, ohne dem Infrastrukturbetreiber uneingeschränkten Zugriff auf Daten und Schlüssel einräumen zu müssen.

Dadurch lassen sich selbst globale Hyperscaler für sensible Anwendungsfälle nutzen, ohne wesentliche Anforderungen an Datenschutz, Compliance und Datensouveränität aufzugeben. Ferner ermöglicht Confidential Computing neue Formen der organisationsübergreifenden Zusammenarbeit.

Mehrere Unternehmen oder Behörden können gemeinsame Datenanalysen durchführen, ohne ihre Rohdaten offenlegen zu müssen. Die Verarbeitung erfolgt innerhalb einer
vertrauenswürdigen Ausführungsumgebung, auf die keine der beteiligten Parteien direkten Zugriff hat.

Auch bei der Nutzung generativer künstlicher Intelligenz (KI) gewinnt Confidential Computing an Bedeutung. KI-Workloads lassen sich wie jede Anwendung in Enklaven mit GPU-Unterstützung abgeschottet betreiben.

Hinzu kommt: In Verbindung mit sogenannten Firewalls für generative KI (GenAI-Firewalls) lassen sich sensible Informationen geschützt an Sprachmodelle oder KI-Anwendungen übergeben, ohne dass diese Daten für Modellbetreiber oder Infrastrukturprovider sichtbar werden. Das könnte die Grundlage für den sicheren Einsatz generativer KI auch in regulierten oder besonders schutzbedürftigen Umgebungen schaffen.

Die Beispiele verdeutlichen die Möglichkeiten: Confidential Computing ist keine Nischentechnologie für Spezialanwendungen, sondern wird zu einer tragenden Sicherheitskomponente für Cloud-Services, Datenökosysteme und KI-basierte Geschäftsprozesse.

Ausblick: Wachsende Relevanz durch Post-Quanten-Kryptografie

Indem Confidential Computing die Prinzipien von Zero Trust auf die Verarbeitungsebene überträgt und Vertrauen auch dort technisch überprüfbar macht, könnte die Technologie einen zentralen blinden Fleck in der Absicherung moderner, dezentraler Netzwerke schließen. Damit könnte Confidential Computing vom Spezialthema zu einem wichtigen Baustein langfristig tragfähiger Sicherheitsarchitekturen werden.

Mit Blick auf künftige Herausforderungen wie die Post-Quanten-Kryptografie dürfte die Bedeutung weiter zunehmen – denn je wertvoller kryptografische Schlüssel werden, desto wichtiger wird ihre geschützte Verarbeitung in vertrauenswürdigen Ausführungsumgebungen.