Die klassische Sicht auf Datensicherheit beschränkte sich lange auf Verschlüsselung im Ruhezustand und beim Transfer. Doch was passiert mit sensiblen Informationen, wenn Anwendungen sie verarbeiten? Genau hier setzt das Prinzip des Confidential Computing an: Es zielt darauf ab, Daten während der Laufzeit zu schützen und so die Angriffsfläche in hochregulierten Szenarien deutlich zu reduzieren.

Was ist Confidential Computing und warum jetzt?

Confidential Computing nutzt hardwaregestützte Trusted Execution Environments (TEEs), um ausführende Workloads gegen Einsichtnahmen durch das darunterliegende System abzuschirmen. Das ergänzt bestehende Kontrollen wie Verschlüsselung von Daten auf Datenträgern und Netzwerkverschlüsselung, ersetzt sie aber nicht. Ziel ist es, die Menge an Komponenten zu verkleinern, denen standardmäßig vertraut werden muss: Firmware, Hypervisor, Host‑OS oder der Betreiber der Infrastruktur.

Konkrete Anwendungsfälle

Besonders relevant ist Confidential Computing dort, wo sensible Informationen vor, während und nach der Verarbeitung geschützt werden müssen: Finanzanalysen, klinische Forschung, grenzüberschreitender öffentlicher Datenaustausch, Betrugserkennung, vertrauliche KI‑Inference oder Kooperationen zwischen Organisationen. In diesen Szenarien wollen Verantwortliche die Nutzung von Daten ermöglichen, ohne unnötig viele Personen oder Komponenten Zugriff während der Verarbeitung zu gestatten.

Regulatorischer Wandel: Daten „in Verwendung“ als Kontrollbereich

Ein klares Indiz für die wachsende Relevanz ist das veränderte Vokabular in Standards und Leitlinien. So benennt das NIST Cybersecurity Framework 2.0 den Schutz von Daten in Ruhe, beim Transport und in Verwendung explizit als eigene Kategorie; die Unterkategorie PR.DS‑10 adressiert Vertraulichkeit, Integrität und Verfügbarkeit von Daten in Verwendung. Auch US‑amerikanische Zero‑Trust‑Leitlinien des CISO Council und des CDO Council diskutieren computational isolation und Confidential Computing im Daten‑Sicherheitskontext.

Im Finanzsektor fordern Regulatorien stärkeres Augenmerk auf Laufzeitschutz: Das britische Prudential Regulation Authority‑Paper SS2/21 verlangt robuste Kontrollen für Daten in Speicher, im Transit und in Arbeitsspeicher. Die EU‑Verordnung DORA, die seit Januar 2025 gilt, erhöht die Anforderungen an ICT‑Risiken und Drittanbieterabhängigkeiten – was Laufzeitschutz relevanter macht.

NIS2 verlangt von essenziellen und wichtigen Einrichtungen angemessene und proportionale Maßnahmen zur IT‑Sicherheit; damit betrifft die Anforderung auch Sektoren wie Energie, Verkehr, Banken, Gesundheit und digitale Infrastruktur. Insgesamt entsteht so ein regulatorischer Rahmen, der Schutz während der Verarbeitung als erwünschtes Ergebnis verlangt – auch wenn die meisten Regelwerke technologieneutral bleiben.

Standards und nationale Ansätze

Die Internationalisierung des Themas zeigt sich in formalen Initiativen: ISO/IEC entwickelt derzeit einen Standard unter der Kennung ISO/IEC DIS 25093‑1, der Confidential Computing in einen normativen Rahmen stellt. NIST hat Leitlinien zu hardware‑gestützten Sicherheitsmechanismen und Confidential Computing für Cloud‑ und KI‑Workloads veröffentlicht.

Auch außerhalb EU/USA formalisieren Behörden Anforderungen: China hat mit GB/T 45230‑2025 einen nationalen Standard zur allgemeinen Rahmenstellung für Confidential Computing veröffentlicht (Erscheinung Januar 2025, Umsetzung ab August 2025). Solche Standards dienen oft als Brücke zwischen vagen gesetzlichen Vorgaben wie „angemessene technische Maßnahmen“ und konkreten technischen Kontrollen.

Souveränitätsfragen und Vertrauensgrenzen

Datensouveränität umfasst mehr als nur Standortfragen. Entscheidend ist auch, wer technisch Zugriff auf laufende Verarbeitungen hat. Können Administratoren auf den Arbeitsspeicher zugreifen? Kann der Infrastrukturbetreiber die Umgebung einsehen? Kann ein Workload attestieren, dass er in einer geschützten Umgebung läuft, bevor Schlüssel freigegeben werden?

Die französische Cyberagentur ANSSI beschreibt in einer technischen Stellungnahme Confidential Computing als Technologiegruppe, die erlaubt, sensible Workloads auf entfernten Systemen auszuführen und diese gegen direkte Einsichtnahme durch Administratoren zu schützen. Gleichzeitig betont ANSSI die Grenzen: Secure Software, zeitnahe Patch‑Strategien, measured boot, Schlüsselmanagement und Monitoring bleiben unverzichtbar.

Health Care, Data Spaces und die EU‑Initiativen

Im Gesundheitswesen wird deutlich, warum Schutz während der Verarbeitung regulatorisch relevant ist. Initiativen wie der European Health Data Space zielen darauf ab, elektronische Gesundheitsdaten für Forschung, öffentliche Gesundheitsplanung und Innovation nutzbar zu machen, ohne Vertrauen zu untergraben. Forschungs‑ und Analyseaufgaben erfordern die Verarbeitung sensibler Daten; hier kann Confidential Computing technische Schutzgrenzen liefern, um Infrastrukturbetreibern und Forschern unterschiedliche Vertrauensgrade zu ermöglichen.

Ähnliche Anforderungen finden sich im EU Data Governance Act, der das Konzept sicherer Verarbeitungsumgebungen (physisch oder virtuell plus organisatorische Maßnahmen) verankert. Für Data‑Clean‑Rooms, Zusammenarbeits‑ und Analyseplattformen bietet Confidential Computing eine praktische Möglichkeit, Datenzugriff strikt zu begrenzen und vor Einsichten durch die Plattform zu schützen.

KI: Modell‑ und Datensicherheit während des Betriebs

Künstliche Intelligenz verstärkt das Problem: Modelle, Trainingsdaten, Fine‑Tuning‑Sets oder Abfragen können vertrauliche Informationen oder geistiges Eigentum enthalten. Die EU AI Act verlangt für Hochrisiko‑KI angemessene Sicherheits‑ und Robustheitsmaßnahmen über den gesamten Lebenszyklus. Confidential Computing kann hier Laufzeitkomponenten schützen — etwa Hardwareschutz für Inferenz‑ oder Trainings‑Workloads auf geteilten Infrastrukturen.

Auch in politischen Diskussionen taucht die Technologie auf: Zu öffentlichen Stellungnahmen etwa im Kontext des US American AI Exports Program gehörten Vorschläge, accelerator‑level confidential computing in Exportpaketen zu berücksichtigen, um Modellgewichte und sensible Artefakte zu schützen.

Praktische Umsetzung: Betriebssysteme und Plattformen

Confidential Computing ist zwar eine hardwarebasierte Möglichkeit, aber reale Deployments bestehen aus ganzen Plattformen: Kernel, Hypervisor, Images, Firmware, Management‑Tools und langfristiger Pflege sind erforderlich. Canonical bringt mit Ubuntu 26.04 LTS integrierte Unterstützung für beide relevanten Confidential‑VM‑Technologien AMD SEV‑SNP und Intel TDX — damit wird die Hardware‑Funktionalität in eine praktischer nutzbare Plattform überführt.

Für regulierte Organisationen ist das wichtig: Eine integrierte Distribution erleichtert den Nachweis technischer Maßnahmen und die langfristige Wartung, die für Compliance‑Nachweise oft verlangt wird. Gleichzeitig bleibt zu beachten, dass Confidential Computing keine Allzwecklösung ist: zusätzliche Maßnahmen wie sichere Anwendungsentwicklung, Patch‑Management, Schlüsselverwaltung und Monitoring sind weiterhin notwendig.

Fazit: Dritter Schutzpfeiler wird zur Compliance‑Frage

Verschlüsselung im Ruhezustand und beim Transport bildeten die ersten beiden Säulen der Datensicherheit. Die Forderung, Daten während der Verarbeitung zu schützen, etabliert sich als dritter Pfeiler. Regulatorische Entwicklungen in EU, Großbritannien, den USA, China und in Branchenstandards zeigen eine klare Richtung: „Data in use“ ist kein rein technisches Nice‑to‑have mehr, sondern ein praktikables Mittel, um Vertraulichkeit, verringerte Drittparteirisiken und stärkere Governance zu erreichen — gerade in Cloud, Edge, Hybrid‑ und KI‑Szenarien.

Für Verantwortliche in stark regulierten Bereichen bedeutet das: Confidential Computing ist nicht zwangsläufig Pflicht für alle Workloads, aber es bietet eine nachprüfbare Methode, um Laufzeitsicherheit zu erhöhen und regulatorische Anforderungen zu adressieren.