Confidential Computing: Cara Kerja, Manfaat, dan Tantangan Implementasinya

Di tengah pesatnya adopsi komputasi awan dan kecerdasan buatan, Confidential Computing (Komputasi Rahasia) muncul sebagai solusi revolusioner untuk melindungi data pada fase yang paling rentan: saat sedang diproses. Teknologi ini melengkapi celah keamanan yang selama ini tidak terjangkau oleh enkripsi tradisional, yang hanya melindungi data saat disimpan (at rest) dan saat dikirim (in transit). Dengan menggunakan lingkungan eksekusi tepercaya (Trusted Execution Environment/TEE) berbasis perangkat keras, Confidential Computing memastikan data Anda tetap terenkripsi bahkan ketika sedang digunakan oleh sistem.

Konsep Dasar Confidential Computing

Confidential Computing adalah teknologi keamanan yang melindungi data selama seluruh siklus hidupnya, termasuk saat data berada dalam proses komputasi. Pendekatan ini memanfaatkan Trusted Execution Environment (TEE) , yaitu area terisolasi dalam prosesor yang memungkinkan pemrosesan data sensitif tanpa dapat diakses oleh sistem operasi, administrator, maupun aplikasi lain.

Bayangkan kamu memiliki dokumen rahasia yang selalu kamu simpan dalam brankas terkunci. Saat perlu membaca atau mengeditnya, kamu harus mengeluarkan dokumen dari brankas dan membukanya di meja kerja—di sinilah dokumen tersebut menjadi rentan terhadap mata-mata. Confidential Computing ibarat menyediakan “ruang kerja terkunci” di mana kamu tetap bisa membaca dan mengedit dokumen tanpa pernah mengeluarkannya dari pengamanan. Data hanya dapat diakses dan diproses di dalam lingkungan yang telah diverifikasi keamanannya, secara signifikan mengurangi risiko kebocoran data akibat akses ilegal, ancaman orang dalam, maupun serangan siber tingkat lanjut.

Mengapa Confidential Computing Menjadi Krusial di Tahun 2026

Gartner, dalam laporan Top Strategic Technology Trends for 2026, menempatkan Confidential Computing sebagai salah satu dari tiga teknologi “Arsitek” utama yang akan membentuk infrastruktur perusahaan selama lima tahun ke depan. Mereka memprediksi bahwa pada tahun 2029, lebih dari 75% operasi pemrosesan di infrastruktur yang tidak tepercaya akan diamankan saat digunakan oleh komputasi rahasia .

Beberapa faktor pendorong utama adopsi teknologi ini antara lain:

1. Meningkatnya Regulasi Perlindungan Data

Regulasi seperti GDPR di Eropa, HIPAA di Amerika Serikat, dan berbagai undang-undang perlindungan data di Indonesia menuntut organisasi untuk memiliki kendali yang dapat dibuktikan atas data sensitif mereka .

2. Adopsi Hybrid dan Multi-Cloud

Banyak organisasi mengadopsi arsitektur hybrid dan multi-cloud untuk meningkatkan fleksibilitas dan efisiensi. Kondisi ini meningkatkan kompleksitas keamanan karena data sering berpindah antar sistem dan penyedia layanan. Confidential Computing berperan penting dalam menjamin bahwa data sensitif tetap aman meskipun diproses di lingkungan cloud pihak ketiga .

3. Meningkatnya Beban Kerja Kecerdasan Buatan

Seiring meningkatnya kebutuhan komputasi AI berskala besar, perlindungan data selama pelatihan dan inferensi model machine learning menjadi sangat krusial untuk melindungi kekayaan intelektual dan data pelatihan yang sensitif

Cara Kerja Confidential Computing

Confidential Computing bekerja dengan mengenkripsi data sebelum masuk ke memori dan hanya mendekripsinya di dalam enclave atau TEE yang aman. Selama proses berlangsung, data tetap terlindungi dari pihak eksternal, termasuk hypervisor, penyedia cloud, maupun malware. Setelah pemrosesan selesai, hasil komputasi kembali dienkripsi sebelum disimpan atau dikirim ke sistem lain .

Pada tingkat perangkat keras, memori dipartisi secara fisik sehingga memungkinkan aplikasi berjalan di dalam enclave-nya sendiri. Enclave ini berisi kunci enkripsi yang hanya diperluas ke program yang berwenang. TEE memungkinkan program yang berwenang mendekripsi informasi yang berjalan di dalam TEE sehingga program dapat melakukan serangkaian prosesnya, namun kunci tersebut tidak diperluas ke pihak lain—membantu melindungi informasi sensitif dari aktor jahat, ancaman orang dalam, dan mitra yang tidak memerlukan akses .

Aspek kunci dari Confidential Computing meliputi:

• Data dan kode sensitif dilindungi dari pengguna istimewa, termasuk penyedia cloud dan administrator infrastruktur.
• Kerahasiaan ditegakkan di tingkat perangkat keras melalui memori terenkripsi dan status CPU.
• Memungkinkan verifikator untuk memastikan secara kriptografis bahwa sistem jarak jauh menjalankan perangkat lunak tepercaya di dalam TEE perangkat keras yang aman sebelum mengirim data sensitif untuk diproses.
• Banyak solusi komputasi rahasia menggunakan CVM yang dieksekusi di dalam TEE dan bertindak sebagai fondasi aman di mana beban kerja rahasia diterapkan.

Manfaat Confidential Computing untuk Organisasi

Penerapan Confidential Computing memberikan berbagai manfaat strategis:

1. Perlindungan Data End-to-End di Seluruh Siklus Hidup

Manfaat paling mendasar dari Confidential Computing adalah kemampuannya menciptakan perimeter keamanan yang menyeluruh. Selama beberapa dekade, praktik keamanan data terbatas pada dua fase: saat data diam di penyimpanan (at rest) dan saat data melintasi jaringan (in transit). Fase ketiga—saat data sedang digunakan di memori—selalu menjadi titik buta terbesar.

Confidential Computing menghilangkan titik buta ini dengan memperluas enkripsi ke fase pemrosesan. Data tetap terenkripsi bahkan ketika berada di memori, dan hanya didekripsi sesaat di dalam Trusted Execution Environment (TEE) yang terisolasi secara hardware. Pendekatan ini memastikan perlindungan berkelanjutan sepanjang siklus hidup data:

• Saat disimpan: Data terlindungi dalam penyimpanan terenkripsi
• Saat dikirim: Data aman dalam saluran komunikasi terenkripsi
• Saat diproses: Data tetap terenkripsi di memori, hanya dapat diakses oleh kode yang berwenang di dalam TEE

Dengan perlindungan end-to-end ini, organisasi dapat secara signifikan mengurangi permukaan serangan dan menghilangkan kerentanan yang selama ini menjadi incaran pelaku kejahatan siber.

2. Pengurangan Risiko Ancaman Orang Dalam

Ancaman orang dalam, baik yang disengaja maupun tidak merupakan salah satu tantangan keamanan terbesar yang dihadapi organisasi modern. Insider threats dapat berasal dari karyawan yang tidak puas, kontraktor dengan akses istimewa, atau bahkan administrator sistem yang secara tidak sengaja melakukan kesalahan konfigurasi.

Confidential Computing menawarkan perlindungan unik terhadap ancaman ini dengan menerapkan prinsip zero-trust bahkan terhadap pengguna dengan hak istimewa tertinggi sekalipun. Dalam arsitektur tradisional, administrator database atau administrator cloud secara teknis memiliki kemampuan untuk mengakses data sensitif. Dengan Confidential Computing, akses tersebut menjadi mustahil karena:

• Data di memori tetap terenkripsi dan hanya dapat didekripsi di dalam TEE
• Bahkan hypervisor, sistem operasi host, dan penyedia layanan cloud tidak dapat melihat data yang diproses
• Kunci enkripsi dikelola dan disimpan langsung oleh hardware prosesor, tidak pernah diekspos ke perangkat lunak

Implikasi dari perlindungan ini sangat luas. Organisasi kini dapat memproses data paling sensitif sekalipun di lingkungan cloud publik tanpa harus khawatir tentang potensi akses tidak sah dari insider. Hal ini secara fundamental mengubah model kepercayaan dalam komputasi cloud.

3. Peningkatan Kepercayaan pada Cloud dan Percepatan Migrasi

Salah satu hambatan terbesar dalam adopsi cloud, terutama untuk beban kerja sensitif, adalah kekhawatiran tentang keamanan data di lingkungan yang tidak sepenuhnya dikendalikan organisasi. Survei menunjukkan bahwa kekhawatiran tentang keamanan data dan kepatuhan masih menjadi penghalang utama migrasi cloud bagi banyak perusahaan, terutama di sektor finansial, kesehatan, dan pemerintahan.

Confidential Computing secara efektif menghilangkan hambatan ini. Dengan jaminan bahwa data tetap terenkripsi bahkan saat diproses—dan bahwa penyedia cloud sekalipun tidak dapat mengaksesnya—organisasi dapat dengan percaya diri memindahkan beban kerja paling kritis sekalipun ke cloud.

Manfaat strategis dari peningkatan kepercayaan ini meliputi:

• Organisasi dapat memigrasikan aplikasi legacy yang menangani data sensitif tanpa harus menunggu pengembangan ulang yang mahal
• Memanfaatkan elastisitas, skalabilitas, dan model bayar sesuai pemakaian cloud untuk beban kerja yang sebelumnya hanya dapat dijalankan on-premise
• Kemampuan untuk menjalankan beban kerja sensitif di berbagai penyedia cloud tanpa terkunci pada vendor tertentu, karena teknologi Confidential Computing didukung oleh berbagai platform

Sebagai contoh, lembaga keuangan yang sebelumnya enggan memproses data transaksi nasabah di cloud publik kini dapat melakukannya dengan aman menggunakan Confidential VMs, membuka peluang untuk inovasi berbasis AI dan analitik real-time yang sebelumnya sulit diimplementasikan.

4. Kepatuhan Regulasi yang Lebih Mudah dan Terverifikasi

Lanskap regulasi perlindungan data semakin kompleks di seluruh dunia. Di Indonesia, Undang-Undang Perlindungan Data Pribadi (UU PDP) mulai berlaku penuh, sementara secara global organisasi harus mematuhi GDPR, HIPAA, PCI-DSS, dan berbagai regulasi sektoral lainnya. Regulasi-regulasi ini sering kali mensyaratkan perlindungan data yang memadai di seluruh siklus hidupnya, termasuk saat diproses.

Confidential Computing memberikan solusi teknis yang elegan untuk memenuhi persyaratan regulasi ini:

• Dengan kemampuan atestasi jarak jauh, organisasi dapat memverifikasi bahwa data diproses hanya di lokasi geografis yang diizinkan dan sesuai dengan persyaratan yurisdiksi
• Karena data tidak pernah terekspos dalam bentuk plaintext di luar TEE, ruang lingkup audit untuk akses data menjadi jauh lebih sempit
• Teknologi Confidential Computing menyediakan bukti kriptografis bahwa data terlindungi sesuai dengan standar yang dipersyaratkan, memudahkan proses sertifikasi dan audit

Bagi organisasi yang beroperasi di industri teregulasi ketat, kemampuan untuk secara teknis membuktikan bahwa data nasabah, pasien, atau konsumen terlindungi bahkan dari akses internal merupakan nilai tambah yang signifikan dalam menjaga reputasi dan kepercayaan publik.

5. Perlindungan Kekayaan Intelektual dan Model AI

Di era di mana kecerdasan buatan menjadi pembeda kompetitif utama, kekayaan intelektual (IP) organisasi tidak lagi terbatas pada paten dan rahasia dagang tradisional. Model AI yang telah dilatih dengan data bernilai tinggi, algoritma proprietary, dan dataset pelatihan yang mahal kini menjadi aset paling berharga bagi banyak perusahaan.

Confidential Computing menawarkan perlindungan yang belum pernah ada sebelumnya untuk aset-aset ini:

• Model AI dapat dilatih pada data sensitif tanpa mengekspos data tersebut atau model itu sendiri, bahkan ke infrastruktur cloud yang menjalankan pelatihan
• Ketika model AI digunakan untuk membuat prediksi pada data pengguna, baik model maupun data input tetap terlindungi di dalam TEE
• Organisasi dapat berpartisipasi dalam inisiatif pembelajaran kolaboratif tanpa harus membagikan data mentah atau model individual mereka

Bayangkan sebuah perusahaan farmasi yang ingin melatih model AI untuk penemuan obat menggunakan data riset yang sangat sensitif dan data genomik pasien. Dengan Confidential Computing, mereka dapat menjalankan pelatihan ini di cloud dengan keyakinan bahwa baik data riset maupun model yang dihasilkan tidak akan pernah terekspos—bahkan ke penyedia cloud sekalipun.

6. Kolaborasi Aman Lintas Organisasi

Salah satu manfaat paling transformatif dari Confidential Computing adalah kemampuannya memfasilitasi kolaborasi data yang sebelumnya mustahil dilakukan karena risiko keamanan dan privasi. Dalam banyak skenario bisnis, nilai data justru muncul ketika data dari berbagai organisasi digabungkan dan dianalisis bersama.

Teknologi seperti Confidential Space di Google Cloud dirancang khusus untuk menjawab tantangan ini. Contoh konkret meliputi:

• Lembaga keuangan dapat berkolaborasi untuk mendeteksi pola pencucian uang lintas bank tanpa membagikan data nasabah individual satu sama lain
• Rumah sakit dan institusi riset dapat menggabungkan data pasien untuk penelitian medis tanpa melanggar kerahasiaan pasien atau regulasi kesehatan
• Rantai pasok global dapat berbagi data produksi dan inventori untuk optimasi bersama tanpa mengekspos informasi kompetitif sensitif

Confidential Computing memungkinkan berbagai organisasi untuk bersama-sama memproses data dalam TEE yang sama, dengan jaminan bahwa masing-masing pihak hanya dapat melihat hasil agregat, bukan data mentah pihak lain. Hal ini menciptakan paradigma baru dalam kolaborasi data yang saling menguntungkan tanpa mengorbankan privasi atau keamanan.

7. Pengurangan Biaya Keamanan dan Risiko

Meskipun implementasi awal Confidential Computing memerlukan investasi, dalam jangka panjang teknologi ini dapat menghasilkan penghematan signifikan:

• Dengan perlindungan bawaan di tingkat hardware, organisasi dapat mengurangi ketergantungan pada berbagai lapisan keamanan perangkat lunak yang kompleks dan mahal
• Otomatisasi perlindungan data dan bukti kriptografis mengurangi beban manual untuk audit dan dokumentasi kepatuhan
• Dengan mengurangi kemungkinan dan dampak pelanggaran data, organisasi terhindar dari biaya besar terkait denda regulasi, tuntutan hukum, dan kerusakan reputasi
• Kemampuan untuk memproses data sensitif di cloud publik tanpa memerlukan infrastruktur dedicated mengurangi biaya operasional dibandingkan mempertahankan data center on-premise

8. Perlindungan Data di Lingkungan Edge Computing

Seiring dengan berkembangnya komputasi edge, di mana pemrosesan data terjadi lebih dekat dengan sumber data (seperti sensor IoT, perangkat medis, atau kendaraan otonom), tantangan keamanan baru muncul. Perangkat edge sering kali berada di lokasi yang tidak aman secara fisik dan memiliki keterbatasan sumber daya untuk menjalankan mekanisme keamanan tradisional.

Confidential Computing memperluas manfaatnya ke lingkungan edge dengan:

• Melindungi data yang diproses di perangkat edge dari akses fisik tidak sah
• Memastikan integritas kode yang berjalan di perangkat edge melalui atestasi jarak jauh
• Mengamankan komunikasi antara perangkat edge dan cloud pusat dengan jaminan end-to-end

Arsitektur cloud terdistribusi yang menggabungkan edge computing dengan Confidential Computing memungkinkan organisasi memproses data sensitif di mana pun data itu berada, tanpa mengorbankan keamanan.

9. Keunggulan Kompetitif Melalui Inovasi Berbasis Data

Pada akhirnya, manfaat terbesar dari Confidential Computing mungkin adalah kemampuannya membuka peluang inovasi yang sebelumnya tertutup. Ketika organisasi tidak lagi dibatasi oleh kekhawatiran keamanan data, mereka dapat:

• Mengembangkan produk dan layanan baru yang memanfaatkan data pelanggan secara lebih mendalam dengan tetap menjaga privasi
• Menerapkan AI dan analitik canggih pada dataset yang paling sensitif
• Berpartisipasi dalam ekosistem data kolaboratif yang menciptakan wawasan baru
• Merespons lebih cepat terhadap peluang pasar dengan infrastruktur cloud yang fleksibel namun aman

Organisasi yang mengadopsi Confidential Computing lebih awal akan memiliki keunggulan kompetitif yang signifikan: mereka dapat berinovasi lebih cepat, berkolaborasi lebih luas, dan membangun kepercayaan lebih dalam dengan pelanggan, sementara pesaing masih bergulat dengan keterbatasan keamanan tradisional.

Tantangan dalam Implementasi Confidential Computing

Meskipun menawarkan tingkat keamanan yang tinggi, Confidential Computing masih menghadapi beberapa tantangan:

• Adopsi teknologi ini memerlukan pemahaman teknis yang mendalam serta dukungan infrastruktur yang memadai . Spesialisasi diperlukan untuk mengelola atestasi enclave, penanganan aset kriptografi, dan penegakan kebijakan privasi data
• Masalah kompatibilitas dapat muncul, terutama di lingkungan hybrid, di mana perangkat keras khusus atau merancang ulang arsitektur aplikasi dapat menambah lapisan kompleksitas tambahan
• Confidential Computing dapat membatasi skalabilitas dan menciptakan pertimbangan keamanan tambahan di lingkungan multi-cloud
• Penerapan teknologi Confidential Computing seringkali membutuhkan investasi signifikan dalam perangkat keras, perangkat lunak, dan tenaga ahli, yang dapat menjadi penghalang bagi usaha kecil dan menengah

Evolusi Arsitektur: Dari CPU ke Sistem Heterogen

Perkembangan menarik dalam lanskap Confidential Computing adalah pergeseran dari arsitektur yang berpusat pada CPU ke arsitektur yang berpusat pada GPU. GPU menawarkan peningkatan throughput dan lebih cocok untuk aplikasi intensif sumber daya seperti Large Language Models (LLMs). NVIDIA, misalnya, telah merilis peta jalan perangkat kerasnya, yang menunjukkan lompatan kinerja yang diharapkan di lingkungan Confidential Computing.

Evolusi arsitektur ini sejalan dengan inovasi seputar TEE kolaboratif heterogen yang mengintegrasikan Field-Programmable Gate Arrays (FPGA), Network Processing Units (NPU), dan Network Interface Cards (NIC). Masa depan Confidential Computing menunjuk pada arsitektur kepercayaan seluruh sistem, bukan pulau keamanan berbasis CPU yang terisolasi.

Studi terbaru dari para peneliti juga menyoroti pentingnya memahami potensi risiko keamanan yang terlibat dalam memperluas TEE ke GPU dalam sistem heterogen. Mereka mengidentifikasi permukaan serangan potensial yang diperkenalkan oleh TEE GPU dan memberikan wawasan tentang pertimbangan utama untuk merancang TEE GPU yang aman.

Peran Konsorsium Komputasi Rahasia

Pada tahun 2019, sekelompok produsen CPU, penyedia layanan cloud, dan perusahaan perangkat lunak membentuk Confidential Computing Consortium (CCC) di bawah naungan The Linux Foundation. Tujuan CCC adalah untuk menetapkan standar industri untuk komputasi rahasia dan untuk mempromosikan pengembangan perangkat lunak komputasi rahasia sumber terbuka.

Upaya CCC, bersama dengan inisiatif dari badan standardisasi seperti Internet Engineering Task Force (IETF), telah mempersiapkan pasar untuk adopsi yang lebih luas. Namun, kurangnya standardisasi formal menciptakan ambiguitas. Perbedaan pendapat di antara anggota konsorsium dapat menghambat skala Confidential Computing.

Proyeksi Masa Depan Confidential Computing

Pasar Confidential Computing diproyeksikan akan tumbuh signifikan dalam dekade mendatang. Menurut laporan Research and Markets, pasar ini diperkirakan akan tumbuh pada CAGR sebesar 16,29%, mencapai USD 16,09 miliar pada tahun 2032 . Sumber lain bahkan memproyeksikan pertumbuhan yang lebih tinggi dengan CAGR 62,1% selama periode 2026-2033.

Dari tahun 2030 dan seterusnya, Confidential Computing akan mendapat manfaat dari edukasi industri yang meluas, penurunan hambatan pengaturan, dan perluasan penetrasi lintas vertikal. Pendapatan diproyeksikan tumbuh pada CAGR 44% dari tahun 2024 hingga 2032, dengan perangkat lunak dan layanan melampaui perangkat keras karena peran penting mereka dalam enablement, kustomisasi, dan manajemen kepatuhan.

Katalis pertumbuhan utama lainnya adalah perluasan penggunaan Confidential Computing dalam Graphics Processing Units (GPU), yang memungkinkan beban kerja AI dan Machine Learning (ML) skala lebih besar. GPU-based CC, dicontohkan oleh solusi NVIDIA, siap memicu minat pasar baru, terutama karena aplikasi komputasi performa tinggi menuntut throughput yang lebih tinggi.

Bagikan artikel ini dengan rekan-rekanmu yang juga peduli dengan keamanan data di era digital! Dengan berbagi pengetahuan tentang Confidential Computing, kita bersama-sama membangun ekosistem digital yang lebih aman dan tepercaya.

Ingatlah selalu: di dunia di mana data adalah aset paling berharga, melindunginya di setiap fase siklus hidupnya—terutama saat sedang diproses—adalah fondasi utama menuju kepercayaan digital yang sesungguhnya.

Baca juga:

• Mengenal Jurusan Teknologi Informasi hingga Prospek Kerjanya
• Apa Itu Latency? Faktor, Cara Memantau, Menguji dan Mengatasi
• Berikut ini 4 Jenis Blockchain pada Bidang Bisnis dan Teknologi
• 13 Jenis Sistem Keamanan Jaringan Komputer
• Cara Kerja Spyware, Jenis, Dampak, dan Cara Mengatasinya
• Revolusi dalam Dunia Medis, Apa Dampak AI terhadap Kesehatan?

Pertanyaan yang Sering Diajukan (FAQ)

1. Apa perbedaan utama antara Confidential Computing dengan enkripsi biasa?

Enkripsi biasa hanya melindungi data saat disimpan (at rest) dan saat dikirim (in transit). Confidential Computing melengkapi celah keamanan dengan melindungi data saat sedang digunakan (in use) saat diproses di memori, menggunakan Trusted Execution Environment (TEE) berbasis perangkat keras.

2. Apa itu Trusted Execution Environment (TEE)?

TEE adalah lingkungan eksekusi tepercaya, yaitu area terisolasi dalam prosesor yang memungkinkan pemrosesan data sensitif tanpa dapat diakses oleh sistem operasi, administrator, maupun aplikasi lain. TEE menjamin kerahasiaan dan integritas kode serta data yang diproses di dalamnya.

3. Apakah Confidential Computing dapat melindungi data dari akses penyedia cloud?

Ya. Dengan Confidential Computing, bahkan penyedia layanan cloud tidak dapat mengakses data pelanggan yang sedang diproses. Data dienkripsi di memori dan hanya dapat didekripsi di dalam TEE, sementara kunci enkripsi dikelola langsung oleh hardware prosesor.

4. Apa saja tantangan utama dalam mengadopsi Confidential Computing?

Tantangan utamanya meliputi kompleksitas implementasi yang membutuhkan keahlian khusus, keterbatasan kompatibilitas perangkat keras, potensi penurunan performa, dan biaya investasi awal yang cukup tinggi untuk perangkat keras dan perangkat lunak yang mendukung teknologi ini.

5. Bagaimana Confidential Computing mendukung pengembangan AI dan machine learning?

Confidential Computing melindungi kerahasiaan data selama proses pelatihan dan inferensi model AI, termasuk melindungi model AI itu sendiri sebagai kekayaan intelektual. Dengan GPU CC, organisasi dapat menjalankan beban kerja AI berskala besar pada data sensitif tanpa mengorbankan keamanan, serta memungkinkan kolaborasi multi-pihak untuk pelatihan model tanpa mengekspos data mentah masing-masing pihak.

Referensi

1. Zobaed, S. M., & Amini Salehi, M. (2025). Confidential Computing Across Edge‐To‐Cloud for Machine Learning: A Survey Study. Software: Practice and Experience, 55(5), 896-924.
2. Vaswani, K., Volos, S., Fournet, C., Diaz, A. N., Gordon, K., Vembu, B., … & Wilkinson, D. (2023). Confidential computing within an {AI} accelerator. In 2023 USENIX Annual Technical Conference (USENIX ATC 23) (pp. 501-518).
3. Hunt, G. D., Pai, R., Le, M. V., Jamjoom, H., Bhattiprolu, S., Boivie, R., … & Voigt, W. (2021, April). Confidential computing for OpenPOWER. In Proceedings of the Sixteenth European Conference on Computer Systems (pp. 294-310).
4. https://www.ibm.com/think/topics/confidential-computing
5. https://www.cloudcomputing.id/pengetahuan-dasar/confidential-computing