近期，云安全联盟大中华区公布了一份详尽的研究报告，名为《通过实现高性能计算安全增强研究完整性报告》。该报告深入剖析了高性能计算（HPC）环境下的安全挑战与应对策略，旨在保障科研成果的质量与安全。
报告首先审视了HPC的安全现状，指出尽管HPC是科研创新的基石，但传统观念中安全常被置于次要地位。如今，随着安全问题的日益凸显，HPC领域需要在速度与安全性之间找到平衡。复杂的基础设施、独特的软件库、供应链漏洞、远程访问需求、敏感数据的存储以及高级网络威胁，都是当前HPC环境面临的主要挑战。这些威胁可能导致研究成果被盗、数据被破坏、工作流程中断，甚至科研完整性受损。
报告接着探讨了安全保护与科研成果之间的紧密联系。通过输入验证、错误处理、编码转义等一系列技术手段，可以有效提升科研数据的准确性和系统的可靠性。例如，对输入数据进行严格的类型和格式验证，可以防止恶意输入导致的错误结果；定制化的错误处理机制，能够确保系统在面对异常时仍能维持计算完整性；而编码和转义技术的应用，则能有效防御注入攻击等安全威胁。
在内存安全控制方面，报告提出了采用内存屏障、原子操作等技术来防止内存访问错误，并建议开发人员选用内存安全语言以提高代码的安全性。对于MPI通信，报告指出加密、身份验证和完整性检查等安全措施虽然会对性能产生一定影响，但仍是确保数据安全不可或缺的手段。
报告还介绍了零信任模型、网络安全策略、安全飞地以及日志记录和漏洞管理等安全实践。零信任模型通过遵循相关框架和策略，如NIST ZTA框架，能够解决HPC环境中的安全问题，提升科研完整性。网络安全方面，网络分段是关键策略之一，通过隔离资源、控制访问和保护数据，确保系统的安全性。安全飞地则利用加密和隔离技术，保护AI和ML资产，降低数据和知识产权风险。
在日志记录和漏洞管理方面，报告指出这些措施对于提升科研成果至关重要。然而，它们也可能带来性能影响和安全漏洞等风险，因此需要谨慎实施。例如，日志记录虽然有助于故障排除和性能监测，但也可能成为攻击者的目标。因此，需要采取适当的防范措施来保护日志数据的安全。
最后，报告强调了在利用HPC提升研究成果的过程中，规划、基础设施和安全关注三者缺一不可。通过采用最佳实践规范、重视数据管理和安全、全面涵盖技术、数据管理和安全性等方面，并持续改进和创新合作，可以确保研究数据的完整性和保密性。
