{"id":138938,"date":"2025-07-14T11:11:58","date_gmt":"2025-07-14T09:11:59","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/novosti-interneta\/gpuhammer-variant-ataki-rowhammer-na-pamyat-gpu"},"modified":"2025-07-14T11:11:58","modified_gmt":"2025-07-14T09:11:59","slug":"gpuhammer-variant-ataki-rowhammer-na-pamyat-gpu","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/de\/blog\/news\/gpuhammer-variant-ataki-rowhammer-na-pamyat-gpu","title":{"rendered":"GPUHammer \u2013 eine Variante des Rowhammer-Angriffs auf den GPU-Speicher","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

Forscher der Universit\u00e4t Toronto haben den ersten Angriff der Rowhammer-Klasse vorgestellt, der zur Ver\u00e4nderung des Inhalts des Videospeichers verwendet wird. Die M\u00f6glichkeit, einen Angriff auszuf\u00fchren, der bis zu 8 Bit Daten substituiert, wurde auf der diskreten GPU NVIDIA A6000 mit GDDR6-Speicher demonstriert. Anhand eines praktischen Beispiels wurde gezeigt, wie eine derartige Verzerrung verwendet werden kann, um in die Ausf\u00fchrung von Modellen des maschinellen Lernens einzugreifen und die Genauigkeit der ausgegebenen Ergebnisse erheblich (von 80 % auf 0,1 %) zu reduzieren, indem der Wert eines einzigen Bits ge\u00e4ndert wird.

\"GPUHammer<\/center> <\/p>\n

Bislang war die Erstellung von Angriffen der Rowhammer-Klasse auf Videospeicher durch die Schwierigkeiten bei der Bestimmung der physischen Anordnung des Speichers in GDDR-Chips, die gro\u00dfen Zugriffsverz\u00f6gerungen (4-mal langsamer) und die h\u00f6here Aktualisierungsrate des Speichers erschwert. Zudem wurden die Forschungen durch propriet\u00e4re Schutzmechanismen in GDDR-Chips behindert, die zur Vermeidung eines vorzeitigen Verlusts von Ladung dienten, und f\u00fcr deren Analyse spezielle Testst\u00e4nde auf FPGA-Basis erstellt werden mussten. <\/p>\n

Zur Untersuchung des Videospeichers entwickelten die Forscher eine neue Reverse-Engineering-Technik f\u00fcr GDDR DRAM, und im Rahmen des Angriffs wurden Optimierungen des Speicherzugriffs angewandt, die zur Organisation paralleler Berechnungen verwendet wurden, und die als Verst\u00e4rker f\u00fcr den Zugriff auf einzelne Zellen dienten. F\u00fcr den Angriff auf die NVIDIA-GPU kam ein Low-Level-CUDA-Code zum Einsatz. <\/p>\n

Im Nutzer-Code von CUDA erfolgt kein Zugriff auf physische Speicheradressen, jedoch wurde im NVIDIA-Treiber der virtuelle Speicher auf denselben physischen Speicher abgebildet, was die Forscher zur Berechnung des Offsets des virtuellen Speichers und zur Bestimmung der Anordnung der Bankspeicher nutzten. Die Erkennung von Zugriffen auf verschiedene Bankspeicher erfolgte durch die Analyse von Verz\u00f6gerungen, die beim Zugriff auf ein oder mehrere Bankspeicher unterschiedlich waren. <\/p>\n

In Systemen, die GPUs gemeinsam nutzen, wie Server<\/a> Um Modelle f\u00fcr maschinelles Lernen auszuf\u00fchren, erm\u00f6glicht der Angriff einem Benutzer, den Inhalt des Videospeichers mit Daten eines anderen Benutzers zu ver\u00e4ndern. Als Schutzma\u00dfnahme empfiehlt das Unternehmen NVIDIA, die Fehlerkorrekturcodes (ECC, Error Correction Codes) mit dem Befehl «nvidia-smi -e 1» zu aktivieren oder Grafikkartenserien mit Unterst\u00fctzung f\u00fcr OD-ECC (On-Die ECC) zu verwenden, wie GeForce RTX 50, RTX PRO, GB200, B200, B100, H100, H200, H20 und GH200. <\/p>\n

Laut Forschern f\u00fchrt die Aktivierung von ECC auf Systemen mit GPU A6000 zu einem R\u00fcckgang der Leistung beim Ausf\u00fchren von Modellen des maschinellen Lernens um etwa 10 % und zu einer Verringerung des Speicherplatzes um 6,25 %. Werkzeuge f\u00fcr den Angriff und die Ausf\u00fchrung der Reverse Engineering von niedrigstufigen Videospeicherkarten auf Systemen mit NVIDIA GPU wurden auf GitHub ver\u00f6ffentlicht. <\/p>\n

Der RowHammer-Angriff erm\u00f6glicht es, den Inhalt einzelner Bits im DRAM-Speicher durch zyklisches Lesen von Daten aus benachbarten Speicherzellen zu verzerren. Da DRAM-Speicher als zweidimensionales Array von Zellen dargestellt wird, die jeweils aus einem Kondensator und einem Transistor bestehen, f\u00fchrt das kontinuierliche Lesen desselben Speicherbereichs zu Spannungsschwankungen und Anomalien, die zu einem minimalen Verlust der Ladung in benachbarten Zellen f\u00fchren. Ist die Leseintensit\u00e4t hoch, kann die benachbarte Zelle eine ausreichend gro\u00dfe Menge an Ladung verlieren, sodass der n\u00e4chste Regenerationszyklus nicht in der Lage ist, ihren urspr\u00fcnglichen Zustand wiederherzustellen, was zu einer \u00c4nderung des Wertes der in der Zelle gespeicherten Daten f\u00fchrt. <\/p>\n

Die Rowhammer-Angriffsmethode wurde 2014 vorgeschlagen, woraufhin zwischen Sicherheitsforschern und Hardwareherstellern ein Spiel von «Katze und Maus» begann - Speicherchip-Hersteller versuchten, die Schwachstelle zu blockieren, w\u00e4hrend Forscher neue M\u00f6glichkeiten fanden, sie zu umgehen. Zum Beispiel haben Speicherchip-Hersteller einen Mechanismus namens TRR (Target Row Refresh) hinzugef\u00fcgt, aber es stellte sich heraus, dass dieser die Verzerrung von Zellen nur in bestimmten F\u00e4llen blockiert, jedoch nicht vor allen m\u00f6glichen Angriffsvarianten sch\u00fctzt. Angriffsverfahren wurden f\u00fcr DDR3-, DDR4- und DDR5-Chips in Systemen mit Intel-, AMD- und ARM-Prozessoren entwickelt. Au\u00dferdem wurden Umgehungsmethoden f\u00fcr die Fehlerkorrektur ECC gefunden und Varianten vorgeschlagen, um Angriffe \u00fcber das Netzwerk und durch die Ausf\u00fchrung von JavaScript-Code im Browser durchzuf\u00fchren.
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Quelle: opennet.ru<\/a> <\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"

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