{"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\/novosti-interneta\/gpuhammer-variant-ataki-rowhammer-na-pamyat-gpu","title":{"rendered":"GPUHammer \u2014 eine Variante des Rowhammer-Angriffs auf GPU-Speicher.","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

Forscher der Universit\u00e4t Toronto haben den ersten Rowhammer-Angriff vorgestellt, der zur Verzerrung des Inhalts von Videoram eingesetzt wird. Die M\u00f6glichkeit, einen Angriff durchzuf\u00fchren, der bis zu 8 Bit Daten ersetzt, wurde auf der diskreten NVIDIA A6000 GPU mit GDDR6-Speicher demonstriert. Als praktisches Beispiel wurde gezeigt, wie eine solche Verzerrung verwendet werden kann, um in die Ausf\u00fchrung von Machine-Learning-Modellen einzugreifen und die Genauigkeit ihrer Ergebnisse wesentlich (von 80 % auf 0,1 %) zu reduzieren, indem nur ein einzelnes Bit ge\u00e4ndert wird.

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

Bis jetzt war die Erstellung von Rowhammer-Angriffen f\u00fcr Videoram aufgrund der Schwierigkeit, die physische Anordnung des Speichers in GDDR-Chips zu bestimmen, geringer Zugangsgeschwindigkeit (viermal langsamer) und h\u00f6herer Speicheraktualisierungsfrequenz eingeschr\u00e4nkt. Dar\u00fcber hinaus wurde die Forschung durch die Verwendung propriet\u00e4rer Schutzmechanismen in GDDR-Chips behindert, die zu einem vorzeitigen Verlust der Ladung f\u00fchren und f\u00fcr deren Analyse spezielle Hardware-Testst\u00e4nde auf Basis von FPGA erforderlich waren. <\/p>\n

Um den Videoramspeicher zu untersuchen, haben Forscher eine neue Reverse-Engineering-Technik f\u00fcr GDDR DRAM entwickelt. Dabei kamen Methoden zum Einsatz, die f\u00fcr die Organisation paralleler Berechnungen zur Optimierung des Zugriffs auf den Speicher verwendet wurden. Diese wurden als Verst\u00e4rker f\u00fcr die Intensit\u00e4t des Zugriffs auf einzelne Zellen eingesetzt. F\u00fcr den Angriff auf die NVIDIA GPU wurde Low-Level CUDA-Code verwendet. <\/p>\n

Im Benutzercode von CUDA gibt es keinen Zugriff auf physische Adressen des Speichers, jedoch wurde im NVIDIA-Treiber die virtuelle Speicheradresse auf denselben physischen Speicher abgebildet. Dies nutzten die Forscher, um die Verschiebung des virtuellen Speichers zu berechnen und die Struktur der Bankspeicher zu bestimmen. Die Erkennung der Zugriffe auf unterschiedliche Bankspeicher erfolgte durch die Analyse von Verz\u00f6gerungen, die beim Zugriff auf einen oder mehrere Bankspeicher unterschiedlich waren. <\/p>\n

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

Laut Forschern f\u00fchrt die Aktivierung von ECC auf Systemen mit der GPU A6000 zu einer Leistungsreduzierung von etwa 10% bei der Ausf\u00fchrung von Modellen des maschinellen Lernens und zu einer Verringerung des Speichervolumens um 6,25%. Das Werkzeug f\u00fcr den Angriff und das Durchf\u00fchren von Reverse Engineering der Low-Level-Anordnung des Videospeichers auf Systemen mit NVIDIA-GPU wurde auf GitHub ver\u00f6ffentlicht. <\/p>\n

Der RowHammer-Angriff kann den Inhalt einzelner DRAM-Speicherbits durch wiederholtes Lesen von Daten aus benachbarten Speicherzellen verf\u00e4lschen. Da DRAM-Speicher ein zweidimensionales Array von Zellen darstellt, die jeweils aus einem Kondensator und einem Transistor bestehen, f\u00fchrt das kontinuierliche Lesen eines bestimmten Speicherbereichs zu Spannungsfluktuationen und Anomalien, die zu einem kleinen Verlust von Ladung in benachbarten Zellen f\u00fchren. Wenn die Leseintensit\u00e4t hoch ist, kann die benachbarte Zelle gen\u00fcgend Ladung verlieren, und der n\u00e4chste Regenerationszyklus hat m\u00f6glicherweise nicht die M\u00f6glichkeit, ihren urspr\u00fcnglichen Zustand wiederherzustellen, was zu einer \u00c4nderung der in der Zelle gespeicherten Daten f\u00fchrt. <\/p>\n

Die Rowhammer-Angriffs-Methode wurde 2014 vorgeschlagen, woraufhin zwischen Sicherheitsforschern und Hardwareherstellern ein Spiel von «Katze und Maus» begann \u2013 die Hersteller von Speicherchips versuchten, die Schwachstelle zu blockieren, w\u00e4hrend die Forscher neue Wege fanden, sie zu umgehen. Beispielsweise f\u00fcgten die Hersteller von Chips einen TRR-Mechanismus (Target Row Refresh) hinzu, aber es stellte sich heraus, dass er nur in besonderen F\u00e4llen das Verzerren von Zellen blockiert, jedoch nicht vor allen m\u00f6glichen Angriffsszenarien sch\u00fctzt. Angriffsmethoden wurden f\u00fcr DDR3-, DDR4- und DDR5-Chips auf Systemen mit Intel-, AMD- und ARM-Prozessoren entwickelt. Zudem wurden Wege gefunden, die ECC-Fehlerkorrektur zu umgehen, und es wurden Optionen f\u00fcr Netzwerkangriffe sowie f\u00fcr die Ausf\u00fchrung von JavaScript-Code im Browser vorgeschlagen.
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Quelle: opennet.ru<\/a> <\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"

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