{"id":167488,"date":"2026-04-04T17:11:55","date_gmt":"2026-04-04T15:11:56","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/novosti-interneta\/ataki-gddrhammer-i-geforge-iskazhayushhie-pamyat-gpu-dlya-dostupa-ko-vsej-pamyati-cpu"},"modified":"2026-04-04T17:11:55","modified_gmt":"2026-04-04T15:11:56","slug":"ataki-gddrhammer-i-geforge-iskazhayushhie-pamyat-gpu-dlya-dostupa-ko-vsej-pamyati-cpu","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/de\/blog\/novosti-interneta\/ataki-gddrhammer-i-geforge-iskazhayushhie-pamyat-gpu-dlya-dostupa-ko-vsej-pamyati-cpu","title":{"rendered":"Angriffe wie GDDRHammer und GeForge, die den GPU-Speicher manipulieren, um Zugriff auf den gesamten CPU-Speicher zu erhalten.","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

Forscher von mehreren Universit\u00e4ten in den USA und Australien haben zwei Rowhammer-Angriffe entwickelt \u2014 GDDRHammer und GeForge, die es erm\u00f6glichen, bei der Ausf\u00fchrung eines nicht privilegierten CUDA-Kernels auf NVIDIA-GPUs einzelne Bits in GDDR-Grafikspeichermodulen zu manipulieren. Im Gegensatz zur im letzten Jahr vorgestellten Methode GPUHammer sind die neuen Angriffe nicht auf Daten beschr\u00e4nkt, die im GPU-Speicher verarbeitet werden. Sie bieten vollst\u00e4ndigen Zugriff auf alle Hauptspeicherbereiche, die zum Adressraum der CPU geh\u00f6ren. Die Forscher haben Exploits demonstriert, die Root-Zugriff auf das Hauptsystem bei der Ausf\u00fchrung eines nicht privilegierten CUDA-Kernels auf der GPU erm\u00f6glichen. <\/p>\n

Beide Angriffe verursachen einen vorzeitigen Ladeverlust in bestimmten Zellen des Videospeichers, auf die die Angreifer keinen direkten Zugriff haben, was zu einer Ver\u00e4nderung der in diesen Zellen gespeicherten Bits f\u00fchrt. Die M\u00f6glichkeit, in den Speicher des CPU-Adressraums zu lesen und zu schreiben, wird durch Eingriffe in den Betrieb des GPU-Speicher-Allocators (cudaMalloc) umgesetzt, um die Isolation des GPU-Speichers zu verletzen und virtuelle GPU-Adressen auf beliebige physische Adressen im GPU- oder CPU-Speicher abzubilden. <\/p>\n

Das Eingreifen erfolgt durch die Manipulation von Bitwerten im Grafikspeicher, in dem die Seiten-Tabellen des GPU-Speichers gespeichert sind, die f\u00fcr die \u00dcbersetzung virtueller Adressen in physische Adressen verantwortlich sind. Die Unterschiede zwischen den Angriffen GDDRHammer und GeForge bestehen darin, dass die Methode GDDRHammer die Last Level Page Table (PT) modifiziert, w\u00e4hrend die Methode GeForge die Last Level Page Directory (PD0) betrifft. <\/p>\n

Unter anderem werden die angegebenen \u00dcbersetzungstabellen verwendet, um einen direkten Zugriff des GPUs auf den CPU-Speicher zu erm\u00f6glichen. Daher bietet die \u00c4nderung der Adresse in der GPU-Seitentabelle auf die physische Adresse im Hauptarbeitsspeicher und das Setzen des APERTURE-Flags, das den CPU-Speichermappingsmodus aktiviert, die M\u00f6glichkeit, Daten \u00fcber den PCIe-Bus mit deaktiviertem IOMMU (standardm\u00e4\u00dfig deaktiviert) zu lesen und zu schreiben.

\"Angriffe<\/center>
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Erfolgreiche Angriffe wurden auf leistungsstarken professionellen NVIDIA RTX A6000-Grafikkarten basierend auf der Ampere-Mikroarchitektur demonstriert (neue Karten kosten ab $6850, gebrauchte ab $4000) sowie auf Verbraucher-Modellen wie der NVIDIA RTX 3060 ($250-300). Die entwickelte Technik zur Umgehung des Rowhammer-Schutzes in Kombination mit der Nutzung der parallelen Verarbeitungsmechanismen, die von GPUs bereitgestellt werden, hat die H\u00e4ufigkeit von Zellverzerrungen im Vergleich zu fr\u00fcheren Angriffen um das 64-fache erh\u00f6ht. Als vor\u00fcbergehende Ma\u00dfnahme zur Blockierung der Angriffe kann mit dem Befehl \u201envidia-smi -e 1\u201c der ECC (Error Correcting Codes)-Fehlerkorrekturmodus aktiviert werden, was jedoch zus\u00e4tzliche Overheadkosten verursacht und potenziell mit Methoden wie ECCploit und ECC.fail umgangen werden kann.