{"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\/news\/ataki-gddrhammer-i-geforge-iskazhayushhie-pamyat-gpu-dlya-dostupa-ko-vsej-pamyati-cpu","title":{"rendered":"Die Angriffe GDDRHammer und GeForge, die den GPU-Speicher verzerren, um auf gesamten CPU-Speicher zuzugreifen.","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"<p>Forscher mehrerer Universit\u00e4ten in den USA und Australien haben zwei Rowhammer-Angriffe entwickelt \u2013 GDDRHammer und GeForge \u2013, 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 pr\u00e4sentierten Methode GPUHammer sind die neuen Angriffe nicht auf die Beeinflussung von Daten beschr\u00e4nkt, die im GPU-Speicher verarbeitet werden, sondern erm\u00f6glichen den vollst\u00e4ndigen Zugriff auf den gesamten Hauptspeicher, der dem Adressraum der CPU zugeordnet ist. Die Forscher haben Exploits demonstriert, die Root-Zugriff auf das Hauptsystem bei der Ausf\u00fchrung eines nicht privilegierten CUDA-Kernels auf der GPU gew\u00e4hren.    <\/p>\n<p>Beide Angriffe f\u00fchren zu vorzeitigem Verlust der Ladung in bestimmten Videopufferspeicherzellen, auf die die Angreifer keinen direkten Zugriff haben, was zu \u00c4nderungen der in diesen Zellen gespeicherten Bits f\u00fchrt. Die M\u00f6glichkeit, in den Speicher zu lesen und zu schreiben, der zum Adressraum der CPU geh\u00f6rt, wird durch das Eingreifen in die Funktionsweise des GPU-Speicher-Allocators (cudaMalloc) implementiert, um die Speicherisolierung der GPU zu st\u00f6ren und virtuelle GPU-Adressen auf willk\u00fcrliche physische Adressen des GPU- oder CPU-Hauptspeichers abzubilden.      <\/p>\n<p>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 GDDRHammer-Methode die letzte Ebene der Seitentabelle (PT \u2013 Last Level Page Table) modifiziert, w\u00e4hrend die GeForge-Methode das letzte Verzeichnis der Seiten (PD0 \u2013 Last Level Page Directory) betrifft.     <\/p>\n<p>Unter anderem werden die genannten Adresstranslationstabellen verwendet, um den direkten Zugriff der GPU auf den CPU-Speicher zu organisieren. Daher erm\u00f6glicht die \u00c4nderung der Adresse in der GPU-Seiten-Tabelle auf eine physische Adresse im Haupt-RAM sowie das Setzen des APERTURE-Flags, das den Modus f\u00fcr das Mapping des CPU-Speichers aktiviert, das Lesen und Schreiben von Daten mit Zugriff auf den Hauptspeicher \u00fcber den PCIe-Bus bei deaktiviertem IOMMU (standardm\u00e4\u00dfig deaktiviert).    <center><img decoding=\"async\" alt=\"Die Angriffe GDDRHammer und GeForge, die den GPU-Speicher verzerren, um auf gesamten CPU-Speicher zuzugreifen.\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2026\/04\/cf6d67b627148fba008ba487490a3f2a.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><\/center>    <center><img decoding=\"async\" alt=\"Die Angriffe GDDRHammer und GeForge, die den GPU-Speicher verzerren, um auf gesamten CPU-Speicher zuzugreifen.\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2026\/04\/1c2d3baaf4fdf80c88dfdeb3bcb1993f.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><\/center>      <\/p>\n<p>Erfolgreiche Angriffe wurden auf leistungsstarken professionellen NVIDIA RTX A6000-Grafikkarten basierend auf der Ampere-Mikroarchitektur demonstriert (der Preis f\u00fcr neue Karten beginnt bei 6850 $, w\u00e4hrend gebrauchte bei 4000 $ starten) sowie auf Consumer-Modellen der NVIDIA RTX 3060 (250-300 $). Die entwickelte Technik zum Umgehen des Rowhammer-Schutzes in Kombination mit der Nutzung der in GPUs bereitgestellten Parallelisierungsressourcen hat die H\u00e4ufigkeit der Zellverzerrung im Vergleich zu fr\u00fcheren Angriffen um das 64-fache erh\u00f6ht. Als vor\u00fcbergehende Ma\u00dfnahme zur Blockierung der Angriffe kann das Kommando \u201envidia-smi -e 1\u201c den ECC-Fehlerkorrekturmodus (Error Correcting Codes) aktivieren, aber dies f\u00fchrt zu zus\u00e4tzlichen Kosten und kann potenziell durch Angriffe wie ECCploit und ECC.fail umgangen werden.            <center>  <video controls=\"\" style=\"width: 700px; height: 400px; max-width:100%\"><source src=\"https:\/\/gddr.fail\/files\/geforge-demo.mp4\" type=\"video\/mp4\"><\/video>  <\/center>      <\/p>\n<p>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<p>Die Rowhammer-Angriffsmetode wurde 2014 vorgeschlagen, woraufhin zwischen Sicherheitsforschern und Hardwareherstellern ein Katz-und-Maus-Spiel begann \u2014 die Speicherchip-Hersteller versuchten, die Schwachstelle zu blockieren, w\u00e4hrend die Forscher neue Wege fanden, sie zu umgehen. Zum Beispiel haben die Chip-Hersteller einen TRR-Mechanismus (Target Row Refresh) hinzugef\u00fcgt, um sich vor Rowhammer zu sch\u00fctzen, aber es stellte sich heraus, dass dieser das Verzerren von Zellen nur in bestimmten F\u00e4llen verhindert und nicht vor allen m\u00f6glichen Angriffsszenarien sch\u00fctzt. Angriffsmetoden wurden f\u00fcr DDR3-, DDR4- und DDR5-Chips auf Systemen mit Intel-, AMD- und ARM-Prozessoren sowie f\u00fcr GDDR-Grafikspeicher von NVIDIA entwickelt. Dar\u00fcber hinaus wurden Wege gefunden, die ECC-Fehlerkorrektur zu umgehen, und es wurden Optionen f\u00fcr Angriffe \u00fcber Netzwerke und durch die Ausf\u00fchrung von JavaScript-Code im Browser vorgeschlagen.<br \/>\n<br \/>Quelle: <a content=\"nofollow\" rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.opennet.ru\/opennews\/art.shtml?num=65141\">opennet.ru<\/a> <\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"<p>\u0418\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u0438 \u0438\u0437 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0438\u0445 \u0443\u043d\u0438\u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u0442\u0435\u0442\u043e\u0432 \u0421\u0428\u0410 \u0438 \u0410\u0432\u0441\u0442\u0440\u0430\u043b\u0438\u0438 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u043b\u0438 \u0434\u0432\u0435 \u0430\u0442\u0430\u043a\u0438 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0430 Rowhammer &#8212; GDDRHammer \u0438 GeForge, \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u044e\u0449\u0438\u0435 \u043f\u0440\u0438 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u0438 \u043d\u0435\u043f\u0440\u0438\u0432\u0438\u043b\u0435\u0433\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u044f\u0434\u0440\u0430 CUDA \u043d\u0430 GPU NVIDIA \u0434\u043e\u0431\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u0438\u0441\u043a\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0431\u0438\u0442\u043e\u0432 \u0432 \u0447\u0438\u043f\u0430\u0445 \u0432\u0438\u0434\u0435\u043e\u043f\u0430\u043c\u044f\u0442\u0438 GDDR. \u0412 \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u0438\u0435 \u043e\u0442 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0432 \u043f\u0440\u043e\u0448\u043b\u043e\u043c \u0433\u043e\u0434\u0443 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u0430 GPUHammer, \u043d\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0430\u0442\u0430\u043a\u0438 \u043d\u0435 \u043e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0438\u0432\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u0432\u043e\u0437\u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0435\u043c \u043d\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435, \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u0430\u0442\u044b\u0432\u0430\u0435\u043c\u044b\u0435 \u0432 \u043f\u0430\u043c\u044f\u0442\u0438 GPU, \u0430 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u044e\u0442 [&hellip;]<\/p>\n","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"author":8,"featured_media":167489,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[702],"tags":[],"class_list":["post-167488","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-news"],"aioseo_notices":[],"aioseo_head":"\n\t\t<!-- All in One SEO 5.0.1.1 - 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