{"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\/es\/blog\/news\/gpuhammer-variant-ataki-rowhammer-na-pamyat-gpu","title":{"rendered":"GPUHammer \u2014 una variante del ataque Rowhammer en la memoria GPU","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

Investigadores de la Universidad de Toronto han presentado el primer ataque de la clase Rowhammer utilizado para alterar el contenido de la memoria de video. Se ha demostrado la capacidad de realizar un ataque que puede sustituir hasta 8 bits de datos en una GPU discreta NVIDIA A6000 con memoria GDDR6. Se muestra un ejemplo pr\u00e1ctico de c\u00f3mo se puede utilizar tal alteraci\u00f3n para interferir en la ejecuci\u00f3n de modelos de aprendizaje autom\u00e1tico y una disminuci\u00f3n significativa (del 80% al 0.1%) en la precisi\u00f3n de los resultados que emiten al cambiar el valor de un solo bit.

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

Hasta ahora, la creaci\u00f3n de ataques de la clase Rowhammer para la memoria de video ha sido problem\u00e1tica debido a la dificultad de determinar la disposici\u00f3n f\u00edsica de la memoria en chips GDDR, altas latencias de acceso a la memoria (4 veces m\u00e1s lentas) y una mayor frecuencia de actualizaci\u00f3n de memoria. Adem\u00e1s, la investigaci\u00f3n se ha visto obstaculizada por la implementaci\u00f3n en los chips GDDR de mecanismos de protecci\u00f3n propietarios contra manipulaciones que llevan a la p\u00e9rdida prematura de carga, lo que requer\u00eda la creaci\u00f3n de bancos de pruebas de hardware especiales basados en FPGA para su an\u00e1lisis. <\/p>\n

Para estudiar la memoria de video, los investigadores han creado una nueva t\u00e9cnica de ingenier\u00eda inversa de GDDR DRAM, y en el ataque se han utilizado optimizaciones de acceso a la memoria empleadas para organizar c\u00e1lculos paralelos, que fueron utilizadas como potenciadores de la intensidad de acceso a celdas individuales. Para llevar a cabo el ataque en la GPU NVIDIA, se utiliz\u00f3 c\u00f3digo de bajo nivel CUDA. <\/p>\n

En el c\u00f3digo de usuario CUDA, no se accede a direcciones f\u00edsicas de memoria, pero en el controlador de NVIDIA se reflej\u00f3 la memoria virtual en la misma memoria f\u00edsica, lo que los investigadores aprovecharon para calcular el desplazamiento de la memoria virtual y determinar la disposici\u00f3n de los bancos de memoria. El reconocimiento de los accesos a diferentes bancos de memoria se realiz\u00f3 mediante el an\u00e1lisis de latencias, que difer\u00edan al acceder a un solo banco o a varios bancos de memoria. <\/p>\n

En sistemas que utilizan conjuntamente GPU, como servidores<\/a> Para ejecutar modelos de aprendizaje autom\u00e1tico, un ataque permite a un usuario modificar el contenido de la memoria de video con los datos de otro usuario. Como medida de protecci\u00f3n, la empresa NVIDIA recomienda habilitar los c\u00f3digos de correcci\u00f3n de errores (ECC, Error Correction Codes) con el comando «nvidia-smi -e 1» o utilizar series de tarjetas gr\u00e1ficas que soporten OD-ECC (On-Die ECC), tales como GeForce RTX 50, RTX PRO, GB200, B200, B100, H100, H200, H20 y GH200. <\/p>\n

Seg\u00fan los investigadores, habilitar ECC en sistemas con GPU A6000 resulta en una disminuci\u00f3n del rendimiento de la ejecuci\u00f3n de modelos de aprendizaje autom\u00e1tico de aproximadamente un 10% y una reducci\u00f3n del volumen de memoria del 6.25%. Las herramientas para realizar el ataque y llevar a cabo la ingenier\u00eda inversa de la disposici\u00f3n de la memoria de video en sistemas con GPU NVIDIA han sido publicadas en GitHub. <\/p>\n

El ataque RowHammer permite distorsionar el contenido de bits individuales de la memoria DRAM mediante la lectura c\u00edclica de datos desde celdas de memoria adyacentes. Dado que la memoria DRAM se presenta como un arreglo bidimensional de celdas, cada una compuesta por un condensador y un transistor, la lectura continua de una misma \u00e1rea de memoria provoca fluctuaciones de voltaje y anomal\u00edas que llevan a una peque\u00f1a p\u00e9rdida de carga en celdas adyacentes. Si la intensidad de lectura es alta, entonces una celda adyacente puede perder suficiente carga y el ciclo de regeneraci\u00f3n subsiguiente no lograr\u00e1 restaurar su estado original, lo que resultar\u00e1 en un cambio en el valor de los datos almacenados en la celda. <\/p>\n

El m\u00e9todo de ataque Rowhammer fue propuesto en 2014, tras lo cual comenz\u00f3 un juego del «gato y el rat\u00f3n» entre investigadores de seguridad y fabricantes de hardware: los fabricantes de chips de memoria intentaban bloquear la vulnerabilidad mientras que los investigadores encontraban nuevas formas de eludirla. Por ejemplo, para protegerse contra Rowhammer, los fabricantes de chips a\u00f1adieron el mecanismo TRR (Target Row Refresh), pero resulta que solo bloquea la distorsi\u00f3n de las celdas en casos espec\u00edficos y no protege contra todos los posibles tipos de ataque. Se desarrollaron m\u00e9todos de ataque para chips DDR3, DDR4 y DDR5 en sistemas con procesadores Intel, AMD y ARM. Tambi\u00e9n se encontraron formas de eludir la correcci\u00f3n de errores ECC y se propusieron opciones para realizar ataques a trav\u00e9s de la red y mediante la ejecuci\u00f3n de c\u00f3digo JavaScript en el navegador.
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Fuente: opennet.ru<\/a> <\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"

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