GDDRHammer और GeForge हमले GPU मेमोरी को दूषित करके CPU की सभी मेमोरी तक पहुंच प्राप्त कर लेते हैं।

अमेरिका और ऑस्ट्रेलिया के कई विश्वविद्यालयों के शोधकर्ताओं ने रोहैमर श्रेणी के दो हमले विकसित किए हैं—जीडीडीआरहैमर और जीफोर्ज—जो एनवीडिया जीपीयू पर अनधिकृत CUDA कर्नेल चलाते समय जीडीडीआर वीडियो मेमोरी चिप्स में व्यक्तिगत बिट्स को दूषित करने में सक्षम हैं। पिछले वर्ष प्रस्तुत जीपीयूहैमर विधि के विपरीत, ये नए हमले केवल जीपीयू मेमोरी में संसाधित डेटा को प्रभावित करने तक सीमित नहीं हैं, बल्कि सीपीयू एड्रेस स्पेस के भीतर सभी मुख्य मेमोरी तक पूर्ण पहुंच प्रदान करते हैं। शोधकर्ताओं ने ऐसे कारनामों का प्रदर्शन किया है जो जीपीयू पर अनधिकृत CUDA कर्नेल चलाते समय होस्ट सिस्टम को रूट एक्सेस प्रदान करते हैं।

दोनों हमलों में हमलावर उन विशिष्ट वीडियो मेमोरी सेल्स को समय से पहले ही खाली कर देते हैं जिन तक उनकी सीधी पहुंच नहीं होती, जिससे उन सेल्स में संग्रहीत बिट्स में बदलाव आ जाता है। सीपीयू एड्रेस स्पेस के भीतर मेमोरी में पढ़ने और लिखने का काम जीपीयू मेमोरी एलोकेटर (cudaMalloc) में हस्तक्षेप करके किया जाता है, जिससे जीपीयू मेमोरी आइसोलेशन टूट जाता है और वर्चुअल जीपीयू एड्रेस को फिजिकल जीपीयू या सीपीयू मेमोरी में मनमाने एड्रेस पर मैप किया जाता है।

यह हमला वीडियो मेमोरी में बिट मानों को दूषित करके किया जाता है, जिसमें GPU की पेज टेबल संग्रहीत होती हैं जो आभासी पतों को भौतिक पतों में परिवर्तित करने के लिए जिम्मेदार होती हैं। GDDRHammer और GeForge हमलों में अंतर यह है कि GDDRHammer विधि लास्ट लेवल पेज टेबल (PT) को संशोधित करती है, जबकि GeForge विधि लास्ट लेवल पेज डायरेक्टरी (PD0) को संशोधित करती है।

अन्य बातों के अलावा, निर्दिष्ट एड्रेस ट्रांसलेशन टेबल का उपयोग जीपीयू द्वारा सीपीयू मेमोरी तक सीधी पहुंच को व्यवस्थित करने के लिए किया जाता है, इसलिए, जीपीयू पेज टेबल में एड्रेस को मुख्य रैम में एक भौतिक एड्रेस में बदलकर और एपर्चर फ्लैग को सेट करके, जो सीपीयू मेमोरी मैपिंग मोड को सक्षम करता है, आईओएमएमयू को अक्षम (डिफ़ॉल्ट रूप से अक्षम) रखते हुए पीसीआईई बस के माध्यम से मुख्य मेमोरी तक पहुंच कर डेटा को पढ़ना और लिखना संभव हो जाता है।

एम्पीयर माइक्रोआर्किटेक्चर पर आधारित उच्च-प्रदर्शन वाले NVIDIA RTX A6000 प्रोफेशनल ग्राफिक्स कार्ड (नए कार्ड की कीमत $6850 से शुरू होती है, जबकि इस्तेमाल किए गए कार्ड की कीमत $4000 से शुरू होती है) और उपभोक्ता NVIDIA RTX 3060 मॉडल ($250-$300) पर सफल हमले प्रदर्शित किए गए। रोहैमर सुरक्षा को बायपास करने की विकसित तकनीक, GPU की समानांतरकरण क्षमताओं के उपयोग के साथ मिलकर, पिछले हमलों की तुलना में सेल भ्रष्टाचार दर में 64 गुना वृद्धि की अनुमति देती है। हमलों को रोकने के लिए एक अस्थायी उपाय के रूप में, "nvidia-smi -e 1" कमांड का उपयोग करके एरर करेक्टिंग कोड (ECC) मोड को सक्षम किया जा सकता है, लेकिन इससे अतिरिक्त ओवरहेड उत्पन्न होता है और ECCploit और ECC.fail जैसी हमला विधियों का उपयोग करके इसे बायपास किया जा सकता है।

रोहैमर अटैक, पड़ोसी मेमोरी सेलों से डेटा को चक्रीय रूप से पढ़कर DRAM मेमोरी के अलग-अलग बिट्स की सामग्री को विकृत करने की अनुमति देता है। चूँकि DRAM मेमोरी सेलों का एक द्वि-आयामी समूह है, जिनमें से प्रत्येक में एक संधारित्र और एक ट्रांजिस्टर होता है, इसलिए एक ही मेमोरी क्षेत्र का निरंतर पठन करने से वोल्टेज में उतार-चढ़ाव और विसंगतियाँ उत्पन्न होती हैं, जिससे पड़ोसी सेलों के चार्ज में थोड़ी कमी आती है। यदि पठन तीव्रता अधिक है, तो पड़ोसी सेलों का चार्ज इतना अधिक कम हो सकता है कि अगले रिफ्रेश चक्र को अपनी मूल स्थिति में वापस आने का समय नहीं मिल पाएगा, जिससे सेलों में संग्रहीत डेटा के मान में परिवर्तन होगा।

रोहैमर हमले की विधि 2014 में प्रस्तावित की गई थी, जिससे सुरक्षा शोधकर्ताओं और हार्डवेयर निर्माताओं के बीच चूहे-बिल्ली का खेल शुरू हो गया: मेमोरी चिप निर्माताओं ने इस भेद्यता को रोकने का प्रयास किया, जबकि शोधकर्ताओं ने इसे बायपास करने के नए तरीके खोजे। उदाहरण के लिए, रोहैमर से बचाव के लिए, चिप निर्माताओं ने टीआरआर (टारगेट रो रिफ्रेश) तंत्र जोड़ा, लेकिन यह पता चला कि यह केवल विशिष्ट मामलों में सेल भ्रष्टाचार को रोकता है और सभी संभावित हमले परिदृश्यों से सुरक्षा प्रदान नहीं करता है। इंटेल, एएमडी और एआरएम प्रोसेसर वाले सिस्टम पर डीडीआर3, डीडीआर4 और डीडीआर5 चिप्स के साथ-साथ एनवीडिया जीपीयू में जीडीडीआर मेमोरी के लिए हमले की विधियां विकसित की गईं। इसके अतिरिक्त, ईसीसी त्रुटि सुधार को बायपास करने के तरीके खोजे गए, और नेटवर्क हमलों और ब्राउज़र में जावास्क्रिप्ट कोड निष्पादित करके हमले की विधियां प्रस्तावित की गईं।

स्रोत: opennet.ru