{"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\/it\/blog\/novosti-interneta\/gpuhammer-variant-ataki-rowhammer-na-pamyat-gpu","title":{"rendered":"GPUHammer \u2014 una variante dell'attacco Rowhammer contro la memoria GPU","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"
I ricercatori dell'Universit\u00e0 di Toronto hanno presentato il primo attacco di tipo Rowhammer, utilizzato per alterare il contenuto della memoria video. \u00c8 stata dimostrata la possibilit\u00e0 di un attacco che sostituisce fino a 8 bit di dati su una GPU NVIDIA A6000 con memoria video GDDR6. Come esempio pratico, \u00e8 stato mostrato come tale distorsione possa interferire con l'esecuzione di modelli di machine learning, portando a una significativa riduzione della loro precisione (da 80% a 0.1%) con la modifica di un solo bit.
<\/center> <\/p>\n
Fino ad ora, la creazione di attacchi Rowhammer per la memoria video \u00e8 stata complicata a causa della difficolt\u00e0 di determinare la disposizione fisica della memoria nei chip GDDR, dei lunghi tempi di accesso alla memoria (4 volte pi\u00f9 lenti) e della maggiore frequenza di aggiornamento della memoria. Inoltre, la ricerca \u00e8 stata ostacolata dall'implementazione di meccanismi di protezione proprietari nei chip GDDR contro le manipolazioni che portano a una perdita prematura di carica, il che ha richiesto la creazione di banchi di test hardware specializzati basati su FPGA. <\/p>\n
Per studiare la memoria video, i ricercatori hanno sviluppato una nuova tecnica di reverse engineering per la GDDR DRAM, utilizzando tecniche di ottimizzazione dell'accesso alla memoria impiegate per organizzare calcoli paralleli, le quali sono state sfruttate come amplificatori della frequenza di accesso a singole celle. Per condurre l'attacco alla GPU NVIDIA \u00e8 stato utilizzato codice CUDA a basso livello. <\/p>\n
Nel codice CUDA dell'utente, non si accede agli indirizzi fisici della memoria, ma nel driver NVIDIA \u00e8 stata effettuata una mappatura della memoria virtuale alla stessa memoria fisica, di cui i ricercatori hanno approfittato per calcolare lo spostamento della memoria virtuale e determinare la disposizione delle banche di memoria. Il riconoscimento degli accessi a diverse banche di memoria \u00e8 avvenuto attraverso l'analisi dei ritardi, che differivano nell'accesso a una o a pi\u00f9 banche di memoria. <\/p>\n
![\"GPUHammer](\"\/wp-content\/uploads\/2025\/07\/335fc84ff4fcbe5d01f91b5c3084481e.png\")
<\/center> <\/p>\n