{"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\/it\/blog\/novosti-interneta\/ataki-gddrhammer-i-geforge-iskazhayushhie-pamyat-gpu-dlya-dostupa-ko-vsej-pamyati-cpu","title":{"rendered":"Attacchi GDDRHammer e GeForge, che distorcono la memoria GPU per accedere all'intera memoria CPU","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

I ricercatori di diverse universit\u00e0 negli Stati Uniti e in Australia hanno sviluppato due attacchi di tipo Rowhammer - GDDRHammer e GeForge, che permettono, eseguendo un kernel CUDA non privilegiato su GPU NVIDIA, di alterare singoli bit nella memoria video GDDR. A differenza del metodo GPUHammer presentato lo scorso anno, i nuovi attacchi non si limitano a influenzare i dati elaborati nella memoria GPU, ma consentono di accedere all'intera memoria principale relativa allo spazio indirizzabile della CPU. I ricercatori hanno dimostrato exploit che forniscono accesso root al sistema principale durante l'esecuzione di un kernel CUDA non privilegiato sulla GPU. <\/p>\n

Entrambi gli attacchi provocano una prematura perdita di carica in determinate celle della memoria video, a cui gli aggressori non hanno accesso diretto, portando cos\u00ec a una modifica dei bit memorizzati in tali celle. La capacit\u00e0 di leggere e scrivere nella memoria relativa allo spazio di indirizzamento della CPU \u00e8 realizzata interferendo con il funzionamento dell'allocatore di memoria della GPU (cudaMalloc) per violare l'isolamento della memoria della GPU e mappare indirizzi virtuali della GPU a indirizzi fisici arbitrari della memoria della GPU o della CPU. <\/p>\n

L'interferenza avviene attraverso la distorsione dei valori dei bit nella memoria video, in cui sono memorizzate le tabelle delle pagine della memoria GPU responsabili della traduzione degli indirizzi virtuali in fisici. Le differenze tra gli attacchi GDDRHammer e GeForge si riducono al fatto che il metodo GDDRHammer modifica la tabella delle pagine di ultimo livello (PT - Last Level Page Table), mentre il metodo GeForge modifica il catalogo delle pagine di ultimo livello (PD0 - Last Level Page Directory). <\/p>\n

Tra l'altro, le tabelle di traduzione degli indirizzi sono utilizzate per organizzare l'accesso diretto della GPU alla memoria della CPU, quindi modificare un indirizzo nella tabella delle pagine della GPU in un indirizzo fisico nella memoria RAM principale e impostare il flag APERTURE, che abilita la modalit\u00e0 di mappatura della memoria della CPU, consente di leggere e scrivere dati accedendo alla memoria principale tramite il bus PCIe con IOMMU disabilitato (disattivato di default).

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

Gli attacchi di successo sono stati dimostrati su schede grafiche professionali NVIDIA RTX A6000 basate sull'architettura Ampere (il costo delle nuove schede parte da $6850, mentre quelle usate partono da $4000) e su modelli consumer NVIDIA RTX 3060 ($250-300). La tecnica di bypass delle protezioni Rowhammer sviluppata, combinata con l'utilizzo delle risorse di parallelizzazione fornite dalla GPU, ha permesso di aumentare la frequenza di occorrenza delle distorsioni delle celle di 64 volte rispetto agli attacchi precedenti. Come misura temporanea per bloccare gli attacchi, il comando 'nvidia-smi -e 1' pu\u00f2 attivare la modalit\u00e0 di correzione degli errori ECC (Error Correcting Codes), ma questo comporta costi aggiuntivi e pu\u00f2 potenzialmente essere eluso utilizzando metodi di attacco come ECCploit ed ECC.fail.