{"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\/pt\/blog\/news\/gpuhammer-variant-ataki-rowhammer-na-pamyat-gpu","title":{"rendered":"GPUHammer \u2014 uma variante do ataque Rowhammer na mem\u00f3ria GPU","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

Pesquisadores da Universidade de Toronto apresentaram o primeiro ataque da classe Rowhammer, aplicado para corromper o conte\u00fado da mem\u00f3ria de v\u00eddeo. A possibilidade de realizar um ataque que resulta na substitui\u00e7\u00e3o de at\u00e9 8 bits de dados foi demonstrada em uma GPU discreta NVIDIA A6000 com mem\u00f3ria GDDR6. Como exemplo pr\u00e1tico, foi mostrado como essa corrup\u00e7\u00e3o pode ser utilizada para interferir na execu\u00e7\u00e3o de modelos de aprendizado de m\u00e1quina, resultando em uma redu\u00e7\u00e3o significativa (de 80% para 0,1%) na precis\u00e3o dos resultados apresentados ao alterar o valor de apenas um bit.

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

At\u00e9 agora, a cria\u00e7\u00e3o de ataques da classe Rowhammer para mem\u00f3ria de v\u00eddeo foi dificultada pela complexidade de determinar a disposi\u00e7\u00e3o f\u00edsica da mem\u00f3ria em chips GDDR, lat\u00eancias de acesso \u00e0 mem\u00f3ria muito maiores (4 vezes mais lentas) e uma frequ\u00eancia de atualiza\u00e7\u00e3o de mem\u00f3ria mais alta. Al\u00e9m disso, a pesquisa foi dificultada pela implementa\u00e7\u00e3o em chips GDDR de mecanismos propriet\u00e1rios de prote\u00e7\u00e3o contra manipula\u00e7\u00f5es que levam \u00e0 perda prematura de carga, an\u00e1lise que exigiu a cria\u00e7\u00e3o de plataformas de teste de hardware especializadas baseadas em FPGA. <\/p>\n

Para estudar a mem\u00f3ria de v\u00eddeo, os pesquisadores desenvolveram uma nova t\u00e9cnica de engenharia reversa para GDDR DRAM, e o ataque utilizou otimiza\u00e7\u00f5es de acesso \u00e0 mem\u00f3ria aplicadas em c\u00e1lculos paralelos, que foram usadas como amplificadores da intensidade de acesso a c\u00e9lulas individuais. Para conduzir o ataque na GPU NVIDIA, foi utilizado c\u00f3digo CUDA de baixo n\u00edvel. <\/p>\n

No c\u00f3digo CUDA do usu\u00e1rio, n\u00e3o h\u00e1 acesso a endere\u00e7os f\u00edsicos da mem\u00f3ria, mas no driver da NVIDIA, a mem\u00f3ria virtual era refletida na mesma mem\u00f3ria f\u00edsica, o que foi aproveitado pelos pesquisadores para calcular o deslocamento da mem\u00f3ria virtual e determinar a disposi\u00e7\u00e3o dos bancos de mem\u00f3ria. O reconhecimento de acessos a diferentes bancos de mem\u00f3ria foi feito atrav\u00e9s da an\u00e1lise de lat\u00eancias que diferiam ao acessar um \u00fanico banco ou bancos de mem\u00f3ria diferentes. <\/p>\n

Em sistemas que compartilham GPU, como servidores<\/a> Para execu\u00e7\u00e3o de modelos de aprendizado de m\u00e1quina, um ataque permite que um usu\u00e1rio altere o conte\u00fado da mem\u00f3ria de v\u00eddeo com dados de outro usu\u00e1rio. Como medida de prote\u00e7\u00e3o, a empresa NVIDIA recomenda ativar os c\u00f3digos de corre\u00e7\u00e3o de erros (ECC, Error Correction Codes) com o comando «nvidia-smi -e 1» ou utilizar s\u00e9ries de placas de v\u00eddeo que suportam OD-ECC (On-Die ECC), como GeForce RTX 50, RTX PRO, GB200, B200, B100, H100, H200, H20 e GH200. <\/p>\n

De acordo com os pesquisadores, ativar o ECC em sistemas com GPU A6000 resulta em uma redu\u00e7\u00e3o de desempenho na execu\u00e7\u00e3o de modelos de aprendizado de m\u00e1quina de cerca de 10% e uma diminui\u00e7\u00e3o na capacidade de mem\u00f3ria de 6,25%. Ferramentas para realizar o ataque e realizar engenharia reversa da disposi\u00e7\u00e3o de baixo n\u00edvel da mem\u00f3ria de v\u00eddeo em sistemas com GPU NVIDIA foram publicadas no GitHub. <\/p>\n

O ataque RowHammer permite distorcer o conte\u00fado de bits individuais na mem\u00f3ria DRAM lendo ciclicamente dados de c\u00e9lulas de mem\u00f3ria vizinhas. Como a mem\u00f3ria DRAM \u00e9 um array bidimensional de c\u00e9lulas, cada uma consistindo em um capacitor e um transistor, a leitura cont\u00ednua de uma mesma \u00e1rea da mem\u00f3ria leva a flutua\u00e7\u00f5es de tens\u00e3o e anomalias, causando uma pequena perda de carga nas c\u00e9lulas vizinhas. Se a intensidade da leitura for alta, a c\u00e9lula vizinha pode perder uma quantidade suficiente de carga, e o pr\u00f3ximo ciclo de regenera\u00e7\u00e3o pode n\u00e3o conseguir restaurar seu estado inicial, resultando na altera\u00e7\u00e3o do valor dos dados armazenados na c\u00e9lula. <\/p>\n

O m\u00e9todo de ataque Rowhammer foi proposto em 2014, ap\u00f3s o qual come\u00e7ou um jogo de «gato e rato» entre pesquisadores de seguran\u00e7a e fabricantes de hardware \u2014 os produtores de chips de mem\u00f3ria tentavam bloquear a vulnerabilidade, enquanto os pesquisadores encontravam novas maneiras de contorn\u00e1-la. Por exemplo, para prote\u00e7\u00e3o contra RowHammer, os fabricantes de chips adicionaram o mecanismo TRR (Target Row Refresh), mas constatou-se que ele apenas bloqueia a distor\u00e7\u00e3o das c\u00e9lulas em casos espec\u00edficos e n\u00e3o protege contra todas as poss\u00edveis variantes de ataque. M\u00e9todos de ataque foram desenvolvidos para chips DDR3, DDR4 e DDR5 em sistemas com processadores Intel, AMD e ARM. Tamb\u00e9m foram encontrados m\u00e9todos para contornar a corre\u00e7\u00e3o de erros ECC e propostas op\u00e7\u00f5es de ataque pela rede e atrav\u00e9s da execu\u00e7\u00e3o de c\u00f3digo JavaScript no navegador.
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Fonte: opennet.ru<\/a> <\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"

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