Vedci z Torontskej univerzity predstavili prvý útok typu Rowhammer, aplikovaný na skreslenie obsahu grafickej pamäte. Možnosť vykonania útoku, ktorý môže nahradiť až 8 bitov dát, bola demonštrovaná na diskrétnom GPU NVIDIA A6000 s pamäťou GDDR6. Ako praktický príklad je ukázané, akým spôsobom možno využiť takéto skreslenie na zasahovanie do vykonávania modelov strojového učenia a podstatné zníženie presnosti (z 80 % na 0,1 %) výsledkov, keď sa zmení hodnota iba jedného bitu.
Doteraz bolo vytváranie útokov typu Rowhammer na grafickú pamäť komplikované kvôli ťažkostiam pri určovaní fyzického usporiadania pamäte v čipoch GDDR, dlhými latenciami pri prístupe do pamäte (4-krát pomalšie) a vyššou frekvenciou obnovovania pamäte. Okrem toho výskumu bránili proprietárne mechanizmy ochrany pred manipuláciou, ktoré sa v čipoch GDDR používali na predchádzanie predčasnej strate náboja, a na ich analýzu bolo potrebné vytvoriť špeciálne hardvérové testovacie stánky na báze FPGA.
Na štúdium grafickej pamäte vedci vytvorili novú techniku reverzného inžinierstva GDDR DRAM, pričom v samotnom útoku boli využité optimalizácie prístupu do pamäte určené na paralelné výpočty, ktoré slúžili ako zosilňovače intenzity prístupu k jednotlivým bunkám. Na vykonanie útoku na GPU NVIDIA bol použitý low-level kód CUDA.
V používateľskom kóde CUDA sa nevykonáva prístup na základe fyzických adries pamäte, ale v ovládači NVIDIA sa virtuálna pamäť mapovala na rovnakú fyzickú pamäť, čo vedci využili na výpočet posunutia virtuálnej pamäte a určenie usporiadania pamäťových bankov. Rozpoznanie prístupov k rôznym bankom pamäte bolo vykonané analýzou latencií, ktoré sa líšili pri prístupe k jednému alebo viacerým bankom pamäte.
V systémoch, ktoré spoločne využívajú GPU, ako sú servery Na vykonávanie modelov strojového učenia umožňuje útok jednému používateľovi zmeniť obsah videopamäte s údajmi iného používateľa. Ako ochranné opatrenie spoločnosť NVIDIA odporúča zapnúť kódy na opravu chýb (ECC, Error Correction Codes) príkazom „nvidia-smi -e 1“ alebo používať série grafických kariet s podporou OD-ECC (On-Die ECC), ako sú GeForce RTX 50, RTX PRO, GB200, B200, B100, H100, H200, H20 a GH200.
Podľa výskumníkov zapnutie ECC na systémoch s GPU A6000 vedie k zníženiu výkonu vykonávania modelov strojového učenia približne o 10 % a zníženiu objemu pamäte o 6,25 %. Nástroje na vykonanie útoku a vykonávanie reverzného inžinierstva nízkoleveľovej rozloženia videopamäte na systémoch s GPU NVIDIA boli uverejnené na GitHube.
Útok RowHammer umožňuje skresliť obsah jednotlivých bitov pamäte DRAM prostredníctvom cyklického čítania údajov zo susedných pamäťových buniek. Keďže pamäť DRAM predstavuje dvojrozmerné pole buniek, z ktorých každá pozostáva z kondenzátora a tranzistora, nepretržité čítanie tej istej oblasti pamäte vedie k kolísaniu napätia a anomáliám, ktoré spôsobujú malú stratu náboja susedných buniek. Ak je intenzita čítania vysoká, susedná bunka môže stratiť dostatočne veľké množstvo náboja a ďalší cyklus regenerácie nestačí obnoviť jej pôvodný stav, čo vedie k zmene hodnoty uložených údajov v bunke.
Metóda útoku Rowhammer bola navrhnutá v roku 2014, po čom medzi výskumníkmi v oblasti bezpečnosti a výrobcami hardvéru začala hra na „mačky a mys“. Výrobcovia pamäťových čipov sa snažili zablokovať zraniteľnosť, zatiaľ čo výskumníci nachádzali nové spôsoby, ako ju obísť. Napríklad na ochranu pred RowHammer výrobcovia čipov pridali mechanizmus TRR (Target Row Refresh), ale ukázalo sa, že blokuje skreslenie buniek len v osobných prípadoch, ale nechrání pred všetkými možnými variantami útoku. Metódy útoku boli vyvinuté pre čipy DDR3, DDR4 a DDR5 na systémoch s procesormi Intel, AMD a ARM. Taktiež boli nájdené spôsoby obídenia korekcie chýb ECC a navrhnuté varianty vykonania útoku cez sieť a vykonaním JavaScriptového kódu v prehliadači.
Zdroj: opennet.ru
