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GPUHammer攻击NVIDIA GPU可能会破坏AI模型的准确性
首页新闻* NVIDIA GPU面临一种新的基于RowHammer的安全攻击,称为GPUHammer。
该漏洞使恶意的 GPU 用户能够影响共享系统中其他用户的数据。“启用错误更正代码(ECC)可以降低这一风险,但 ECC 可能会使 A6000 GPU 上的 [机器学习] 推理工作负载延迟高达 10%,” 研究作者 Chris Lin、Joyce Qu 和 Gururaj Saileshwar 说道。他们还报告称,使用 ECC 会使内存容量减少约 6.25%.
RowHammer攻击通过重复内存访问引发位翻转,这种现象是由于DRAM中的电干扰。类似于Spectre和Meltdown漏洞针对CPU,RowHammer则针对计算机或GPU内部的内存芯片。GPUHammer变种能够对抗NVIDIA GPU,尽管之前有Target Row Refresh (TRR)等防御措施。在一个概念验证中,研究人员通过一次有针对性的位翻转,将一个ImageNet深度神经网络的准确率从80%降低到不到1%。
使用新款 NVIDIA 硬件的用户,如 H100 或 RTX 5090,由于在芯片上的 ECC 技术,能够自动检测和修正内存错误,因此不受风险。对于旧款 GPU,推荐的防护措施是通过 “nvidia-smi -e 1” 命令激活 ECC,如 NVIDIA 官方建议中所述。
另有消息,一种类似的RowHammer技术称为CrowHammer,能够攻击NIST选定为标准的FALCON后量子签名方案。研究人员显示,特定的位翻转可能允许黑客从受影响的系统中恢复加密签名密钥。
这些新发现表明,硬件级攻击继续对人工智能和加密安全构成挑战,特别是随着内存芯片变得更小且更密集。