GPUHammer：GPU内存的Rowhammer攻击是可行的
计算机视觉与模式识别
2025-07-14 v1 机器人学
摘要
Rowhammer是现代DRAM中的一种读扰动漏洞,会导致位翻转,损害安全和可靠性。虽然在Intel和AMD CPU上进行了广泛研究,但针对使用GDDR内存的GPU的影响尚未探索。GPU上的Rowhammer攻击面临独特挑战:(1)物理内存到GDDR银行和行的专有映射,(2)高内存延迟和更快的刷新率会阻碍有效的击鼓,(3)GDDR内存中的专有缓解措施,在没有FPGA-based测试平台的情况下难以逆向工程。我们引入GPUHammer,首次在配备GDDR6内存的NVIDIA GPU上实现Rowhammer攻击。GPUHammer提出新技术来逆向工程GDDR DRAM行映射,并采用GPU特定的内存访问优化来放大击鼓强度并规避缓解措施。因此,我们展示了首次成功的GPU Rowhammer攻击,在NVIDIA A6000配备GDDR6内存的GPU上注入了最多8次位翻转,跨越4个DRAM银行。我们还展示了攻击者如何利用这些攻击来篡改ML模型,导致准确率下降最高可达80%。
引用
@article{arxiv.2507.08165,
title = {An Embedded Real-time Object Alert System for Visually Impaired: A Monocular Depth Estimation based Approach through Computer Vision},
author = {Jareen Anjom and Rashik Iram Chowdhury and Tarbia Hasan and Md. Ishan Arefin Hossain},
journal= {arXiv preprint arXiv:2507.08165},
year = {2025}
}