面向降低 Rowhammer 的 MINT：最小化的内-DRAM 跟踪器
机器学习
2024-07-24 v1 信号处理
摘要
本文研究了用于缓解 Rowhammer (RH) 的安全低成本内-DRAM 跟踪器。内-DRAM 解决方案的优势在于它们可以在 DRAM 芯片内部解决 RH 问题，而无需依赖系统的其他部分。然而，内-DRAM 缓解方案面临两个关键挑战：首先，缓解与刷新同步，这意味着我们无法在任意时刻进行缓解；其次，用于攻击者跟踪的 SRAM 区域 severely 受限，仅为几字节。现有的低成本内-DRAM 跟踪器（如 TRR）已被精心设计的访问模式破解，而基于计数的方案需要数百或数千个每个 bank 的条目才能实现可行。本文的目标是开发一种超低成本安全内-DRAM 跟踪器。我们的解决方案基于一个简单观察：如果只能在刷新时缓解单个 row，则我们理想情况下只需要跟踪一个 row。我们提出一种最小化内-DRAM 跟踪器（MINT），其只需一个条目即可提供安全缓解。在每个刷新时，MINT 以概率方式决定在即将到来的区间内将选择哪个激活用于在下次刷新时进行缓解。MINT 提供了对经典单边和双边攻击的保证性保护。我们还推导了 MINT 在所有访问模式下容忍的最小 RH 阈值（MinTRH）。MINT 的 MinTRH 为 1482，通过 RFM 可降低至 356。MINT 的 MinTRH 低于一个每个 bank 需 677 个条目的基于计数的设计，并且仅为理想化设计（每个 row 一个计数器）的 2 倍。我们还分析了刷新延期对低成本内-DRAM 跟踪器 MinTRH 的影响，并提出了一种高效解决方案，使此类跟踪器能够与刷新延期兼容。
关键词
引用
@article{arxiv.2407.16036,
title = {Transformer-based Capacity Prediction for Lithium-ion Batteries with Data Augmentation},
author = {Gift Modekwe and Saif Al-Wahaibi and Qiugang Lu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2407.16036},
year = {2024}
}