WebGPU-SPY: 通过GPU缓存攻击在沙箱中寻找指纹
密码学与安全
2024-01-10 v1 硬件体系结构
摘要
针对CPU结构的微架构攻击已在原生应用以及网络浏览器中得到研究。这些攻击仍然对所有规模的计算系统构成重大威胁。随着异构系统的普及以及硬件加速器在每个计算系统中的集成，现代网络浏览器为图形和渲染过程提供了基于GPU的加速支持。新兴的网络标准也支持网络浏览器内通用计算的GPU加速。在本文中，我们提出了一种针对网络浏览器中微架构攻击的新攻击向量。我们利用现代浏览器中新兴的GPU加速API（特别是WebGPU）在GPU的计算栈上发起基于GPU的缓存侧信道攻击，该攻击监视GPU图形（渲染）栈上的受害者活动。与先前依赖JavaScript API或软件接口构建计时原语的工作不同，我们使用GPU硬件资源构建计时器，并在Intel集成GPU上开发了缓存侧信道攻击。我们利用GPU在不同级别的固有并行性来开发高分辨率并行攻击。我们证明，基于GPU的缓存攻击可以对100个顶级网站实现90%的网站指纹识别精度。我们还讨论了针对所提出攻击的潜在对策，以便在这些网络标准正在开发且尚未广泛部署的关键时刻保护系统。
引用
@article{arxiv.2401.04349,
title = {WebGPU-SPY: Finding Fingerprints in the Sandbox through GPU Cache Attacks},
author = {Ethan Ferguson and Adam Wilson and Hoda Naghibijouybari},
journal= {arXiv preprint arXiv:2401.04349},
year = {2024}
}