TORONTO / LONDON (IT BOLTWISE) – Forscher der Universität Toronto haben eine neue Angriffsmethode namens GPUBreach entwickelt, die es ermöglicht, durch Bit-Flips in GDDR6-Speicher von GPUs vollständige CPU-Rechte zu erlangen. Diese Entdeckung hat weitreichende Auswirkungen auf die Sicherheit von Cloud-Infrastrukturen und Multi-Tenant-GPU-Umgebungen.
Die jüngste Forschung der Universität Toronto hat eine neue Angriffsmethode namens GPUBreach aufgedeckt, die erhebliche Sicherheitsrisiken für moderne GPUs darstellt. Diese Methode nutzt die RowHammer-Technik, um gezielt Bit-Flips im GDDR6-Speicher von GPUs zu erzeugen, was letztlich zu einer vollständigen Kontrolle über das Host-System führen kann. Diese Entdeckung stellt einen bedeutenden Fortschritt gegenüber früheren Angriffen wie GPUHammer dar, da sie nicht nur Datenkorruption verursacht, sondern auch die Möglichkeit bietet, CPU-Privilegien zu eskalieren.
GPUBreach ist besonders bemerkenswert, da es ohne die Deaktivierung der Input-Output Memory Management Unit (IOMMU) funktioniert, die normalerweise als Schutz gegen direkte Speicherzugriffe dient. Durch die Manipulation von vertrauenswürdigen Treiberzuständen innerhalb von IOMMU-gestatteten Puffern können Angreifer Kernel-Level-Speicherfehler auslösen und so die IOMMU-Schutzmechanismen umgehen. Dies hat schwerwiegende Folgen für Cloud-KI-Infrastrukturen, Multi-Tenant-GPU-Deployments und HPC-Umgebungen.
RowHammer ist ein bekanntes Problem bei DRAMs, bei dem wiederholte Zugriffe auf eine Speicherreihe elektrische Interferenzen verursachen können, die Bits in benachbarten Reihen umkippen lassen. Obwohl DRAM-Hersteller Hardware-Maßnahmen wie Error-Correcting Code (ECC) und Target Row Refresh (TRR) implementiert haben, um diese Angriffe abzuwehren, zeigt die Forschung, dass GPUs mit GDDR6-Speicher ebenfalls anfällig sind. GPUBreach erweitert diese Bedrohung, indem es GPU-Seitentabellen mit RowHammer korrumpiert und so eine Privilegieneskalation ermöglicht.
Die Forscher betonen, dass GPUBreach nicht nur die Genauigkeit von ML-Modellen beeinträchtigen kann, sondern auch in der Lage ist, geheime kryptografische Schlüssel von NVIDIA cuPQC zu leaken und CPU-Privilegieneskalation mit aktivierter IOMMU zu erreichen. Eine vorübergehende Abhilfe könnte die Aktivierung von ECC auf GPUs sein, obwohl bekannt ist, dass RowHammer-Angriffe wie ECCploit und ECC.fail diese Maßnahme überwinden können. Auf Desktop- oder Laptop-GPUs, wo ECC derzeit nicht verfügbar ist, gibt es keine bekannten Gegenmaßnahmen.
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