توصي NVIDIA بتخفيف عملاء أحد خطوط منتجات GPU التي ستؤدي إلى تدهور الأداء بنسبة تصل إلى 10 في المائة في محاولة لحماية المستخدمين من مآثر يمكن أن تتيح للمتسللين تخريب مشاريع عمل عمل وربما يسبب تنازلات أخرى.
تأتي هذه الخطوة استجابةً للهجوم ، حيث تم عرض فريق من الباحثين الأكاديميين ضد RTX A6000 من NVIDIA ، وهو وحدة معالجة الرسومات المستخدمة على نطاق واسع للحوسبة عالية الأداء المتاحة من العديد من الخدمات السحابية. الضعف الذي اكتشفه الباحثون يفتحون GPU أمام Rowhammer ، وهي فئة من الهجوم تستغل الضعف المادي في وحدات رقاقة DRAM التي تخزن البيانات.
يسمح Rowhammer للمتسللين بتغيير أو إفساد البيانات المخزنة في الذاكرة عن طريق الوصول بسرعة ومتكررة – أو يدق – صفًا ماديًا من خلايا الذاكرة. من خلال التخلص من الصفوف التي تم اختيارها بعناية بشكل متكرر ، يستحث هذا الهجوم تقلبات بت في الصفوف القريبة ، مما يعني أن الصفر الرقمي يتم تحويله إلى واحد أو العكس. حتى الآن ، تم إظهار هجمات Rowhammer فقط ضد رقائق الذاكرة لمحافظة وحدات المعالجة المركزية ، وتستخدم في مهام الحوسبة العامة.
مثل تلف الدماغ الكارثي
لقد تغير ذلك الأسبوع الماضي حيث كشف الباحثون عن GPUHHAHMER ، أول هجوم معروف ناجح على ROWHAMMER على وحدة معالجة الرسومات المنفصلة. تقليديًا ، تم استخدام وحدات معالجة الرسومات لتقديم الرسومات وكسر كلمات المرور. في السنوات الأخيرة ، أصبحت وحدات معالجة الرسومات وحدات معالجة الرسومات العمل لمهام مثل الحوسبة عالية الأداء ، والتعلم الآلي ، والشبكات العصبية ، وغيرها من استخدامات الذكاء الاصطناعي. لم تستفد أي شركة أكثر من ذراع الذكاء الاصطناعي و HPC من Nvidia ، والتي أصبحت الأسبوع الماضي أول شركة تصل إلى تقييم بقيمة 4 تريليونات دولار. وقال الباحثون إنه في حين أظهر الباحثون هجومهم ضد A6000 فقط ، فمن المحتمل أن يعمل ضد وحدات معالجة الرسومات الأخرى من NVIDIA.
تمكن استغلال الباحثين من استغلال المفهوم من العبث بنماذج الشبكة العصبية العميقة المستخدمة في التعلم الآلي لأشياء مثل القيادة المستقلة ، وتطبيقات الرعاية الصحية ، والتصوير الطبي لتحليل عمليات مسح التصوير بالرنين المغناطيسي. تقلب Gpuhammer جزءًا واحدًا في أسعار وزن النموذج – على سبيل المثال في Y ، حيث يتم تمثيل نقطة عائمة على أنها X Times 2ذ. يمكن أن يزيد الوجه المفرد من قيمة الأسعار بمقدار 16. والنتيجة هي تغيير وزن النموذج بواسطة 216وقال غوروراج سيلشوار ، أستاذ مساعد في جامعة تورنتو والمؤلف المشارك لورقة أكاديمية تُظهر الهجوم ، وهو أستاذ مساعد في جامعة تورنتو ومؤلف مشارك لورقة أكاديمية تُظهر الهجوم ، إن دقة النموذج المتدهورة من 80 في المائة إلى 0.1 في المائة.
