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식별 된 NVIDIA GPU의 측면 채널 공격과 해킹

루민

10 1444 4 2018.11.13 23:06

(오역및 의역이 있습니다. 원문 참고.)인텔이 칩 취약성으로 고생하고있는 유일한 제조업체가 아닌 것 같습니다. 캘리포니아 대학의 연구원은 NVIDIA의 그래픽 칩에서 가능한 세 가지 측면 채널 공격을 발견했습니다. Meltdown and Spectre 결함과는 완전히 다른 반면, 그럼에도 불구하고 그들은 걱정스러운 듯합니다.이러한 공격으로 가해자는 사용자 암호를 알아 내고 온라인 활동을 모니터링하며 기계 학습을 사용하여 숨겨진 신경 네트워크의 특성을 해독 할 수 있습니다. 밝은면은 고도로 숙련 된 개인이이 방법을 사용하여 개인 정보를 도용 할 수 있어야하며 다운로드 된 앱에 악성 프로그램이 포함되어야한다는 것입니다. <img src="https://img2.quasarzone.co.kr/img/data/img/editor/1811/1811___1666803563.png" title="4c9721ac387bb2488db578e58924d014_1542117537_9466.PNG" style="max-width:100%; height:auto;">이러한 공격은 OpenGL 및 DirectX와 같은 API를 사용하여 수행됩니다. 이 그래픽 API는 사용자 수준의 액세스 권한을 가진 모든 앱에서 액세스 할 수 있으므로 관리자 수준의 액세스 없이도 수행 할 수 있습니다. 과거에는 이러한 해킹이 가능하지 않았지만 이제는 GPU가 점점 더 많은 작업에 활용되고 있습니다. 간단한 하드웨어 가속에서부터 클라우드 컴퓨팅에 이르기까지 NVIDIA의 하드웨어는 매 년마다 채택률이 증가하고 있습니다. 온라인 활동 추적 첫 번째 종류의 공격은 웹에서 사용자 활동을 추적하여 도움을줍니다. 피해자가 악성 앱을 열면 OpenGL을 통해 스파이를 만들어 GPU를 사용하는 브라우저를 모니터링합니다. 모든 웹 사이트는 개체 수와 렌더링되는 개체의 크기가 다르기 때문에 GPU 사용률 측면에서 고유 추적을 제공합니다. <img src="https://img2.quasarzone.co.kr/img/data/img/editor/1811/1811___2001987719.png" title="4c9721ac387bb2488db578e58924d014_1542117798_7981.PNG" style="max-width:100%; height:auto;">연구원들은 시간 경과에 따른 VRAM 사용량 또는 GPU 성능 수준을 모니터링하고이 수치를 기계 학습 기반 분류기에 제공하여 웹 사이트 지문을 높은 정확도로 획득했습니다. 스파이는 웹에서 사용자가 수행 한 작업을 완전히 모니터링 할 수있는 충분한 정보를 안정적으로 얻을 수 있습니다. 암호두 번째 공격에서 저자는 사용자 암호를 추출했습니다. 사용자가 문자를 입력 할 때마다 전체 암호 텍스트 상자가 텍스처로 GPU의 VRAM으로 오프로드됩니다. 연속적인 메모리 스왑 간의 간격을 모니터링하면 문자 수와 키 입력 사이의 시간이 나타납니다. 암호를 해독하는 데 사용할 수 있습니다.클라우드 컴퓨팅세 번째 공격은 클라우드에서 전산 응용 프로그램을 대상으로합니다. 공격자는 피해자의 응용 프로그램과 함께 작동하는 GPU에서 악성 컴퓨터 작업 부하를 시작합니다. 신경 네트워크 매개 변수에 따라 캐시, 메모리 및 기능 단위의 경합 강도 및 패턴이 측정 될 수있는 시간에 따라 다릅니다. 공격자는 획득 된 추적에 기계 학습 기반 분류를 사용하여 심층 신경 네트워크의 특정 계층에있는 신경 세포의 수와 같은 대상의 신경 네트워크 구조를 추출합니다. <img src="https://img2.quasarzone.co.kr/img/data/img/editor/1811/1811___2094185408.png" title="4c9721ac387bb2488db578e58924d014_1542117938_7349.PNG" style="max-width:100%; height:auto;"> 이러한 결과는 NVIDIA에보고되었으며 시스템 관리자가 사용자 수준 프로세스에 대한 성능 통계 액세스를 차단할 수있는 옵션을 제공하여 패치 할 수있는 녹색 계획을 세웠습니다. 연구 보고서의 초안은 AMD 및 Intel 보안 팀과 공유되어 하드웨어 결함을 확인할 수있었습니다.

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