Rowhammer llega a las GPU
Investigadores de seguridad han presentado nuevos datos que indican que la vulnerabilidad Rowhammer, considerada durante años un problema de las CPU, también supone una amenaza para las tarjetas gráficas de gama alta. Rowhammer es una técnica de ataque contra los módulos de memoria RAM en la que el acceso repetido a las mismas celdas puede provocar fallos físicos en bits vecinos, lo que puede comprometer la integridad de los datos o permitir que un atacante tome el control del sistema. Hasta ahora, estos ataques se habían estudiado casi exclusivamente en el contexto de las CPU, pero la nueva investigación muestra que las GPU modernas, incluidos los modelos de gama alta de Nvidia, también son vulnerables a este tipo de amenaza.
Según los autores del trabajo, es la primera vez que se demuestra que las GPU pueden ser vulnerables al efecto directo de Rowhammer, lo que abre «un nuevo territorio» para los ciberataques. Tradicionalmente, se consideraba más difícil manipular las tarjetas gráficas de esta manera, ya que su arquitectura difiere de la de la memoria RAM del sistema, y durante mucho tiempo se creyó que las particularidades de la estructura de las GPU dificultaban explotar esta vulnerabilidad. Sin embargo, las pruebas realizadas han demostrado lo contrario: basta con disponer de cierto nivel de acceso y poder trabajar con la memoria de la GPU mediante marcos de computación para provocar un efecto similar al Rowhammer clásico en una CPU.
La vulnerabilidad es especialmente peligrosa porque las tarjetas gráficas se utilizan no solo para jugar, sino también para cálculos científicos, tareas de inteligencia artificial, procesamiento de grandes volúmenes de datos y operaciones en centros de datos. Cuanto más potente es la GPU, más probable es que se utilice en sistemas críticos. Los investigadores advierten de que, si se compromete la memoria de una GPU, un atacante puede interferir en los cálculos o en un modelo de IA en entrenamiento, dañar datos o alterar los resultados del procesamiento.
Aunque por ahora no hay constancia de que esta nueva técnica se haya utilizado en ataques reales, los expertos creen que los desarrolladores de controladores y los fabricantes de hardware deben revisar sus métodos para proteger la memoria de las tarjetas gráficas. Las GPU se están convirtiendo rápidamente en un elemento clave de los sistemas de computación y, por tanto, también en un objetivo atractivo para los ataques. Los investigadores subrayan que ahora hay que considerar Rowhammer una amenaza tanto para las CPU como para las GPU, sobre todo en el segmento de alto rendimiento.
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Un nuevo estudio de investigadores desmonta con cuidado el mito de que las tarjetas gráficas viven más tranquilas que los procesadores. Rowhammer, una técnica que hace tiempo se convirtió en un meme entre los expertos en seguridad, ha encontrado otro hogar. Las GPU, que hasta ayer parecían un mundo autónomo con sus propias reglas, ahora se asemejan más a un hermano adoptivo de las CPU, con sus mismos problemas heredados.
Es interesante ver cómo los fabricantes hacen como si no hubiera pasado nada. La memoria «funciona según lo previsto», la arquitectura «está protegida por las particularidades del diseño»: llevamos años oyendo lo mismo. Y cada vez se descubre que esas particularidades del diseño sirven sobre todo para protegerse de preguntas incómodas. Y, para colmo, los ataques no leen los folletos publicitarios.
Ahora la vulnerabilidad afecta a Nvidia, esa misma empresa a la que muchos consideran un semidiós del mercado de la computación. Sus GPU están en centros de datos, entrenan modelos y controlan simulaciones. Y resulta que en este santuario aparece un método de ataque más antiguo que la mayoría de los profesionales de TI. Qué incómodo.
Se avecina una carrera de parches, actualizaciones y promesas de que «esto no volverá a ocurrir». Aunque la apuesta por escalar la capacidad de cálculo ya ha convertido cualquier microchip en un objetivo. Rowhammer se limita a recordar que el hardware no es magia, sino un conjunto de debilidades previsibles. Y cuanto más potente es el dispositivo, más fuerte resuena el golpe en la memoria.
