Nvidia ha confirmado una vulnerabilidad grave de memoria estilo Rowhammer que investigadores han materializado en la demostración conocida como GPUHammer, un ataque capaz de inducir fallos y corrupción en memoria GPU que puede afectar de forma crítica a cargas de trabajo de inteligencia artificial y sistemas sensibles.
En términos generales el vector Rowhammer explota la susceptibilidad de celdas de memoria a sufrir bit flips por accesos repetidos a celdas adyacentes. En el contexto de GPUs la técnica GPUHammer demuestra que es posible comprometer la integridad de modelos y datos de entrenamiento o inferencia provocando errores en pesos de modelos, resultados impredecibles, caídas de procesos y pérdida de disponibilidad sin necesidad de acceso físico directo al hardware.
Las plataformas potencialmente afectadas incluyen estaciones de trabajo con GPU, servidores de IA y entornos en la nube. Nvidia ha reconocido el problema y está trabajando en parches de drivers y microcódigo; mientras tanto se recomiendan medidas preventivas tales como actualizar drivers y firmware, habilitar y verificar ECC cuando esté disponible, segregar cargas críticas, aplicar controles de acceso estricto y desplegar detección y mitigación a nivel de infraestructura. Proveedores cloud como AWS y Azure también suelen emitir parches y guías de mitigación por lo que es importante mantenerse al día con los avisos de seguridad.
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