Una nueva investigación académica ha identificado múltiples ataques RowHammer contra unidades de procesamiento de gráficos (GPU) de alto rendimiento que podrían explotarse para aumentar los privilegios y, en algunos casos, incluso tomar el control total de un host.
Los esfuerzos han recibido el nombre en clave. Incumplimiento de GPU, GDDRMartilloy GeForge.
GPUBreach va un paso más allá que GPUHammer, demostrando por primera vez que los cambios de bits de RowHammer en la memoria de la GPU pueden inducir mucho más que corrupción de datos y permitir una escalada de privilegios y llevar a un compromiso total del sistema.
«Al corromper las tablas de páginas de la GPU a través de cambios de bits GDDR6, un proceso sin privilegios puede obtener lectura/escritura arbitraria de la memoria de la GPU y luego encadenarla en una escalada completa de privilegios de la CPU, generando un shell raíz, explotando errores de seguridad de la memoria en el controlador NVIDIA», Gururaj Saileshwar, uno de los autores del estudio y profesor asistente en la Universidad de Toronto, dicho en una publicación en LinkedIn.
Lo que hace notable a GPUBreach es que funciona incluso sin tener que desactivar la unidad de administración de memoria de entrada-salida (IOMMU), un componente de hardware crucial que garantiza la seguridad de la memoria al prevenir ataques de acceso directo a la memoria (DMA) y aislando cada periférico en su propio espacio de memoria.
«GPUBreach muestra que no es suficiente: al corromper el estado confiable del controlador dentro de los buffers permitidos por IOMMU, activamos escrituras fuera de límites a nivel del kernel, evitando por completo las protecciones de IOMMU sin necesidad de desactivarlo», agregó Saileshwar. «Esto tiene serias implicaciones para la infraestructura de IA en la nube, las implementaciones de GPU multiinquilino y los entornos HPC».
RowHammer es un error de confiabilidad de la memoria dinámica de acceso aleatorio (DRAM) de larga data donde los accesos repetidos (es decir, martilleo) a una fila de memoria pueden causar interferencia eléctrica que invierte bits (cambiando de 0 a 1 m o viceversa) en filas adyacentes. Esto socava las garantías de aislamiento fundamentales para los sistemas operativos y sandboxes modernos.
Los fabricantes de DRAM han implementado mitigaciones a nivel de hardware, como el Código de corrección de errores (ECC) y la Actualización de fila de destino (TRR), para contrarrestar esta línea de ataque.
Sin embargo, una investigación publicada en julio de 2025 por investigadores de la Universidad de Toronto amplió la amenaza a las GPU. GPUHammer, como se llama, es el primer ataque práctico RowHammer dirigido a GPU NVIDIA que utilizan memoria GDDR6. Emplea técnicas como el martilleo paralelo de subprocesos múltiples para superar los desafíos arquitectónicos inherentes a las GPU que anteriormente las hacían inmunes a los cambios de bits.
La consecuencia de un exploit exitoso de GPUHammer es una caída en la precisión del modelo de aprendizaje automático (ML), que puede degradarse hasta en un 80% cuando se ejecuta en una GPU.
GPUBreach extiende este enfoque para corromper las tablas de páginas de la GPU con RowHammer y lograr una escalada de privilegios, lo que resulta en lectura/escritura arbitraria en la memoria de la GPU. Más importante aún, se ha descubierto que el ataque filtró claves criptográficas secretas de NVIDIA CUPQCorganizar ataques de degradación de la precisión del modelo y obtener una escalada de privilegios de CPU con IOMMU habilitado.
«La GPU comprometida emite DMA (utilizando los bits de apertura en los PTE) en una región de la memoria de la CPU que permite el IOMMU (los propios buffers del controlador de la GPU)», dijeron los investigadores. «Al corromper este estado confiable del controlador, el ataque desencadena errores de seguridad de la memoria en el controlador del kernel de NVIDIA y obtiene una primitiva de escritura del kernel arbitraria, que luego se usa para generar un shell raíz».
Esta divulgación de GPUBreach coincide con otros dos trabajos simultáneos, GDDRHammer y GeForge, que también giran en torno a la corrupción de la tabla de páginas de la GPU a través de GDDR6 RowHammer y facilitan la escalada de privilegios del lado de la GPU. Al igual que GPUBreach, ambas técnicas se pueden utilizar para obtener acceso arbitrario de lectura/escritura a la memoria de la CPU.
Lo que GPUBreach se distingue es que también permite una escalada completa de privilegios de CPU, lo que lo convierte en un ataque más potente. GeForge, en particular, requiere que IOMMU esté deshabilitado para que funcione, mientras que GDDRHammer modifica el campo de apertura de la entrada de la tabla de páginas de la GPU para permitir que los usuarios sin privilegios CUDA kernel para leer y escribir toda la memoria de la CPU del host.
«Una diferencia principal es que GDDRHammer explota la tabla de páginas de último nivel (PT) y GeForge explota el directorio de páginas de último nivel (PD0)», dijeron los equipos detrás de los dos exploits de memoria de GPU. «Sin embargo, ambos trabajos pueden lograr el mismo objetivo de secuestrar la traducción de la tabla de páginas de la GPU para obtener acceso de lectura/escritura a la GPU y a la memoria del host».
Una mitigación temporal para hacer frente a estos ataques es habilitar ECC en la GPU. Dicho esto, cabe señalar que se ha descubierto que los ataques RowHammer como ECCploit y ECC.fail superan esta contramedida.
«Sin embargo, si los patrones de ataque inducen cambios de más de dos bits (que se muestran factibles en sistemas DDR4 y DDR5), el ECC existente no puede corregirlos e incluso puede causar una corrupción silenciosa de los datos; por lo que ECC no es una mitigación infalible contra GPUBreach», dijeron los investigadores. «En las GPU de escritorio o portátiles, donde ECC no está disponible actualmente, no conocemos mitigaciones».
