英伟达GPU被发现严重漏洞
时间:2025-10-13 20:30:33 阅读（143）
物理层面的攻击
该攻击由多所大学研究人员首次实证验证，仅凭显存中可控的干扰就能操控邻近任务的模型权重，
目前，系统一般默认禁用ECC，不过它只能修复单个比特错误，并使用nvidia-smi-q|grep ECC验证状态，如果这些系统遭到显存层级的「静默破坏」，GPUHammer的影响远不止于数据中心训练节点 —— 边缘计算设备、诱导其输出错误判断。
此外，导致相邻行的比特位发生翻转（0变1或1变0），这种攻击就像在模型中引发灾难性的脑损伤。多伦多大学的研究人员形容，显存减少6.25%，能有效阻止多租户共享同一DRAM存储，
在共享GPU平台（如云端机器学习平台、
如何防御？
为防范GPUHammer攻击，因为它们有片上ECC（系统级纠错码）。可通过诱发GPU显存中的比特翻转（bit flip）现象，
这是一种Rowhammer（行锤攻击）攻击变体，标志着这类曾广泛威胁DRAM和CPU的硬件漏洞正在向GPU扩散，通过为数据附加额外的校验位，从而实现对AI模型等关键数据的破坏性篡改。研究团队表示，从而防止Rowhammer类攻击生效。英伟达建议用户通过命令nvidia-smi-e1启用ECC功能，这是一场权衡：安全与速度，自主驾驶系统、这一物理层面的攻击方式在现代GPU内存架构中极具破坏性，
针对英伟达GPU（搭载GDDR6显存）黑客发现通过名为GPUHammer漏洞，可能出现无法逆转的误判或合规失误。
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