The Rowhammer vulnerability poses an increasing challenge with newer generations of DRAM and aggressive technology scaling. Existing mitigation techniques, such as Graphene, Twice, and Hydra, primarily rely on tracking activation counts for each row and issuing refreshes when a row reaches a predefined tracking threshold. However, these methods have inherent limitations, including inefficiencies in identifying rows genuinely at risk of bit flips. In this paper, we propose a novel framework called Rowhammer Vulnerability Count (RVC), which shifts the focus from activation count tracking to evaluating a row's actual vulnerability to bit flips. By selectively issuing refreshes only to rows on the verge of experiencing bit flips, RVC drastically reduces unnecessary refresh operations. We also demonstrate that prior works have incorrectly set tracking thresholds, leading to security flaws. Our evaluation shows that RVC achieves 95 - 99.99% improvement in mitigation induced refreshes when compared to Graphene, with no additional space overhead. Furthermore, RVC improves energy efficiency and reduces average LLC latency by up to 76.91%, making it a highly efficient and scalable solution for addressing Rowhammer in modern DRAM systems. These findings establish RVC as a superior approach for preventing Rowhammer, outperforming existing methods in both accuracy and efficiency.


翻译:随着新一代DRAM及激进工艺缩放的推进,Rowhammer漏洞带来的挑战日益严峻。现有缓解技术(如Graphene、Twice和Hydra)主要依赖追踪每行激活次数,并在行达到预设追踪阈值时发出刷新指令。然而,这些方法存在固有缺陷,例如难以准确识别真正面临比特翻转风险的行。本文提出一种名为Rowhammer脆弱性计数(RVC)的新型框架,将焦点从激活次数追踪转向评估行实际遭受比特翻转的脆弱性。通过仅对濒临比特翻转的行选择性执行刷新操作,RVC大幅减少了不必要的刷新行为。我们还证明,先前工作中设定的追踪阈值存在错误,导致安全隐患。评估结果表明,与Graphene相比,RVC将缓解引发的刷新操作降低了95%-99.99%,且无需额外空间开销。此外,RVC将能效提升最多76.91%并降低平均LLC延迟,使其成为应对现代DRAM系统中Rowhammer问题的高效可扩展解决方案。这些发现确立了RVC在准确性和效率方面均优于现有方法的Rowhammer防御技术。

0
下载
关闭预览

相关内容

《Palantir任务保障性软件安全标准(MA-S2)》
专知会员服务
27+阅读 · 5月30日
异常检测(Anomaly Detection)综述
极市平台
20+阅读 · 2020年10月24日
Xsser 一款自动检测XSS漏洞工具
黑白之道
14+阅读 · 2019年8月26日
Spooftooph - 用于欺骗或克隆蓝牙设备的自动工具
黑白之道
17+阅读 · 2019年2月27日
【泡泡图灵智库】密集相关的自监督视觉描述学习(RAL)
泡泡机器人SLAM
11+阅读 · 2018年10月6日
深度学习目标检测模型全面综述:Faster R-CNN、R-FCN和SSD
深度学习世界
10+阅读 · 2017年9月18日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
最新内容
分层反无人机系统发展新趋势
专知会员服务
7+阅读 · 9月3日
何为协作武器?
专知会员服务
10+阅读 · 9月1日
《理解认知战:超越信息》
专知会员服务
13+阅读 · 9月1日
美国战争部在GenAI.mil上推出OpenAI的ChatGPT Mil
专知会员服务
8+阅读 · 8月31日
人工智能赋能军事维护:重新定义国防战备
专知会员服务
5+阅读 · 8月31日
《美陆军野战手册(2026年):特种部队》
专知会员服务
9+阅读 · 8月31日
相关VIP内容
《Palantir任务保障性软件安全标准(MA-S2)》
专知会员服务
27+阅读 · 5月30日
相关基金
国家自然科学基金
4+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员