Data memory-dependent prefetchers (DMPs) are a microarchitectural optimization recently introduced in mainstream desktop and server CPUs. Although DMPs offer performance improvements, they have been shown to enable side-channel leakage of secrets, even from constant-time code that has been hardened against Spectre attacks. Unfortunately, existing defenses either incur significant performance overhead or, as we show, fail to prevent all DMP leakage. In this work, we address this gap by designing a defense that is both secure and efficient. First, we propose a classification of DMP leakage, categorize existing and novel attacks, and analyze which leakage classes are mitigated by existing defenses. We validate this analysis empirically by implementing the first open-source DMPs on a RISC-V processor, showing that the only existing defense that aims to preserve DMP performance fails to protect against entire leakage classes. Next, we propose SecDMP, a provably secure and efficient hardware-based defense. SecDMP requires secrets to be marked in memory and ensures that DMPs never encode these secrets in the microarchitecture---without compromising performance for public data. We formally prove that SecDMP introduces no leakage beyond a baseline semantics without DMPs. Notably, when combined with speculative-execution defenses, SecDMP restores complete microarchitectural security for constant-time code. Finally, our empirical evaluation shows that SecDMP prevents all DMP leakage while incurring minimal performance overhead and hardware cost.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

MMDetection v2.0 训练自己的数据集
CVer
30+阅读 · 2020年8月9日
CVPR2019教程《胶囊网络(Capsule Networks)综述》,附93页PPT
GAN生成式对抗网络
29+阅读 · 2019年6月21日
深度学习中Attention Mechanism详细介绍:原理、分类及应用
深度学习与NLP
10+阅读 · 2019年2月18日
新型阻变存储器的物理研究与产业化前景
中国物理学会期刊网
13+阅读 · 2017年11月1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
0+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
国家自然科学基金
3+阅读 · 2014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
《美空军2026条令文件:对海压制作战》
专知会员服务
22+阅读 · 11月9日
人工智能与战争的未来
专知会员服务
9+阅读 · 11月8日
《Agent Mosaic:识别智能体LLM系统中的机密泄露》
专知会员服务
10+阅读 · 11月8日
人工智能在军事教育中的应用:若干视角与经验
专知会员服务
11+阅读 · 11月6日
“星链”减速与不断适应的乌克兰
专知会员服务
9+阅读 · 11月6日
美国中期选举之后:帕兰提尔面临不确定性?
专知会员服务
6+阅读 · 11月6日
相关VIP内容
相关基金
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
0+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
国家自然科学基金
3+阅读 · 2014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