Speculation is fundamental to achieving high CPU performance, yet it enables vulnerabilities such as Spectre attacks, which remain a significant challenge to mitigate without incurring substantial performance overheads. These attacks typically unfold in three steps: they speculatively access sensitive data (access), alter the cache state (transmit), and then utilize a cache timing attack (e.g., Flush+Reload) to extract the secret (receive). Most Spectre attacks exploit a cache timing side channel during the transmit and receive steps. Our key observation is that Spectre attacks do not require the transmit instruction to complete before mis-prediction is detected and mis-speculated instructions are squashed. Instead, it suffices for the instruction to execute and dispatch a request to the memory hierarchy. Responses from memory that arrive after squashing occurs still alter the cache state, including those related to mis-speculated memory accesses. We therefore propose a novel mitigation technique, Cancellable Memory Requests (CMR), that cancels mis-speculated memory requests. Immediately upon squashing, a cancellation is sent to the cache hierarchy, propagating downstream and preventing any changes to caches that have not yet received a response. This reduces the likelihood of cache state changes, thereby reducing the likelihood of Spectre attacks succeeding. We implement CMR on gem5 and show that it thwarts practical Spectre attacks, and has near-zero performance overheads. We show that CMR can completely thwart Spectre attacks in four real-world processors with realistic system configurations.


翻译:推测执行是实现高CPU性能的基础,但它也催生了诸如Spectre攻击等漏洞。这些攻击在不对性能造成显著开销的情况下进行缓解,仍然是一个重大挑战。Spectre攻击通常分为三个步骤:推测性地访问敏感数据(访问阶段)、改变缓存状态(传输阶段),然后利用缓存计时攻击(例如Flush+Reload)来提取秘密信息(接收阶段)。大多数Spectre攻击在传输和接收阶段利用缓存计时侧信道。我们的关键观察是,Spectre攻击并不要求在检测到错误预测并清除错误推测指令之前完成传输指令的执行。相反,只要指令执行并向内存层次结构发出请求就足够了。在清除操作发生后到达的内存响应仍然会改变缓存状态,包括那些与错误推测内存访问相关的响应。因此,我们提出了一种新颖的缓解技术——可取消内存请求(CMR),用于取消错误推测的内存请求。在清除操作发生时,立即向缓存层次结构发送取消请求,该请求向下游传播,防止任何尚未收到响应的缓存发生状态改变。这降低了缓存状态改变的可能性,从而降低了Spectre攻击成功的可能性。我们在gem5模拟器上实现了CMR,并证明它能够阻止实际的Spectre攻击,且性能开销近乎为零。我们进一步证明,在四种采用实际系统配置的真实处理器中,CMR能够完全阻止Spectre攻击。

0
下载
关闭预览

相关内容

Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+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
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
34+阅读 · 2022年2月15日
VIP会员
最新内容
无人机自主控制与人工智能:系统性综述
专知会员服务
6+阅读 · 今天7:25
巡飞弹与反无人机系统——现代战场的两大支柱
专知会员服务
2+阅读 · 今天6:54
《打造“黄金舰队”》57页报告
专知会员服务
1+阅读 · 今天6:52
《北约数字教官网络发展路径》128页报告
专知会员服务
1+阅读 · 今天6:33
ECCV 2026 | MIMFlow:MIM与归一化流统一图像生成
专知会员服务
6+阅读 · 6月25日
网状网络及其在军事领域的运用
专知会员服务
7+阅读 · 6月25日
无美国参与的欧洲战争方式(万字长文)
专知会员服务
8+阅读 · 6月25日
《国防领域敏感性分析白皮书》
专知会员服务
9+阅读 · 6月25日
综述 | 从问答到任务完成:Agent系统与Harness设计
专知会员服务
10+阅读 · 6月24日
Agentic RL:框架、实践与长程智能体训练
专知会员服务
10+阅读 · 6月24日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+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
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员