Rowhammer is a hardware vulnerability in dynamic random-access memory (DRAM) in which repeated accesses to aggressor rows can induce bit-flips in victim rows. This phenomenon violates a core assumption of conventional programming language semantics: reading or writing one memory location does not modify others. Despite the security importance of this phenomenon, there is no formal framework connecting Rowhammer faults with program behaviour. We present a probabilistic small-step operational semantics for an idealised imperative language subject to Rowhammer-style faults. The semantics abstracts from DRAM internals and semiconductor physics. A general probabilistic fault model parameterises the semantics, representing Rowhammer-style faults by assigning probabilities to bit-flips during read or write operations. The resulting distributions are propagated through programs using the standard monadic structure of probabilistic computation. As a case study, we formalise a well-known defence that places program variables sufficiently far apart in physical memory that an access to one variable cannot disturb another. We prove a distribution-independent semantic collapse theorem: for every finite execution, including prefixes of terminating and non-terminating executions, the protected projection of the probabilistic Rowhammer semantics is the Dirac distribution of the corresponding Rowhammer-free execution. We develop an observation-parametric account of secure information flow. Non-interference is expressed as a hyperproperty comparing the distributions of low observations from low-equivalent initial memories. Consequently, physical separation preserves non-interference for every admissible fault model, while every Rowhammer non-interference violation reflects a violation already present in the Rowhammer-free semantics. The development is fully mechanised in Lean using mathlib.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

综述 | Always-On Agents:LLM智能体持久状态与治理
专知会员服务
22+阅读 · 6月30日
【Manning2020新书】Elm 实战,344页pdf,Elm in Action
专知会员服务
51+阅读 · 2020年4月14日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18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
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
Single-Shot Object Detection with Enriched Semantics
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年8月29日
【推荐】用TensorFlow实现LSTM社交对话股市情感分析
机器学习研究会
11+阅读 · 2018年1月14日
干货|从LSTM到Seq2Seq
全球人工智能
15+阅读 · 2018年1月9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
0+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 · 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
VIP会员
相关主题
最新内容
软件定义无人机蜂群给防空带来全新压力
专知会员服务
7+阅读 · 10月13日
《半自主无人地面战车的互操作性》66页
专知会员服务
7+阅读 · 10月13日
迈向更智慧的军事情报
专知会员服务
7+阅读 · 10月12日
《美国陆军2026年野战手册 2-0 情报》
专知会员服务
6+阅读 · 10月12日
《基于启发式算法求解武器-目标分配问题》
专知会员服务
7+阅读 · 10月12日
《美陆军最新条令出版物 2-0 情报》
专知会员服务
9+阅读 · 10月10日
电子战测试与训练靶场:战前验证战备状态
专知会员服务
3+阅读 · 10月10日
《美国陆军如何作战》46页最新报告
专知会员服务
10+阅读 · 10月10日
相关资讯
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18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
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
Single-Shot Object Detection with Enriched Semantics
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年8月29日
【推荐】用TensorFlow实现LSTM社交对话股市情感分析
机器学习研究会
11+阅读 · 2018年1月14日
干货|从LSTM到Seq2Seq
全球人工智能
15+阅读 · 2018年1月9日
相关基金
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
0+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 · 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
Top
微信扫码咨询专知VIP会员