Cibersegurança Aug 28, 2026Adicionar aos favoritos

Pesquisadores apresentam GPUThor, um ataque Rowhammer aplicado a GPUs NVIDIA que contorna a memória ECC em uma RTX A6000 e obtém privilégios root na máquina host. Um novo vetor de escalonamento de privilégios que afeta a camada de hardware.
GPUThor é um ataque do tipo Rowhammer (Row Hammer) aplicado a GPUs NVIDIA. Documentado por pesquisadores acadêmicos e divulgado pelo The Hacker News, ele visa a memória GDDR6 de uma NVIDIA RTX A6000 e consegue contornar o ECC (Error-Correcting Code, memória de correção de erros) — uma proteção de hardware que deveria tornar o Rowhammer inoperante.
O objetivo final: obter um shell root na máquina a partir de um contexto não privilegiado (escalonamento de privilégios para um shell root). O resultado é documentado em uma placa NVIDIA RTX A6000.
Rowhammer (Martelo de Linha, em português) é uma técnica de ataque que explora um defeito físico em chips de memória DRAM: ao acessar muito rapidamente e com frequência uma linha de células de memória, é possível induzir inversões de bits (bit flips) em linhas adjacentes — sem acessá-las diretamente. Essas inversões podem corromper dados críticos: chaves criptográficas, entradas de tabela de páginas, bits de permissão.
O ECC (memória de correção de erros) é a resposta clássica de hardware ao Rowhammer: o chip detecta e corrige erros de bits em tempo real. GPUs profissionais (RTX A6000, A100, H100) incluem ECC justamente por isso — para cargas de trabalho de ML/HPC onde a integridade dos cálculos é crítica.
GPUThor demonstra que essa proteção não é absoluta na RTX A6000.
Os ambientes mais expostos são aqueles onde vários usuários ou VMs compartilham uma GPU física:
As GPUs para consumidor final sem ECC (RTX 4090, RTX 5090) não são protegidas pelo ECC — mas o GPUThor demonstra especificamente o contorno do ECC em hardware profissional. As GPUs para consumidor final têm outros perfis de vulnerabilidade ao Rowhammer.
GPUThor faz parte de uma tendência mais ampla: os ataques em nível de hardware em GPUs estão ganhando sofisticação à medida que as GPUs se tornam componentes críticos da infraestrutura. Em 2026, uma GPU A6000 em um cluster de ML processará dados confidenciais de treinamento, pesos de modelos proprietários e, potencialmente, tokens de autenticação.
Uma escalada de privilégios até o shell root a partir do contexto da GPU — se a técnica for reproduzível e generalizável — é um cenário que as equipes de segurança dos hyperscalers levam muito a sério.
Rowhammer foi documentado em DRAM (RAM do sistema) desde 2014. Aplicá-lo em GDDR (memória gráfica) é mais complexo porque a arquitetura de memória, o controlador e os timings são diferentes. GPUThor demonstra que o princípio continua explorável em GDDR6 com ECC — uma primeira notável em hardware profissional NVIDIA.
Ações imediatas:
nvidia.com/en-us/security/) — acompanhar a emissão de um aviso específico sobre o GPUThor.Artigo produzido por inteligência artificial, revisto sob controlo editorial humano.