Кибербезопасность Aug 28, 2026В закладки

Исследователи представляют GPUThor, атаку Rowhammer, применённую к GPU NVIDIA, которая обходит защиту памяти ECC на модели RTX A6000 и получает привилегии root на хост-машине. Новый вектор эскалации привилегий, затрагивающий аппаратный уровень.
GPUThor — это атака типа Rowhammer (Row Hammer), примененная к GPU NVIDIA. Описана исследователями и освещена The Hacker News. Она нацелена на память GDDR6 в NVIDIA RTX A6000 и позволяет обойти ECC (Error-Correcting Code, память с коррекцией ошибок) — аппаратную защиту, которая должна делать Rowhammer неэффективной.
Конечная цель: получить root-оболочку на машине из непривилегированного контекста (escalation до root-оболочки). Результат продемонстрирован на карте NVIDIA RTX A6000.
Rowhammer (в переводе — «молоток для строк») — это техника атаки, которая использует физический дефект микросхем памяти DRAM: при очень быстром и частом доступе к одной строке ячеек памяти можно вызвать переключение битов (bit flips) в соседних строках — без прямого доступа к ним. Эти переключения битов могут нарушать критически важные данные: криптографические ключи, записи таблицы страниц, биты разрешений.
ECC (память с коррекцией ошибок) — это классическая аппаратная защита от Rowhammer: чип обнаруживает и исправляет ошибки битов на лету. Профессиональные GPU (RTX A6000, A100, H100) оснащены ECC именно по этой причине — для рабочих нагрузок ML/HPC, где целостность вычислений критически важна.
GPUThor демонстрирует, что эта защита не абсолютна на RTX A6000.
Наиболее уязвимы среды, где несколько пользователей или ВМ делят физический GPU:
Потребительские GPU без ECC (RTX 4090, RTX 5090) не защищены ECC — но GPUThor демонстрирует именно обход ECC на профессиональном оборудовании. Потребительские GPU имеют другие профили уязвимостей Rowhammer.
GPUThor вписывается в более широкую тенденцию: атаки на уровне оборудования на GPU становятся более изощренными по мере того, как GPU становятся критически важными компонентами инфраструктуры. В 2026 году GPU A6000 в кластере ML обрабатывает конфиденциальные данные обучения, веса проприетарных моделей и потенциально токены аутентификации.
Эскалация привилегий до root-оболочки из GPU-контекста — если техника воспроизводима и обобщаема — это сценарий, который команды безопасности гипермасштабируемых платформ воспринимают очень серьезно.
Rowhammer был описан на DRAM (системная память) с 2014 года. Применение его к GDDR (графическая память) сложнее, так как архитектура памяти, контроллер и тайминги отличаются. GPUThor демонстрирует, что принцип остается применимым к GDDR6 с ECC — первое заметное достижение на профессиональном оборудовании NVIDIA.
Что нужно сделать сейчас:
nvidia.com/en-us/security/) — следите за выпуском специального advisory по GPUThor.Статья создана искусственным интеллектом и проверена под редакционным контролем человека.