論文の概要: Understanding RowHammer Under Reduced Refresh Latency: Experimental Analysis of Real DRAM Chips and Implications on Future Solutions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.11745v1
• Date: Mon, 17 Feb 2025 12:39:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-18 14:07:54.728625
• Title: Understanding RowHammer Under Reduced Refresh Latency: Experimental Analysis of Real DRAM Chips and Implications on Future Solutions
• Title（参考訳）: リフレッシュレイテンシ低減下でのRowHammerの理解:実DRAMチップの実験的解析と今後の課題
• Authors: Yahya Can Tuğrul, A. Giray Yağlıkçı, İsmail Emir Yüksel, Ataberk Olgun, Oğuzhan Canpolat, Nisa Bostancı, Mohammad Sadrosadati, Oğuz Ergin, Onur Mutlu,
• Abstract要約: RowHammerはDRAMの読み出し障害機構で、DRAMセルの行(DRAM行)に繰り返しアクセスすると、物理的に近くのDRAM行(victim row)でビットフリップが誘導される。 より新しいDRAMチップ世代では、これらのメカニズムはより積極的に予防リフレッシュを行い、より大きなパフォーマンス、エネルギ、または面積オーバーヘッドを引き起こす。 実DRAMチップにおけるリフレッシュレイテンシとRowHammer特性の相互作用に関する厳密な実験を行った。 以上の結果から, 攻撃性緩和のための部分電荷復元(PaCRAM)は, 5つの最先端RowHammer緩和機構によって引き起こされる性能とエネルギーオーバーヘッドを低減することが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.157443107603247
• License:
• Abstract: RowHammer is a major read disturbance mechanism in DRAM where repeatedly accessing (hammering) a row of DRAM cells (DRAM row) induces bitflips in physically nearby DRAM rows (victim rows). To ensure robust DRAM operation, state-of-the-art mitigation mechanisms restore the charge in potential victim rows (i.e., they perform preventive refresh or charge restoration). With newer DRAM chip generations, these mechanisms perform preventive refresh more aggressively and cause larger performance, energy, or area overheads. Therefore, it is essential to develop a better understanding and in-depth insights into the preventive refresh to secure real DRAM chips at low cost. In this paper, our goal is to mitigate RowHammer at low cost by understanding the impact of reduced preventive refresh latency on RowHammer. To this end, we present the first rigorous experimental study on the interactions between refresh latency and RowHammer characteristics in real DRAM chips. Our experimental characterization using 388 real DDR4 DRAM chips from three major manufacturers demonstrates that a preventive refresh latency can be significantly reduced (by 64%). To investigate the impact of reduced preventive refresh latency on system performance and energy efficiency, we reduce the preventive refresh latency and adjust the aggressiveness of existing RowHammer solutions by developing a new mechanism, Partial Charge Restoration for Aggressive Mitigation (PaCRAM). Our results show that PaCRAM reduces the performance and energy overheads induced by five state-of-the-art RowHammer mitigation mechanisms with small additional area overhead. Thus, PaCRAM introduces a novel perspective into addressing RowHammer vulnerability at low cost by leveraging our experimental observations. To aid future research, we open-source our PaCRAM implementation at https://github.com/CMU-SAFARI/PaCRAM.
• Abstract（参考訳）: RowHammerはDRAMの主要な読み出し障害機構であり、DRAMセルの行(DRAM行)に繰り返しアクセスすることで、物理的に近くのDRAM行(victim row)でビットフリップを誘導する。 堅牢なDRAM操作を保証するため、最先端の緩和機構は潜在的な犠牲者列の電荷を復元する(すなわち、予防的リフレッシュや電荷回復を行う)。 より新しいDRAMチップ世代では、これらのメカニズムはより積極的に予防リフレッシュを行い、より大きなパフォーマンス、エネルギ、または面積オーバーヘッドを引き起こす。 したがって、実際のDRAMチップを低コストで確保するために、予防リフレッシュに関するより深い理解と深い洞察を開発することが不可欠である。 本稿では、RowHammerのリフレッシュ遅延の低減がRowHammerに与える影響を理解することにより、低コストでRowHammerを緩和することを目的とする。 そこで本研究では,実DRAMチップにおけるリフレッシュレイテンシとRowHammer特性の相互作用に関する厳密な実験を行った。 3 つの大手メーカーの 388 実 DDR4 DRAM チップを用いた実験により,リフレッシュ遅延の防止効果が 64% 減少することを示した。 システム性能とエネルギー効率に及ぼす予防的リフレッシュ遅延の低減効果を検討するため,新しい機構である攻撃緩和用部分電荷復元(PaCRAM)を開発し,既存のRowHammerソリューションのアグレッシブ性を調整する。 以上の結果から,PaCRAMは5つの最先端RowHammer緩和機構によって引き起こされる性能とエネルギーオーバーヘッドを小さくすることがわかった。 そこでPaCRAMは、RowHammerの脆弱性を低コストで解決するための新しい視点を導入し、実験的な観察を生かした。 今後の研究を支援するため、我々はPaCRAMの実装をhttps://github.com/CMU-SAFARI/PaCRAMでオープンソース化しました。

関連論文リスト

• Preventing Rowhammer Exploits via Low-Cost Domain-Aware Memory Allocation [46.268703252557316]
  Rowhammerは、最新のDRAMベースのメモリを持つすべてのシステムの中心にあるハードウェアセキュリティの脆弱性である。 C Citadelは、Rowhammerの初期セキュリティエクスプロイトを防ぐ新しいメモリアロケータ設計である。 C Citadelは数千のセキュリティドメインを、平均7.4%のメモリオーバーヘッドでサポートし、パフォーマンスを損なわない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-23T18:41:14Z)
• Enabling Efficient and Scalable DRAM Read Disturbance Mitigation via New Experimental Insights into Modern DRAM Chips [0.0]
  ストレージ密度は、システムレベルの攻撃によって悪用される回路レベルの脆弱性であるDRAM読み取り障害を悪化させる。 既存の防御は効果がないか、違法に高価である。 1)DRAMベースのシステムの保護は、技術スケーリングが読み取り障害の脆弱性を増大させるにつれてコストが高くなり、2)既存のソリューションの多くはDRAM内部の独自知識に依存している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-27T13:12:03Z)
• ReToMe-VA: Recursive Token Merging for Video Diffusion-based Unrestricted Adversarial Attack [71.2286719703198]
  ビデオ拡散に基づく非制限アドリアック攻撃(ReToMe-VA)における再帰的トークンマージを提案する。 ReToMe-VAは、空間的非受容性を達成するために、Timestep-wise Adrial Latent Optimization (TALO)戦略を採用する。 ReToMe-VAには、ビデオフレーム間でトークンのマッチングとマージを行うRecursive Token Merging(ReToMe)メカニズムが導入されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-10T08:10:30Z)
• SHERL: Synthesizing High Accuracy and Efficient Memory for Resource-Limited Transfer Learning [63.93193829913252]
  本稿では,リソース制限シナリオに対するSHERLと呼ばれる革新的なMETL戦略を提案する。 初期経路では、中間出力は反冗長動作によって統合される。 遅延ルートでは、最小限の遅延事前トレーニングされたレイヤを利用することで、メモリオーバーヘッドのピーク需要を軽減できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-10T10:22:35Z)
• DRAM-Profiler: An Experimental DRAM RowHammer Vulnerability Profiling Mechanism [8.973443004379561]
  本稿では,DRAM-Profilerと呼ばれる低オーバーヘッドDRAM RowHammer脆弱性プロファイリング手法を提案する。 提案した試験ベクトルは,攻撃前の攻撃者と被害者行の空間的相関を意図的に弱め,評価を行う。 その結果、RowHammer攻撃のタイプと量において、異なるメーカーのチップ間で大きなばらつきがあることが判明した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-29T03:15:59Z)
• BreakHammer: Enhancing RowHammer Mitigations by Carefully Throttling Suspect Threads [5.767293823380473]
  RowHammerはDRAMの読み出し障害機構であり、DRAMセルの行(DRAM行)に繰り返しアクセスすることで、物理的に近くの他のDRAM行のビットフリップを誘導する。 RowHammerソリューションは、そのようなビットフリップを緩和する予防アクション(例えば、ハンマーされた行の隣接行をリフレッシュする)を実行する。 DRAMチップ世代よりも小さくなる技術がRowHammerを悪化させるにつれ、RowHammerソリューションのオーバーヘッドは極めて高価になる。 本研究では、RowHammerソリューションを起動するメモリアクセスのジェネレータを追跡し、スロットリングすることで、RowHammerソリューションのパフォーマンスオーバーヘッドに対処する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-20T22:09:38Z)
• Spatial Variation-Aware Read Disturbance Defenses: Experimental Analysis of Real DRAM Chips and Implications on Future Solutions [6.731882555515892]
  本報告では,読み出し障害の空間的変動の厳密な実DRAMチップ特性について述べる。 Sv"ardは、行レベルの読み取り障害プロファイルに基づいて、既存のソリューションの攻撃性を動的に適応する新しいメカニズムである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-28T19:00:55Z)
• HiRE: High Recall Approximate Top-$k$ Estimation for Efficient LLM Inference [68.59839755875252]
  HiREは2つの新しいコンポーネントから構成される: (i) (i) (i) (i) (i) (i) (i) (i) (i) (i) (ii) DA-TOP-$k$: 効率的なマルチデバイス近似トップ-k$演算子) (i) (i) (i) (i) (i) (i) (i) DA-TOP-$k$演算子) 。 我々は、10億のパラメータモデルにおいて、HiREがソフトマックスとフィードフォワード層の両方に適用され、ほぼ一致した事前学習と下流の精度を実現し、1台のTPUv5eデバイスで1.47Times$の推論遅延を高速化することを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-14T18:04:36Z)
• Threshold Breaker: Can Counter-Based RowHammer Prevention Mechanisms Truly Safeguard DRAM? [8.973443004379561]
  本稿では,Threshold Breakerと呼ばれる多面的障害注入攻撃手法を実験的に実証する。 ターゲットの行から遠い物理的距離で行をソフトアタックすることで、最も先進的なカウンターベース防御機構を効果的に回避することができる。 ケーススタディとして、現代のディープニューラルネットワーク(DNN)に対して対向重み攻撃を行うことにより、我々のメカニズムとよく知られた両面攻撃のパフォーマンス効率を比較する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-28T03:36:17Z)
• StrObe: Streaming Object Detection from LiDAR Packets [73.27333924964306]
  ローリングシャッターのLiDARはパケットのストリームとして出力され、それぞれ360degのカバレッジのセクターをカバーする。 現代の認識アルゴリズムは、データを処理する前に全スイープが構築されるのを待つ。 本稿では,LiDARパケットを取り込み,全スイープが構築されるのを待たずに検出ストリームを出力することで,レイテンシを最小化する新しいアプローチであるStrObeを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-12T14:57:44Z)
• Demand Responsive Dynamic Pricing Framework for Prosumer Dominated Microgrids using Multiagent Reinforcement Learning [59.28219519916883]
  本稿では,実時間価格(RTP)DR技術を実装したマルチエージェント強化学習に基づく意思決定環境を提案する。 提案手法は,従来のDR法に共通するいくつかの欠点に対処し,グリッド演算子とプロシューマーに大きな経済的利益をもたらす。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-23T01:44:57Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。