論文の概要: Exploiting Inaccurate Branch History in Side-Channel Attacks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.07263v1
- Date: Sun, 08 Jun 2025 19:46:43 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-06-10 21:10:47.094569
- Title: Exploiting Inaccurate Branch History in Side-Channel Attacks
- Title(参考訳): サイドチャネル攻撃における不正確な分岐履歴の爆発
- Authors: Yuhui Zhu, Alessandro Biondi,
- Abstract要約: 本稿では,リソース共有と競合が広く実装されているが文書化されていない2つの特徴,バイアスフリー分岐予測と分岐履歴推定にどのように影響するかを検討する。
これらの機能は、ブランチ履歴バッファ(BHB)の更新動作を不注意に修正し、悪意のある誤定義を引き起こす新しいプリミティブを作成することができる。
2つのSpectre攻撃、すなわちSpectre-BSEとSpectre-BHSと、BiasScopeと呼ばれるクロスプライマリ制御フローサイドチャネル攻撃である。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 54.218160467764086
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Modern out-of-order CPUs heavily rely on speculative execution for performance optimization, with branch prediction serving as a cornerstone to minimize stalls and maximize efficiency. Whenever shared branch prediction resources lack proper isolation and sanitization methods, they may originate security vulnerabilities that expose sensitive data across different software contexts. This paper examines the fundamental components of modern Branch Prediction Units (BPUs) and investigates how resource sharing and contention affect two widely implemented but underdocumented features: Bias-Free Branch Prediction and Branch History Speculation. Our analysis demonstrates that these BPU features, while designed to enhance speculative execution efficiency through more accurate branch histories, can also introduce significant security risks. We show that these features can inadvertently modify the Branch History Buffer (BHB) update behavior and create new primitives that trigger malicious mis-speculations. This discovery exposes previously unknown cross-privilege attack surfaces for Branch History Injection (BHI). Based on these findings, we present three novel attack primitives: two Spectre attacks, namely Spectre-BSE and Spectre-BHS, and a cross-privilege control flow side-channel attack called BiasScope. Our research identifies corresponding patterns of vulnerable control flows and demonstrates exploitation on multiple processors. Finally, Chimera is presented: an attack demonstrator based on eBPF for a variant of Spectre-BHS that is capable of leaking kernel memory contents at 24,628 bit/s.
- Abstract(参考訳): 現代のアウトオブオーダーCPUは、パフォーマンス最適化のための投機的実行に大きく依存しており、分岐予測はストールを最小化し、効率を最大化するための基盤となる。
共有ブランチ予測リソースに適切な分離と衛生方法がない場合、それらは、異なるソフトウェアコンテキストにまたがる機密データを露出するセキュリティ脆弱性を発生させる可能性がある。
本稿では,最新の分岐予測ユニット (BPU) の基本コンポーネントについて検討し,リソース共有と競合が広く実装されているが文書化されていない2つの特徴であるバイアスフリー分岐予測と分岐履歴推定に与える影響について検討する。
分析の結果,これらのBPU機能は,より正確な分岐履歴によって投機的実行効率を向上させるように設計されている一方で,重大なセキュリティリスクも生じていることがわかった。
これらの機能は、ブランチ履歴バッファ(BHB)の更新動作を不注意に修正し、悪意のある誤定義を引き起こす新しいプリミティブを作成することができる。
この発見は、ブランチヒストリーインジェクション(BHI)のために、これまで未知のクロスプライベートアタックサーフェスを公開する。
これらの結果から,2つのSpectre攻撃,すなわちSpectre-BSEとSpectre-BHSの3つの新しい攻撃プリミティブと,BiasScopeと呼ばれるクロスプライベート制御フローサイドチャネル攻撃を示す。
本研究は、脆弱な制御フローのパターンを特定し、複数のプロセッサ上でのエクスプロイトを実証する。
最後に、Chimeraは、24,628bit/sでカーネルメモリ内容をリークできるSpectre-BHSの変種に対するeBPFに基づく攻撃デモである。
関連論文リスト
- MISLEADER: Defending against Model Extraction with Ensembles of Distilled Models [56.09354775405601]
モデル抽出攻撃は、クエリアクセスを通じてブラックボックスモデルの機能を複製することを目的としている。
既存のディフェンスでは、アタッカークエリにはオフ・オブ・ディストリビューション(OOD)サンプルがあることを前提としており、不審な入力を検出し破壊することができる。
OOD仮定に依存しない新しい防衛戦略であるMISLEADERを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-06-03T01:37:09Z) - CANTXSec: A Deterministic Intrusion Detection and Prevention System for CAN Bus Monitoring ECU Activations [53.036288487863786]
物理ECUアクティベーションに基づく最初の決定論的侵入検知・防止システムであるCANTXSecを提案する。
CANバスの古典的な攻撃を検知・防止し、文献では調査されていない高度な攻撃を検知する。
物理テストベッド上での解法の有効性を実証し,攻撃の両クラスにおいて100%検出精度を達成し,100%のFIAを防止した。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-05-14T13:37:07Z) - Detecting speculative data flow vulnerabilities using weakest precondition reasoning [4.713817702376467]
本稿では,データフローの脆弱性であるSpectre-STLとSpectre-PSFを最弱条件推論を用いて検出する手法を提案する。
文献における関連するアプローチを検証するために,本手法をリトマステストのスイートで検証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-04-27T07:02:15Z) - Lost and Found in Speculation: Hybrid Speculative Vulnerability Detection [15.258238125090667]
本稿では,IFT(Information Flow Tracking)とハードウェアファジィを構成する,新たなシリコン前検証手法であるSpecureを紹介し,投機的実行リークに対処する。
Specureは、RISC-V BOOMプロセッサのこれまで見過ごされていた投機的実行脆弱性を特定し、既存のファジィ技術よりも6.45倍高速な脆弱性検索空間を探索する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-29T21:42:06Z) - Let the Noise Speak: Harnessing Noise for a Unified Defense Against Adversarial and Backdoor Attacks [31.291700348439175]
機械学習に対する悪意のあるデータ操作攻撃は、安全クリティカルなアプリケーションにおける信頼性を損なう。
再建型侵入検知システムであるNoiSecを提案する。
NoiSecは、テスト入力からノイズを取り除き、ノイズから基礎となる特徴を抽出し、それらを活用して、システマティックな悪意のある操作を認識する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-18T21:44:51Z) - Watch the Watcher! Backdoor Attacks on Security-Enhancing Diffusion Models [65.30406788716104]
本研究では,セキュリティ強化拡散モデルの脆弱性について検討する。
これらのモデルは、シンプルで効果的なバックドア攻撃であるDIFF2に非常に感受性があることを実証する。
ケーススタディでは、DIFF2は、ベンチマークデータセットとモデル間で、パーフィケーション後の精度と認定精度の両方を著しく削減できることを示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-14T02:39:43Z) - Carry Your Fault: A Fault Propagation Attack on Side-Channel Protected LWE-based KEM [12.164927192334748]
本稿では,LWE方式の鍵カプセル化機構のサイドチャネル保護マスク実装に対する新たな障害攻撃を提案する。
我々は、A2Bにおける加算器搬送チェーンのデータ依存を利用して、機密情報を抽出する。
キーバーに対する重要な復旧攻撃を示すが、サーバーのような他のスキームにも漏れがある。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-25T11:18:43Z) - DRSM: De-Randomized Smoothing on Malware Classifier Providing Certified
Robustness [58.23214712926585]
我々は,マルウェア検出領域の非ランダム化スムース化技術を再設計し,DRSM(De-Randomized Smoothed MalConv)を開発した。
具体的には,実行可能ファイルの局所構造を最大に保ちながら,逆数バイトの影響を確実に抑制するウィンドウアブレーション方式を提案する。
私たちは、マルウェア実行ファイルの静的検出という領域で、認証された堅牢性を提供する最初の人です。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-20T17:25:22Z) - Adversarial EXEmples: A Survey and Experimental Evaluation of Practical
Attacks on Machine Learning for Windows Malware Detection [67.53296659361598]
EXEmplesは、比較的少ない入力バイトを摂動することで、機械学習に基づく検出をバイパスすることができる。
我々は、機械学習モデルに対する過去の攻撃を包含し、一般化するだけでなく、3つの新たな攻撃を含む統一フレームワークを開発する。
これらの攻撃はFull DOS、Extended、Shiftと呼ばれ、DOSヘッダをそれぞれ操作し、拡張し、第1セクションの内容を変更することで、敵のペイロードを注入する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-17T07:16:57Z)
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。