論文の概要: PVAC: A RowHammer Mitigation Architecture Exploiting Per-victim-row Counting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.20576v1
- Date: Wed, 22 Apr 2026 13:56:38 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-04-23 15:36:11.156411
- Title: PVAC: A RowHammer Mitigation Architecture Exploiting Per-victim-row Counting
- Title(参考訳): PVAC: ビジター当たりのカウントを爆発させるRowHammerの緩和アーキテクチャ
- Abstract要約: DDR5は、攻撃的活動を追跡するために、ロールごとのアクティベーションカウント(PRAC)を導入している。
PRACは攻撃者を追跡するが、被害者を保護する。
被害者に基づくカウント機構であるPVAC(Per-Victim-row hAmmered Counting)を提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 8.49744530728153
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: As DRAM scaling exacerbates RowHammer, DDR5 introduces per-row activation counting (PRAC) to track aggressor activity. However, PRAC indiscriminately increments counters on every activation -- including benign refreshes -- while relying solely on explicit RFM operations for resets. Consequently, counters saturate even in an idle bank, triggering cascading mitigations and degrading performance. This vulnerability arises from a fundamental mismatch: PRAC tracks the aggressor but aims to protect the victim. We present Per-Victim-row hAmmered Counting (PVAC), a victim-based counting mechanism that aligns the counter semantics with the physical disturbance mechanism of RowHammer. PVAC increments the counters of victim rows, resets the activated row, and naturally bounds counter values under normal refresh. To enable efficient victim-based updates, PVAC employs a dedicated counter subarray (CSA) that performs all counter resets and increments concurrently with normal accesses, without timing overhead. We further devise an energy-efficient CSA layout that minimizes refresh-induced counter accesses. Through victim-based counting, PVAC supports higher hammering tolerance than PRAC while maintaining the same worst-case safety guarantee. Across benign workloads and adversarial attack patterns, PVAC avoids spurious Alerts, eliminates PRAC timing penalties, and achieves higher performance and lower energy consumption than prior PRAC-based defenses.
- Abstract(参考訳): DRAMスケーリングがRowHammerを悪化させるにつれて、DDR5は攻撃者アクティビティを追跡するために、ロールごとのアクティベーションカウント(PRAC)を導入している。
しかし、PRACは、リセットのための明示的なRAM操作のみに依存しながら、すべてのアクティベーション(良心的なリフレッシュを含む)のカウンタを無差別にインクリメントする。
その結果、カウンタはアイドルバンクでも飽和し、カスケード緩和と劣化性能を引き起こす。
PRACは攻撃者を追跡するが、被害者を保護することを目的としている。
本稿では, RowHammer の身体的障害機構とカウンターセマンティクスを一致させる被害者ベースのカウント機構である Per-Victim-row hAmmered Counting (PVAC) を提案する。
PVACは、犠牲者行のカウンタを増やし、アクティベートされた行をリセットし、通常のリフレッシュの下で自然にカウンタ値をバウンドする。
効率的な犠牲者ベースの更新を可能にするために、PVACは専用のカウンタサブアレイ(CSA)を採用しており、通常のアクセスと同時にカウンタリセットとインクリメントを実行する。
さらに、リフレッシュによって引き起こされるカウンタアクセスを最小限に抑えるエネルギー効率の良いCSAレイアウトを考案する。
被害者によるカウントにより、PVACはPRACよりも高いハンマー耐性をサポートし、最悪の安全保証を維持している。
意地悪なワークロードや敵の攻撃パターンを越えて、PVACは急激なアラートを回避し、PRACタイミングのペナルティを排除し、以前のPRACベースの防御よりも高いパフォーマンスと低エネルギー消費を達成する。
関連論文リスト
- Just Noticeable Difference Modeling for Token Compression in Vision-Language-Action Models [62.522141464687195]
本稿では,単に目立った差分(JND)の原理を具体化するためのアクションJNDを紹介する。
トークンの変化は、誘導された行動偏差が許容範囲内に留まっている場合にのみ許容できると考えられる。
結果として生じるアクション耐性スコアは、VLA圧縮パラダイムのプラグアンドプレイ基準として機能する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-08-21T15:59:37Z) - What Does the Server See? Understanding Privacy Leakage from Large Language Models in Split Inference [13.194874392306085]
本稿では、クライアントの入力を再構築するために、中間的なアクティベーションマッチング問題を解決するActInvを紹介する。
この脆弱性を理解するために、我々は、層固有の復元抵抗を定量化する指標である摂動増幅係数(PAF)を開発した。
私たちの分析によると、プライバシーの脆弱性はレイヤ間で均一ではなく、いくつかのレイヤはリークの影響を受けやすいが、他のレイヤは自然な抵抗を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-05-22T02:14:16Z) - RowHammer Vulnerability Counter (RVC): Redefining RowHammer Detection with Victim-Centric Tracking [0.0]
Rowhammerの脆弱性は、新しい世代のDRAMとアグレッシブなテクノロジスケーリングにおいて、ますます困難になっている。
Graphene、Twice、Hydraといった既存の緩和技術は主に各行のアクティベーション数を追跡することに依存している。
本稿では,Rowhammer Vulnerability Count (RVC) と呼ばれる新しいフレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-04-27T10:21:51Z) - CORA: Conformal Risk-Controlled Agents for Safeguarded Mobile GUI Automation [68.53387633351484]
有害な行為に対する統計的保証を提供するポスト・ポリティクス・プレアクション保護フレームワークであるCORA(Conformal Risk-control GUI Agent)を提案する。
CORAは、安全を選択的行動実行として再定義する:我々は、提案されたステップごとに行動条件リスクを推定するためにガーディアンモデルを訓練する。
このパラダイムを厳格に評価するために、ステップレベルのハーモラベルを持つモバイル安全違反の新しいベンチマークであるPhone-Harmを紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-04-10T09:41:21Z) - Improving Black-Box Generative Attacks via Generator Semantic Consistency [51.470649503929344]
ジェネレーティブアタックは テスト時に 1つのフォワードパスで 敵の例を生成する
初期ジェネレータの中間機能をEMA教師に整列させることで意味的整合性を実現する。
我々のアプローチは、ブラックボックス転送の一貫性を保ちながら、既存のジェネレーティブアタックにシームレスに統合することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-06-23T02:35:09Z) - CnC-PRAC: Coalesce, not Cache, Per Row Activation Counts for an Efficient in-DRAM Rowhammer Mitigation [4.040475373859059]
JEDECは、DDR5と将来のDRAMのためのPer Row Activation Counting (PRAC)フレームワークを導入した。
性能とエネルギーのオーバーヘッドに対処するPRAC実装であるCnC-PRACを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-06-13T17:28:38Z) - QPRAC: Towards Secure and Practical PRAC-based Rowhammer Mitigation using Priority Queues [4.3423142741332255]
JEDECは、DDR5と将来のDRAMのためのPer Row Activation Counting (PRAC)フレームワークを導入した。
PRACはローハンマー攻撃の全体的緩和を可能にする。
本稿では,PRACフレームワークを使用した最初のセキュアでスケーラブルで実用的なRowHammerソリューションを提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-01-31T02:48:20Z) - 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) - Advancing Generalized Transfer Attack with Initialization Derived Bilevel Optimization and Dynamic Sequence Truncation [49.480978190805125]
転送攻撃はブラックボックスアプリケーションに大きな関心を惹きつける。
既存の作業は、本質的に単一のレベルの目的 w.r.t. シュロゲートモデルを直接最適化する。
本稿では,上位レベル(UL)と下位レベル(LL)のサロゲート攻撃とのネスト関係を明示的に再構築する2レベル最適化手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-04T07:45:27Z) - DSAC: Low-Cost RowHammer Mitigation Using In-DRAM Stochastic and Approximate Counting Algorithm [3.8274879841876546]
本稿では,2種類の行アクティベーション誘発ビットフリップの基本機構について述べる。
最先端のカウンタベースアルゴリズムよりも133倍低い最大外乱を実現することができる,DRAM内保護技術を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-07T16:58:58Z) - IBP Regularization for Verified Adversarial Robustness via
Branch-and-Bound [85.6899802468343]
IBP-Rは, どちらも簡便なトレーニングアルゴリズムである。
また、$beta$-CROWNに基づく新しいロバスト性であるUPBを提示し、最先端の分岐アルゴリズムのコストを削減する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-29T17:13:25Z)
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。