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AMD、高通和蘋果等多個品牌和型號的主流GPU上,被曝出發(fā)現(xiàn)重大漏洞。這些漏洞可能會給攻擊者提供從GPU內存中竊取大量數(shù)據的機會,從而對這些GPU上所運行的機器學習模型和大語言模型產生影響。
所發(fā)現(xiàn)的問題主要出現(xiàn)在GPU架構設計方面。GPU的設計在這些年來一直都是以優(yōu)化圖形處理能力為第一要務,數(shù)據隱私并沒有被放在更優(yōu)先的位置上。隨著AI應用系統(tǒng)的日益普及,GPU也得到了更廣泛的應用,從而也將GPU存在的漏洞問題的解決變得越來越緊迫。
在現(xiàn)代服務器和電腦當中,相同的資源可以被多個用戶共同分享,并不需要對彼此的數(shù)據進行訪問,但是這些墻被漏洞LeftoverLocals的襲擊打破。黑客只需要在目標設備上,進行一定數(shù)量的操作系統(tǒng)訪問權限的構建,就可以充分的利用這個漏洞。在那些比較容易受攻擊的GPU的本地內存當中,泄露出他們本來不應該不能訪問的數(shù)據。將任何碰巧在那里的數(shù)據暴露,很可能包括大語言模型生成的響應和查詢,甚至是驅動相應的權重。
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