{"id":33868,"date":"2026-09-15T14:15:19","date_gmt":"2026-09-15T12:15:19","guid":{"rendered":"https:\/\/www.kaspersky.de\/blog\/?p=33868"},"modified":"2026-09-16T14:15:31","modified_gmt":"2026-09-16T12:15:31","slug":"gputhor-rowhammer-class-attack","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.kaspersky.de\/blog\/gputhor-rowhammer-class-attack\/33868\/","title":{"rendered":"GPUThor: neuer Angriffsversuch auf Server \u00fcber die Grafikkarte"},"content":{"rendered":"

Wie kann ein industrieller Server \u00fcber seine Grafikkarte kompromittiert werden? Und zwar m\u00f6glichst, ohne Spuren zu hinterlassen. So ein komplexer und bisher theoretischer Angriff w\u00fcrde vermutlich Hardwareschwachstellen ausnutzen. Dabei geht es nicht einmal um Konstruktionsfehler in der eigentlichen Hardware, sondern um Besonderheiten in der Funktionsweise, m\u00f6glicherweise auch auf physischer Ebene. Eine aktuelle Studie<\/a> der University of Toronto beschreibt GPUThor. Dies ist ein neuer und sehr effizienter Rowhammer-Angriff, der genau diese Art von Hardwareverhalten im Videospeicher ausnutzt.<\/p>\n

Rowhammer und Grafikkarten<\/h2>\n

GPUThor beruht auf dem urspr\u00fcnglichen Angriff, der den Arbeitsspeicher zum Ziel hat und erstmals 2014 in der Rowhammer-Studie<\/a> vorgestellt wurde. Rowhammer und alle Angriffe dieser Klasse basieren auf einer einfachen Tatsache: Speicherzellen sind nicht vollst\u00e4ndig voneinander isoliert. Ein wiederholter Zugriff (H\u00e4mmern) auf dieselbe Zellenzeile kann unter bestimmten Bedingungen Daten in benachbarten Zeilen besch\u00e4digen (d.\u00a0h. deren Werte ver\u00e4ndern). Da dieser Effekt prinzipiell m\u00f6glich ist, muss nur noch ein Weg gefunden werden, ihn zu einer Waffe zu machen. Die Ziele k\u00f6nnen unterschiedlich sein: von Denial-of-Service bis hin zum Ausf\u00fchren von beliebigem Code.<\/p>\n

Was haben Server und Grafikbeschleuniger damit zu tun? Seit dem Aufschwung von KI-Technologien steigt auch die Nachfrage nach Hardware, die massenhaft \u00e4hnliche Berechnungen parallel ausf\u00fchren kann. Gaming-Grafikkarten verf\u00fcgen \u00fcber Beschleuniger, die f\u00fcr solche Hochleistungsvorg\u00e4nge wie geschaffen sind. Das macht Cloud-Anbieter, die Grafikbeschleuniger an beliebige Interessenten vermieten, zu einem attraktiven Ziel f\u00fcr Rowhammer-Angriffe. Das hypothetische Szenario sieht so aus: Ein Angreifer erwirbt Zugriff auf einen Grafikchip und versucht damit, die gesamte Infrastruktur des Anbieters zu kompromittieren. Genau aus diesem Grund sind Angriffe auf Videospeicher f\u00fcr die Forschung nach wie vor ein hei\u00dfes Thema.<\/p>\n

So funktioniert der GPUThor-Angriff<\/h2>\n

Im Fr\u00fchjahr 2026 erschienen drei neue Artikel<\/a>, die jeweils einen speziellen Angriff auf Nvidia-Beschleuniger mit GDDR6-Speicher demonstrieren. Die Ergebnisse waren in allen drei F\u00e4llen recht bescheiden: Der gr\u00f6\u00dfte Schaden wurde angerichtet, wenn auf Grafikkarten der Consumer-Klasse \u201eeingeh\u00e4mmert\u201c wurde. Angriffe auf Industriebeschleuniger (wie Nvidia A6000) waren weit weniger effektiv. Dar\u00fcber hinaus funktionierte keiner der Angriffe, wenn der Speicherschutz ECC (Error Correction Code) aktiviert war.<\/p>\n

GPUThor untersucht auch die M\u00f6glichkeit, die \u00e4lteren Ampere-Beschleuniger von Nvidia mit GDDR6-Speicher zu attackieren: Die Forscher untersuchten die Modelle A4000, A4500, A5000 und A6000. Die Effektivit\u00e4t der neuen Methode ist aber deutlich h\u00f6her. Als Ma\u00dfstab galt die Anzahl der Zellen, deren Daten gewaltsam ver\u00e4ndert wurden. Die Forscher best\u00e4tigen, dass diese Methode theoretisch auch auf neuere Beschleuniger anwendbar w\u00e4re.<\/p>\n

\"Effektivit\u00e4t<\/a>

Effektivit\u00e4t von GPUThor im Vergleich zu fr\u00fcheren Angriffen. Quelle<\/a><\/p><\/div>\n

Wie wurden diese Ergebnisse erzielt? Der Standard-Abwehrmechanismus gegen Rowhammer-Angriffe hei\u00dft Target Row Refresh (TRR). Diesen nahmen die kanadischen Forscher genauer unter die Lupe. Es wurde beobachtet: Wenn TRR wiederholte Zugriffsversuche erkennt, erzwingt es eine Aktualisierung benachbarter Zellen, wodurch eine Datenkorruption schwierig oder unm\u00f6glich wird. \u00dcblicherweise versuchen Angreifer, TRR zu \u00fcberwinden, indem sie nach dem Zufallsprinzip auf Zellen zugreifen. Dadurch wird das Abwehrsystem verwirrt und die Wirksamkeit sinkt. Die Forscher fanden heraus, dass TRR auf Nvidia-Ampere-Karten nur alle 72\u00a0Auffrischungszyklen der Speicherzelle ausgel\u00f6st wird. Darum wendeten sie ein ungleichm\u00e4\u00dfiges Zugriffsmuster an und h\u00e4mmerten viel aggressiver auf die die Zielzellen ein als zuvor. Das Ergebnis: Im Vergleich zum urspr\u00fcnglichen GDDR-Angriff, der als GPUHammer bekannt ist, erweist sich GPUThor als etwa 7.000 bis 23.000 Mal effektiver.<\/p>\n

Ergebnisse und Prognose<\/h2>\n

Die Kombination dieses aggressiveren Angriffsmusters mit anderen Verfeinerungen ergab 72.000 bis 377.000 besch\u00e4digte Zellen pro Gigabyte. Fr\u00fchere Rowhammer-Varianten schafften bestenfalls ein paar Hundert. Damit erreichten die Forscher doppelt und sogar dreimal so viele Bitfehler. Einen Single-Bit-Fehler kann das ECC-Korrektursystem leicht beheben, gegen Double-Bit-Fehler ist es jedoch machtlos.<\/p>\n

Die neue Methode demonstriert auch den realen Schaden, den ein Rowhammer-Angriff anrichten kann: Wiederholter Zugriff auf den Videospeicher mithilfe von GPUThor f\u00fchrt zu Denial-of-Service. Der Beschleuniger wird zuerst neu gestartet, wobei Daten verloren gehen. Anschlie\u00dfend meldet er dem Administrator, dass er ausgetauscht werden muss.<\/p>\n

Trotz dieser haarstr\u00e4ubenden Studie sind GPUThor-Angriffe nur teilweise erfolgreich. Die Forscher konnten nicht nachweisen, dass aufgrund der Datenbesch\u00e4digung beliebiger Code ausgef\u00fchrt werden konnte (obwohl dies ihrer Meinung nach sogar mit aktiviertem ECC m\u00f6glich ist). Andererseits deutet ein tausendfach effektiverer Angriff theoretisch darauf hin, dass auch neuere Beschleuniger gef\u00e4hrdet sind. Der Beweis steht aber auch hier noch aus.<\/p>\n

Wie dem auch sei \u2013 die kanadischen Forscher haben gezeigt, dass Rowhammer-Angriffe auf Grafikbeschleuniger ein ungenutztes Potenzial bergen. Nicht auszuschlie\u00dfen, dass k\u00fcnftige Studien \u00e4hnliche Angriffe gegen weitaus fortschrittlichere Ger\u00e4te realisieren, die bisher als sehr resistent gelten.<\/p>\n\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Forscher haben einen relativ effektiven Rowhammer-Angriff auf Grafikbeschleuniger demonstriert.<\/p>\n","protected":false},"author":665,"featured_media":33869,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[1848,3107,3108],"tags":[4287,1406],"class_list":["post-33868","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","category-business","category-enterprise","category-smb","tag-gpus","tag-hardware"],"hreflang":[{"hreflang":"de","url":"https:\/\/www.kaspersky.de\/blog\/gputhor-rowhammer-class-attack\/33868\/"},{"hreflang":"ru","url":"https:\/\/www.kaspersky.ru\/blog\/gputhor-rowhammer-class-attack\/42623\/"},{"hreflang":"x-default","url":"https:\/\/www.kaspersky.com\/blog\/gputhor-rowhammer-class-attack\/56362\/"},{"hreflang":"ru-kz","url":"https:\/\/blog.kaspersky.kz\/gputhor-rowhammer-class-attack\/31011\/"}],"acf":[],"banners":"","maintag":{"url":"https:\/\/www.kaspersky.de\/blog\/tag\/hardware\/","name":"Hardware"},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.kaspersky.de\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/33868","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.kaspersky.de\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.kaspersky.de\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.kaspersky.de\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/users\/665"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.kaspersky.de\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=33868"}],"version-history":[{"count":4,"href":"https:\/\/www.kaspersky.de\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/33868\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":33887,"href":"https:\/\/www.kaspersky.de\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/33868\/revisions\/33887"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.kaspersky.de\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media\/33869"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.kaspersky.de\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=33868"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.kaspersky.de\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=33868"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.kaspersky.de\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=33868"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}