AISpot

ROME 攻擊在 GPU 記憶體篡改模型權重,Stealthium 用 CUDA 呼叫棧檢測

Hacker News front page官方公告研究政策與安全

ROME 攻擊通過惡意 Python 模組直接在 GPU 記憶體中改寫模型權重,使同一檢查點對同一問題給出語義不同的答案,磁碟檔案卻沒有任何變化。傳統 EDR/ADR 只監控檔案、程序和網路,因而看不到這類僅由額外 CUDA 核心啟動完成的篡改。Stealthium 的執行時感測器把每次 CUDA 核心啟動關聯回發起它的 Python 程式碼,並結合權重變化與呼叫棧進行檢測;其實驗室復現顯示,攻擊表現為標準推理加一批額外 CUDA 啟動。

展示了一種不依賴磁碟掃描的檢測路徑:用 CUDA 呼叫棧把 GPU 記憶體中的權重篡改歸因到 Python 程式碼,對 GPU 推理服務與 AI 執行時安全從業者最有參考價值。

原標題:Detecting model weight tampering in GPU memory (Rome attacks)
閱讀原文

評分70 / 58(平均 64,門檻 76)
狀態未入選

相關報導

llama.cpp releasesAI 評分40

llama.cpp 為 4 頭 lightning indexer 新增 CUDA 分塊核心

llama.cpp 合併 b11405 版本更新,為 lightning indexer 在 CUDA 與 ROCm 後端新增分塊核心,針對 4 頭場景最佳化。新核心將鍵以半精度暫存、查詢逐頭載入,每執行緒負責一個鍵對兩個 token,避免點積的跨執行緒歸約;同時把乘積改為 float 計算以防 half2 溢位,並讓每個鍵元素只擴充套件一次供所有頭使用。ROCm 上內層迴圈展開 8 次,gfx908 僅用 63 個 VGPR 無溢位,R9700 上核心提速 36 倍。

量子位● 精選AI 評分88

Anthropic 實測:GLM-5.2 端到端自主複製攻陷 8 臺裝置

Anthropic 兩位安全研究員 William Zhou 與 Daniel Freeman 發布「自主複製與適應(ARA)」安全實驗:在 8 個 GCP 節點(Android 15 redroid)組成的隔離網路裡,GLM-5.2 在 5 次測試中 4 次自主攻陷並部署全部 8 臺裝置,另 1 次拿下 7 臺。研究還顯示,Qwen3.5-9B 能在 9 種硬體中的 8 種上自行排錯並部署 Llama3.1-8B;