{"id":32472,"date":"2026-09-17T10:10:37","date_gmt":"2026-09-17T08:10:37","guid":{"rendered":"https:\/\/www.kaspersky.es\/blog\/?p=32472"},"modified":"2026-09-17T10:10:37","modified_gmt":"2026-09-17T08:10:37","slug":"gputhor-rowhammer-class-attack","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.kaspersky.es\/blog\/gputhor-rowhammer-class-attack\/32472\/","title":{"rendered":"GPUThor: otro intento de ataque al servidor a trav\u00e9s de la GPU"},"content":{"rendered":"

\u00bfC\u00f3mo se puede vulnerar un servidor industrial a trav\u00e9s de su GPU sin dejar rastro? Un ataque tan complejo y en gran medida te\u00f3rico suele aprovechar las vulnerabilidades del hardware. Ni siquiera se trata de fallos de dise\u00f1o en el propio hardware, sino de peculiaridades en su funcionamiento \u2014a veces a nivel f\u00edsico\u2014.Un art\u00edculo<\/a> reciente de investigadores canadienses de la Universidad de Toronto describe GPUThor, un nuevo y m\u00e1s eficaz ataque de tipo \u201cRowhammer\u201d que aprovecha precisamente este tipo de comportamiento del hardware en la memoria de v\u00eddeo.<\/p>\n

Rowhammer y las tarjetas gr\u00e1ficas<\/h2>\n

GPUThor se basa en la idea detr\u00e1s del ataque original a la RAM, propuesto por primera vez en 2014 en la investigaci\u00f3n<\/a> sobre Rowhammer. Rowhammer y todos los ataques de su tipo se basan en un hecho sencillo: las celdas de memoria no est\u00e1n totalmente aisladas unas de otras. Acceder repetidamente (martillear) a la misma fila de celdas puede, en determinadas condiciones, corromper los datos (es decir, invertir bits) en las filas vecinas. Una vez que se confirma que ese efecto es posible, solo queda encontrar la forma de utilizarlo como arma \u2014por ejemplo, provocando una denegaci\u00f3n de servicio o incluso ejecutando c\u00f3digo arbitrario\u2014.<\/p>\n

Entonces, \u00bfqu\u00e9 tienen que ver los servidores y los aceleradores gr\u00e1ficos con todo esto? A medida que las tecnolog\u00edas de inteligencia artificial han despegado, tambi\u00e9n lo ha hecho la demanda de hardware capaz de ejecutar un gran n\u00famero de c\u00e1lculos paralelos y similares. Y los aceleradores integrados en las tarjetas gr\u00e1ficas para videojuegos se adaptan perfectamente a este tipo de carga de trabajo. Esto convierte a los proveedores de servicios en la nube que alquilan aceleradores gr\u00e1ficos a todo el que los solicite en un objetivo atractivo para los ataques Rowhammer.<\/p>\n

El escenario hipot\u00e9tico es el siguiente: un atacante compra acceso a un chip gr\u00e1fico y lo utiliza para intentar comprometer toda la infraestructura del proveedor. Precisamente por eso, los ataques a la memoria de v\u00eddeo siguen siendo un tema de especial inter\u00e9s para los investigadores.<\/p>\n

C\u00f3mo funciona el ataque GPUThor<\/h2>\n

En la primavera de este a\u00f1o se publicaron tres nuevos art\u00edculos<\/a>, cada uno de los cuales describ\u00eda un ataque diferente contra los aceleradores de Nvidia equipados con memoria GDDR6. Los tres arrojaron resultados bastante modestos: el mayor da\u00f1o se produjo cuando el objetivo era una tarjeta gr\u00e1fica de consumo, mientras que los ataques contra un acelerador industrial como el Nvidia A6000 resultaron ser mucho menos efectivos. Adem\u00e1s, ninguno de los ataques funcion\u00f3 con la protecci\u00f3n de memoria ECC (c\u00f3digo de correcci\u00f3n de errores) activada.<\/p>\n

GPUThor tambi\u00e9n analiza la posibilidad de atacar los aceleradores Ampere m\u00e1s antiguos de Nvidia con memoria GDDR6: los investigadores estudiaron los modelos A4000, A4500, A5000 y A6000. Pero la efectividad del nuevo m\u00e9todo, medida por la cantidad de celdas cuyos datos fueron alterados por la fuerza, es significativamente mayor. Los investigadores tambi\u00e9n argumentan que, en teor\u00eda, la t\u00e9cnica tambi\u00e9n podr\u00eda aplicarse a aceleradores m\u00e1s nuevos.<\/p>\n

\"Efectividad<\/a>

Efectividad de GPUThor en comparaci\u00f3n con los ataques anteriores. Fuente <\/a>.<\/p><\/div>\n

\u00bfC\u00f3mo se lograron estos resultados? El mecanismo de defensa est\u00e1ndar contra los ataques Rowhammer se denomina Target Row Refresh (TRR), que los investigadores canadienses analizaron en mayor profundidad.<\/p>\n

Resulta que, si el TRR detecta intentos de acceso repetidos, fuerza una actualizaci\u00f3n de las celdas vecinas, lo que dificulta o imposibilita la corrupci\u00f3n de los datos. Los atacantes suelen intentar burlar el TRR accediendo a las celdas de forma aleatoria, lo que confunde al sistema de defensa y reduce su eficacia. Los investigadores descubrieron que en las tarjetas Nvidia Ampere, el TRR solo se activa una vez cada 72 ciclos de actualizaci\u00f3n de la celda de memoria. Aprovechando este hallazgo, aplicaron un patr\u00f3n de acceso irregular, atacando las celdas objetivo de forma mucho m\u00e1s agresiva que antes. El resultado: tomando como referencia el ataque GDDR original conocido como GPUHammer, GPUThor resulta ser entre 7 000 y 23 000 veces m\u00e1s eficaz.<\/p>\n

Resultados y perspectivas<\/h2>\n

La combinaci\u00f3n de este patr\u00f3n de ataque m\u00e1s agresivo con otras mejoras gener\u00f3 entre 72 000 y 377 000 cambios de bits por gigabyte. Las variantes anteriores de Rowhammer alcanzaban, como mucho, unos pocos cientos. Esto permiti\u00f3 a los investigadores provocar errores de doble e incluso triple bit. El ECC corrige f\u00e1cilmente un error de un solo bit, pero no uno de doble bit.<\/p>\n

El nuevo m\u00e9todo tambi\u00e9n pone de manifiesto el da\u00f1o real que podr\u00eda causar un ataque Rowhammer: el acceso repetido a la memoria de v\u00eddeo mediante GPUThor provoca una denegaci\u00f3n de servicio. El acelerador se reinicia primero, perdiendo datos en el proceso, y a continuaci\u00f3n avisa al administrador de que es necesario sustituirlo.<\/p>\n

A pesar de estos impresionantes resultados de investigaci\u00f3n, los ataques de GPUThor no tienen \u00e9xito. Por un lado, los investigadores no pudieron demostrar la ejecuci\u00f3n de c\u00f3digo arbitrario como consecuencia de la corrupci\u00f3n de datos, aunque afirman que esto es posible incluso con la ECC activada. Por otro lado, un ataque miles de veces m\u00e1s eficaz apunta a la posibilidad te\u00f3rica de comprometer tambi\u00e9n los aceleradores m\u00e1s recientes, pero esto tampoco se ha demostrado por el momento.<\/p>\n

Aun as\u00ed, los investigadores canadienses han demostrado que los ataques Rowhammer contra las tarjetas gr\u00e1ficas a\u00fan tienen un potencial sin explotar. No ser\u00eda de extra\u00f1ar que futuras investigaciones pusieran de manifiesto ataques similares contra dispositivos mucho m\u00e1s avanzados que antes se consideraban altamente resistentes a ellos.<\/p>\n\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Los investigadores han demostrado un ataque Rowhammer parcialmente efectivo contra los aceleradores gr\u00e1ficos. <\/p>\n","protected":false},"author":665,"featured_media":32474,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[2202,2754],"tags":[3787,1427,3510,784],"class_list":["post-32472","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","category-business","category-enterprise","tag-gpu","tag-hardware","tag-ram","tag-vulnerabilidades"],"hreflang":[{"hreflang":"es","url":"https:\/\/www.kaspersky.es\/blog\/gputhor-rowhammer-class-attack\/32472\/"},{"hreflang":"ru","url":"https:\/\/www.kaspersky.ru\/blog\/gputhor-rowhammer-class-attack\/42623\/"},{"hreflang":"tr","url":"https:\/\/www.kaspersky.com.tr\/blog\/gputhor-rowhammer-class-attack\/14894\/"},{"hreflang":"x-default","url":"https:\/\/www.kaspersky.com\/blog\/gputhor-rowhammer-class-attack\/56362\/"},{"hreflang":"de","url":"https:\/\/www.kaspersky.de\/blog\/gputhor-rowhammer-class-attack\/33868\/"},{"hreflang":"ru-kz","url":"https:\/\/blog.kaspersky.kz\/gputhor-rowhammer-class-attack\/31011\/"}],"acf":[],"banners":"","maintag":{"url":"https:\/\/www.kaspersky.es\/blog\/tag\/vulnerabilidades\/","name":"vulnerabilidades"},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.kaspersky.es\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/32472","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.kaspersky.es\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.kaspersky.es\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.kaspersky.es\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/users\/665"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.kaspersky.es\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=32472"}],"version-history":[{"count":2,"href":"https:\/\/www.kaspersky.es\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/32472\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":32476,"href":"https:\/\/www.kaspersky.es\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/32472\/revisions\/32476"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.kaspersky.es\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media\/32474"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.kaspersky.es\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=32472"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.kaspersky.es\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=32472"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.kaspersky.es\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=32472"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}