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Energieverbrauchstrends von Reporting-Schnittstellen wie dem Running Average Power Limit (RAPL) können von entfernten Angreifern genutzt werden, um softwarebasierte Gegenstücke zu leistungsgestützten Seitenkanalangriffen zu starten. Als Reaktion auf softwarebasierte Power-Seitenkanalangriffe auf Intel-Prozessoren werden Gegenmaßnahmen wie die Randomisierung von Leistungslesungen (d.h. das Filtern von Messungen) im Mikrocodes von Intel implementiert. In dieser Arbeit zeigen wir die Unvollständigkeit solcher randomisierten Filterung. Wir zeigen, dass transitive Effekte variierter Leistungsaufnahme von Prozessoren sich in Formen wie Wärme manifestieren und nicht durch Intels Gegenmaßnahmen abgedeckt sind. Daher nutzen wir thermische Zonenmessungen von unprivilegierten thermischen Sensoren, um Seitenkanäle auf aktuellen Intel-Prozessoren aufzubauen. Wir demonstrieren die Machbarkeit unserer thermischen Seitenkanäle in einer Vielzahl von Anwendungsfällen. Zuerst zeigen wir, wie ein unprivilegierter Angreifer grob granulare thermische Zonenmessungen verwenden kann, um Webseiten (auf Chrome und Tor) zu fingerprinten. Zweitens verwenden wir solche Messungen auch, um Architekturen von tiefen neuronalen Netzen zu fingerprinten. Unsere Ergebnisse betonen die Notwendigkeit, nicht nur die Leistungsmessungen sondern auch relevante transitive Effekte zu finden, zu bewerten und zu filtern; was möglicherweise (wie in dieser Arbeit) unbeabsichtigt neue Exfiltrationskanäle für das Wiedereröffnen anscheinend gemilderter Angriffsszenarien eröffnet.
Mishra et al. (Mon,) haben diese Frage untersucht.
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