- Investigadores de la Universidad de Zhejiang advierten que las cargas de trabajo de GPU pueden desestabilizar las redes locales y provocar apagones.
- Los atacantes pueden usar ~1000 GPU para drenar la corriente y generar exceso de calor en el sistema
- El ataque teórico se denomina Bit2Watt; La mitigación incluye la identificación de patrones de contaminación y sistemas de amortiguación de energía.
Siempre que un centro de datos de IA se siente muy, muy difícil, puede aumentar su consumo de energía lo suficiente como para causar interrupciones y posiblemente incluso apagones y mal funcionamiento de los equipos. Entonces, ¿es posible que un actor malintencionado desencadene intencionalmente este escenario para causar daño físico?
Varios investigadores de la Universidad de Zhejiang en Hangzhou, China, escribieron un artículo de investigación titulado “Bit2W: una vulnerabilidad ciberfísica que explota las cargas de trabajo de GPU en toda la infraestructura informática y de energía”.
En él, afirman que un inquilino malicioso de la nube podría, en teoría, ejecutar cargas de trabajo de GPU con tanta intensidad que causarían daños físicos.
Recomendar mitigación
“Nuestros resultados indican que las cargas de GPU pueden alcanzar frecuencias de modulación superiores a 6.000 Hz, en comparación con sólo unos pocos hercios observados en cargas domésticas convencionales, como los aires acondicionados”, escribió el equipo en su artículo de investigación.
“Estas modulaciones de alta frecuencia pueden inducir importantes variaciones de voltaje, distorsión armónica y degradación de la amortiguación”.
Un atacante podría utilizar alrededor de 1.000 GPU para atacar una red eléctrica local de un megavatio que consta principalmente de fuentes de energía distribuidas (como paneles solares), lo que provocaría que perdiera aproximadamente la mitad de su corriente eléctrica y, al mismo tiempo, generara alrededor de un 20% más de calor de lo normal.
“Esto no sólo amenaza la disponibilidad de los equipos informáticos, sino que también crea un coeficiente de amortiguación negativo de -0,27, lo que introduce un modo inestable en el sistema”, añade el documento.
“Una vez que se activan las protecciones y se elimina la carga informática, se pueden desencadenar fallas en cascada, lo que podría provocar apagones de más del 80 por ciento en los sistemas de energía a gran escala”.
No es ninguna novedad que los centros de datos de IA estén generando enormes oscilaciones en el consumo de energía, y ese es un desafío que algunas de las mentes más brillantes de la actualidad están tratando de resolver.
Afortunadamente, el ataque es (todavía) puramente teórico y los investigadores publicaron el artículo para advertir sobre posibles abusos. También sugirieron una mitigación: los defensores podrían buscar patrones computacionales dañinos, mientras que los operadores deberían construir sistemas de amortiguación de energía para picos inusuales en la demanda.
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