[[분류: 하드웨어 기반 보안]]
...ting은 사용중인 데이터와 저장되어 있는 데이터를 보호하는 하드웨어 기반 보안 기술이다. 소프트웨어, 프로토콜, 암호화등의 필수적인 보안 솔루션을 하드웨어 기반으로 제공하나, 특정 side channel attack에는 아직 취약한 부분이 발견되고 있다.
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6 KB (196 단어) - 2024년 2월 21일 (수) 15:47
...함으로써, 라이브러리 버그나 악의적 코드가 전체 프로세스 메모리를 훼손할 위험이 있고, 어플리케이션 역시 라이브러리에 침범할 수 있는 보안 문제가 생긴다.
...사용될 경우 경계를 확실히 나누기 힘들다는 문제가 발생하며, 서로 다른 여러 데이터 플레인 라이브러리(예: DPDK + SPDK + GPU) 각각을 별도 도메인으로 구분하려면, 구현 난이도가 높아지고 MPK 키 부족이 생길 수 있다. 또한 Library의 버그를 막지는 못한
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2 KB (85 단어) - 2025년 1월 2일 (목) 11:05
|title=GHost in the Shell: A GPU-to-Host Memory Attack and Its Mitigation
...하게 접근할 수 있는 문제가 왜 host process compromise로 이어지며, compiler instrumentation과 GPU driver page-fault enforcement로 어떻게 막을 수 있는지를 다룬다.
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14 KB (1,120 단어) - 2026년 7월 2일 (목) 04:17
이 논문은 [[NVIDIA GPU]]에서 [[Memory corruption]]을 실용적으로 잡기 어려운 이유가 무엇이며, [[Pointer tagging]]과 in-b
...bounds access, use-after-free, double free 같은 메모리 오류가 GPU 프로그램에서도 직접적인 안정성/보안 문제가 된다.
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13 KB (714 단어) - 2026년 7월 2일 (목) 07:29
이 논문은 [[CUDA]] 애플리케이션에서 [[GPU]]의 여러 메모리 공간과 대규모 병렬 실행 때문에 [[Memory safety]] 검사가 왜 어려운지 설명하고, Shadow Tagge
GPU 프로그램도 C/C++ 프로그램처럼 [[Out-of-bounds]] access, [[Use-after-free]], invalid fr
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12 KB (803 단어) - 2026년 7월 2일 (목) 12:53
...[[NVIDIA]] [[CUDA]] 프로그램의 기능적 correctness bug를 런타임에서 찾는 도구 모음이다. 핵심 역할은 [[GPU]] kernel 실행 중에 발생한 메모리 접근 오류, shared memory race, 초기화되지 않은 memory read, syn
...compute-sanitizer</code> frontend 아래에서 실행하거나 attach한 뒤, 선택한 tool의 rule에 맞게 GPU kernel과 CUDA runtime/driver event를 관찰하는 것이다.
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22 KB (1,615 단어) - 2026년 7월 2일 (목) 07:12
