Remote Attacks on FPGA Hardware

Immer mehr Computersysteme sind weltweit miteinander verbunden und über das Internet zugänglich, was auch die Sicherheitsanforderungen an diese erhöht. Eine neuere Technologie, die zunehmend als Rechenbeschleuniger sowohl für eingebettete Systeme als auch in der Cloud verwendet wird, sind Field-Programmable Gate Arrays (FPGAs). Sie sind sehr flexible Mikrochips, die per Software konfiguriert und programmiert werden können, um beliebige digitale Schaltungen zu implementieren. Wie auch andere integrierte Schaltkreise basieren FPGAs auf modernen Halbleitertechnologien, die von Fertigungstoleranzen und verschiedenen Laufzeitschwankungen betroffen sind. Es ist bereits bekannt, dass diese Variationen die Zuverlässigkeit eines Systems beeinflussen, aber ihre Auswirkungen auf die Sicherheit wurden nicht umfassend untersucht. Diese Doktorarbeit befasst sich mit einem Querschnitt dieser Themen: Sicherheitsprobleme die dadurch entstehen wenn FPGAs von mehreren Benutzern benutzt werden, oder über das Internet zugänglich sind, in Kombination mit physikalischen Schwankungen in modernen Halbleitertechnologien. Der erste Beitrag in dieser Arbeit identifiziert transiente Spannungsschwankungen als eine der stärksten Auswirkungen auf die FPGA-Leistung und analysiert experimentell wie sich verschiedene Arbeitslasten des FPGAs darauf auswirken. In der restlichen Arbeit werden dann die Auswirkungen dieser Spannungsschwankungen auf die Sicherheit untersucht. Die Arbeit zeigt, dass verschiedene Angriffe möglich sind, von denen früher angenommen wurde, dass sie physischen Zugriff auf den Chip und die Verwendung spezieller und teurer Test- und Messgeräte erfordern. Dies zeigt, dass bekannte Isolationsmaßnahmen innerhalb FPGAs von böswilligen Benutzern umgangen werden können, um andere Benutzer im selben FPGA oder sogar das gesamte System anzugreifen. Unter Verwendung von Schaltkreisen zur Beeinflussung der Spannung innerhalb eines FPGAs zeigt diese Arbeit aktive Angriffe, die Fehler (Faults) in anderen Teilen des Systems verursachen können. Auf diese Weise sind Denial-of-Service Angriffe möglich, als auch Fault-Angriffe um geheime Schlüsselinformationen aus dem System zu extrahieren. Darüber hinaus werden passive Angriffe gezeigt, die indirekt die Spannungsschwankungen auf dem Chip messen. Diese Messungen reichen aus, um geheime Schlüsselinformationen durch Power Analysis Seitenkanalangriffe zu extrahieren. In einer weiteren Eskalationsstufe können sich diese Angriffe auch auf andere Chips auswirken die an dasselbe Netzteil angeschlossen sind wie der FPGA. Um zu beweisen, dass vergleichbare Angriffe nicht nur innerhalb FPGAs möglich sind, wird gezeigt, dass auch kleine IoT-Geräte anfällig für Angriffe sind welche die gemeinsame Spannungsversorgung innerhalb eines Chips ausnutzen. Insgesamt zeigt diese Arbeit, dass grundlegende physikalische Variationen in integrierten Schaltkreisen die Sicherheit eines gesamten Systems untergraben können, selbst wenn der Angreifer keinen direkten Zugriff auf das Gerät hat. Für FPGAs in ihrer aktuellen Form müssen diese Probleme zuerst gelöst werden, bevor man sie mit mehreren Benutzern oder mit Zugriff von Drittanbietern sicher verwenden kann. In Veröffentlichungen die nicht Teil dieser Arbeit sind wurden bereits einige erste Gegenmaßnahmen untersucht

Analysis and Mitigation of Remote Side-Channel and Fault Attacks on the Electrical Level

In der fortlaufenden Miniaturisierung von integrierten Schaltungen werden physikalische Grenzen erreicht, wobei beispielsweise Einzelatomtransistoren eine mögliche untere Grenze für Strukturgrößen darstellen. Zudem ist die Herstellung der neuesten Generationen von Mikrochips heutzutage finanziell nur noch von großen, multinationalen Unternehmen zu stemmen. Aufgrund dieser Entwicklung ist Miniaturisierung nicht länger die treibende Kraft um die Leistung von elektronischen Komponenten weiter zu erhöhen. Stattdessen werden klassische Computerarchitekturen mit generischen Prozessoren weiterentwickelt zu heterogenen Systemen mit hoher Parallelität und speziellen Beschleunigern. Allerdings wird in diesen heterogenen Systemen auch der Schutz von privaten Daten gegen Angreifer zunehmend schwieriger. Neue Arten von Hardware-Komponenten, neue Arten von Anwendungen und eine allgemein erhöhte Komplexität sind einige der Faktoren, die die Sicherheit in solchen Systemen zur Herausforderung machen. Kryptografische Algorithmen sind oftmals nur unter bestimmten Annahmen über den Angreifer wirklich sicher. Es wird zum Beispiel oft angenommen, dass der Angreifer nur auf Eingaben und Ausgaben eines Moduls zugreifen kann, während interne Signale und Zwischenwerte verborgen sind. In echten Implementierungen zeigen jedoch Angriffe über Seitenkanäle und Faults die Grenzen dieses sogenannten Black-Box-Modells auf. Während bei Seitenkanalangriffen der Angreifer datenabhängige Messgrößen wie Stromverbrauch oder elektromagnetische Strahlung ausnutzt, wird bei Fault Angriffen aktiv in die Berechnungen eingegriffen, und die falschen Ausgabewerte zum Finden der geheimen Daten verwendet. Diese Art von Angriffen auf Implementierungen wurde ursprünglich nur im Kontext eines lokalen Angreifers mit Zugriff auf das Zielgerät behandelt. Jedoch haben bereits Angriffe, die auf der Messung der Zeit für bestimmte Speicherzugriffe basieren, gezeigt, dass die Bedrohung auch durch Angreifer mit Fernzugriff besteht. In dieser Arbeit wird die Bedrohung durch Seitenkanal- und Fault-Angriffe über Fernzugriff behandelt, welche eng mit der Entwicklung zu mehr heterogenen Systemen verknüpft sind. Ein Beispiel für neuartige Hardware im heterogenen Rechnen sind Field-Programmable Gate Arrays (FPGAs), mit welchen sich fast beliebige Schaltungen in programmierbarer Logik realisieren lassen. Diese Logik-Chips werden bereits jetzt als Beschleuniger sowohl in der Cloud als auch in Endgeräten eingesetzt. Allerdings wurde gezeigt, wie die Flexibilität dieser Beschleuniger zur Implementierung von Sensoren zur Abschätzung der Versorgungsspannung ausgenutzt werden kann. Zudem können durch eine spezielle Art der Aktivierung von großen Mengen an Logik Berechnungen in anderen Schaltungen für Fault Angriffe gestört werden. Diese Bedrohung wird hier beispielsweise durch die Erweiterung bestehender Angriffe weiter analysiert und es werden Strategien zur Absicherung dagegen entwickelt

Gen-acceleration: Pioneering work for hardware accelerator generation using large language models

Optimizing computational power is critical in the age of data-intensive applications and Artificial Intelligence (AI)/Machine Learning (ML). While facing challenging bottlenecks, conventional Von-Neumann architecture with implementing such huge tasks looks seemingly impossible. Hardware Accelerators are critical in efficiently deploying these technologies and have been vastly explored in edge devices. This study explores a state-of-the-art hardware accelerator; Gemmini is studied; we leveraged the open-sourced tool. Furthermore, we developed a Hardware Accelerator in the study we compared with the Non-Von-Neumann architecture. Gemmini is renowned for efficient matrix multiplication, but configuring it for specific tasks requires manual effort and expertise. We propose implementing it by reducing manual intervention and domain expertise, making it easy to develop and deploy hardware accelerators that are time-consuming and need expertise in the field; by leveraging the Large Language Models (LLMs), they enable data-informed decision-making, enhancing performance. This work introduces an innovative method for hardware accelerator generation by undertaking the Gemmini to generate optimizing hardware accelerators for AI/ML applications and paving the way for automation and customization in the field

What is All the FaaS About? - Remote Exploitation of FPGA-as-a-Service Platforms

Field Programmable Gate Arrays (FPGAs) used as hardware accelerators in the cloud domain allow end-users to accelerate their custom applications while ensuring minimal dynamic power consumption. Cloud infrastructures aim to maximize profit by achieving optimized resource sharing among its cloud users. However, the FPGAs\u27 reconfigurable nature poses unique security and privacy challenges in a shared cloud environment. In this paper, we aim to understand the interactions between FPGA and the host servers on the cloud to analyze FaaS platforms\u27 security. We propose a vulnerability taxonomy based on the runtime attributes of the FaaS platforms. The taxonomy aims to assist the identification of critical sources of vulnerabilities in the platform in allowing focused security verification. We demonstrate the proof-of-concept by characterizing the potential source of vulnerabilities in the Stratix-10 FaaS platforms. We then focused on only one major source to perform more focused verification. The proof-of-concept is demonstrated by identifying the potential source of vulnerabilities in the Stratix-10 FaaS platforms. Then, to conduct more focused verification, we narrowed our focus to only one major source. It aided in the identification of several low-level software vulnerabilities. The discovered vulnerabilities could be remotely exploited to cause denial-of-service and information leakage attacks. The concerned entities have released software updates to address the vulnerabilities

Pentimento: Data Remanence in Cloud FPGAs

Cloud FPGAs strike an alluring balance between computational efficiency, energy efficiency, and cost. It is the flexibility of the FPGA architecture that enables these benefits, but that very same flexibility that exposes new security vulnerabilities. We show that a remote attacker can recover "FPGA pentimenti" - long-removed secret data belonging to a prior user of a cloud FPGA. The sensitive data constituting an FPGA pentimento is an analog imprint from bias temperature instability (BTI) effects on the underlying transistors. We demonstrate how this slight degradation can be measured using a time-to-digital (TDC) converter when an adversary programs one into the target cloud FPGA. This technique allows an attacker to ascertain previously safe information on cloud FPGAs, even after it is no longer explicitly present. Notably, it can allow an attacker who knows a non-secret "skeleton" (the physical structure, but not the contents) of the victim's design to (1) extract proprietary details from an encrypted FPGA design image available on the AWS marketplace and (2) recover data loaded at runtime by a previous user of a cloud FPGA using a known design. Our experiments show that BTI degradation (burn-in) and recovery are measurable and constitute a security threat to commercial cloud FPGAs.Comment: 17 Pages, 8 Figure