- Việc áp dụng nhanh chóng các công cụ AI tạo sinh đang thu hút sự chú ý mới đến các mối đe dọa an ninh mạng đối với chip và bộ xử lý đang cung cấp năng lượng cho các công nghệ này.
- Chỉ một số ít nhà sản xuất có chip có khả năng xử lý các bộ dữ liệu lớn cung cấp năng lượng cho các hệ thống AI tạo sinh, khiến chúng trở thành mục tiêu hấp dẫn cho các kẻ tấn công.
- Nếu chip không được bảo mật đúng cách, tin tặc có thể triển khai phần mềm độc hại, đánh cắp thông tin độc quyền và đầu độc các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM).
- Nvidia đã công bố các quan hệ đối tác an ninh mạng trong hội nghị công nghệ GPU hàng năm của mình ở Vùng Vịnh tuần này.
- Các công nghệ AI tạo ra một mối đe dọa mới: Phần lớn dữ liệu cung cấp năng lượng cho LLM chảy qua các bộ xử lý đồ họa (GPU) được tìm thấy trong chip và phần cứng khác phải đối mặt với cùng loại mối đe dọa bảo mật.
- GPU phải đối mặt với các mối đe dọa tương tự như bộ xử lý trung tâm truyền thống (CPU) và thường thì cơ chế tấn công các bộ này tương tự như bất kỳ cuộc tấn công nào khác.
- Các mối đe dọa bảo mật đối với GPU có thể được chia thành 4 loại: tấn công phần mềm độc hại, tấn công kênh phụ, lỗ hổng firmware và tấn công chuỗi cung ứng.
- Khi AI tạo sinh trở nên phổ biến hơn, GPU đối mặt với nguy cơ lớn hơn về việc tin tặc giả mạo dữ liệu đào tạo LLM thông qua các cuộc tấn công "đầu độc dữ liệu".
- Việc bảo vệ GPU đòi hỏi một chiến lược khác với bảo vệ CPU và phần mềm khác, đòi hỏi tốc độ và sự nhanh nhẹn hơn trong việc áp dụng bản cập nhật bảo mật cơ bản.
- Các công ty khởi nghiệp như d-Matrix đang thiết kế lại chip AI để an toàn hơn trước các cuộc tấn công và hiệu quả hơn.
📌 Sự phổ biến của AI tạo sinh đang đặt an ninh GPU vào tâm điểm chú ý. Các mối đe dọa bao gồm 4 loại: phần mềm độc hại, tấn công kênh phụ, lỗ hổng firmware và tấn công chuỗi cung ứng. Bảo vệ GPU đòi hỏi cập nhật nhanh và linh hoạt. Các công ty khởi nghiệp đang thiết kế lại chip AI an toàn và hiệu quả hơn.
https://www.axios.com/2024/03/22/generative-ai-chips-gpu-security