لطفا منتظر بمانید ...
0% Complete
صفحه اصلی
/
ششمین کنفرانس بین المللی محاسبات نرم
Rowhammer Attack Vulnerability Assessment and Development of High-Frequency Self-Correcting Schemes (SCHS) for Next-Generation DDR6 Computer Memory Controllers
نویسندگان :
Ali Pouladi
1
1- سازمان نظام صنفی رایانه ای کشور
کلمات کلیدی :
Hardware Security،DDR6،Rowhammer،Target Row Refresh (TRR)،Self-Correcting Synchronization،Memory Controller
چکیده :
As memory technology advances towards the sixth generation (DDR6) and operating frequencies and data transfer rates increase dramatically, security challenges arising from the Rowhammer effect are expected to persist. While DDR5 memory appeared to increase its resistance by employing more complex Target Row Refresh (TRR) mechanisms, recent research has shown that these mechanisms can be bypassed using self-correcting synchronization attacks, such as the Phoenix attack. This article explores the challenges of Rowhammer attacks in the extremely high-frequency scenarios likely in the DDR6 generation. Given the projected initial data rates of 8800 MT/s and future rates exceeding 17000 MT/s, we hypothesize that DDR6 will face shorter refresh intervals (t_REFI) and increased TRR complexity. Based on this, we propose a framework called High-Frequency Self-Correcting Synchronization (SCHS), which elevates self-correction principles to maintain the coordination of attack patterns against severe timing noise (Jitter) at Gigahertz frequencies. This method relies on the precise, nanosecond-scale detection of missed refresh commands and the dynamic compensation of activation epochs. Simulation results demonstrate that SCHS can significantly boost the success of Rowhammer attacks in a high-frequency environment where DDR5 techniques fail. This work provides strong evidence that TRR-based security solutions are inherently temporary, emphasizing the necessity of using Per-Row Activation Counters as the only sustainable hardware defense.
لیست مقالات
لیست مقالات بایگانی شده
ارزیابی نسخههای بهبودیافتهی پروتکل LEACH در شبکههای حسگر بیسیم
مهلا محمدی خمامی - سید عبدالرضا حسام محسنی
استفاده از یادگیری کیو مبتنی بر فرآیندهای تصمیم گیری مارکوف به منظور تشخیص و بازیابی حفرههای پوشش در شبکههای حسگر بیسیم
اکرم سادات مصطفوی - نستوه طاهری جوان
بررسی مقایسهای الگوریتمهای شبکه عصبی کانولوشن و ماشین بردار پشتیبان در پیشبینی شدت تصادفات آزادراههای برونشهری
میثم عفتی - امیرمحمد رمضانپور
کاربرد تجزیه نامنفی ماتریس برای تشخیص انجمن در شبکه های پیچیده
مرتضی جویبان - سوده حسینی
نهان نگاری تصاویر دیجیتال مبتنی بر تبدیل موجک گسسته و الگوریتم شاهین هریس
جواد دانش پایه - وحید مهرداد
به دست آوردن جواب های تحلیلی دستگاه معادلات بوسینسک – برگرز کسری -زمانی به کمک روش ساده ترین معادله تعمیم یافته
زینب آیاتی
Denoising of Bivariate Normal distribution by Shrinkage Wavelet Method Based on the New Threshold
Ziba Batvandi - Mahmoud Afshari - Hamid Karamikabir
استنتاج علی در یادگیری تقویتی چندعاملی
مهدی محمدیان
مطالعه تطبیقی مدلهای RSM و RF برای پیش بینی درصد بازیابی SO2 از جریان گاز دودکش در فرآیند جذب سطحی
علیرضا چاروقچی - محمد یزدانی - شهره فاطمی - محمد فخرالاسلام
تشخیص بیماری کرونا از روی تصاویر اشعه ایکس با استفاده از تنظیم دقیق شبکه عصبی کانولوشنی عمیق و رویکرد یادگیری انتقالی
حمید نصیری - محمد باغبان
بیشتر
ثمین همایش، سامانه مدیریت کنفرانس ها و جشنواره ها - نگارش 44.9.4