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Memory-Centric Computing: Security Benefits and Challenges of Processing-in-DRAM

本文探讨了存内计算（Processing-in-DRAM, PiD）对安全性的影响，强调了其在实现高吞吐量随机数生成器等高效内存内安全原语方面的潜力，同时也指出其引入了诸如放大的读取干扰和高速时序通道等新漏洞。

原作者： Ismail Emir Yuksel, F. Nisa Bostanci, Ataberk Olgun, Onur Mutlu

发布于 2026-06-23

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原作者： Ismail Emir Yuksel, F. Nisa Bostanci, Ataberk Olgun, Onur Mutlu

原始论文采用 CC BY 4.0 许可（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。 ✨ 这是对下方论文的AI生成解释。它不是由作者撰写或认可的。如需技术准确性，请参阅原始论文。阅读完整免责声明

想象一下，你的电脑就像一家繁忙的餐厅。几十年来，厨房（处理器）一直是全场的焦点。服务员（内存总线）必须不停地来回奔波，从储藏室（DRAM 内存）抓取食材（数据），然后冲进厨房进行烹饪。这种来回奔波的过程既慢又累，而且浪费大量的能量。

以内存为中心的计算（Memory-Centric Computing）是一个激进的新想法：与其让厨师跑向储藏室，不如直接在储藏室里放一个小型炉灶。现在，食材可以在存储的地方直接进行切配、搅拌和烹饪。这被称为存内计算（Processing-in-DRAM, PiD）。

这篇由苏黎世联邦理工学院（ETH Zürich）研究人员撰写的论文，探讨了当我们把这个“愚钝”的储藏室变成一个“活跃”的厨房时，会对安全性产生什么影响。事实证明，这种新设置是一把双刃剑：它提供了令人惊叹的新安全工具，但也为窃贼潜入开辟了危险的新途径。

以下是他们研究结果的拆解，使用了简单的类比：

1. 好消息：新的安全超能力

研究人员发现，由于内存现在变得“鲜活”并能进行工作，它可以生成两种以前很难获得的非常重要的安全工具：

不可复制的指纹（PUF）：
想象每一块 DRAM 芯片都像一片雪花。尽管它们是在同一个工厂制造的，但制造过程中产生的微小、随机的缺陷使每一片都独一无二。研究人员展示了通过“摇晃”内存（使用特定的电学技巧），我们可以读取这些独特的缺陷，从而创建一个数字指纹。
- 为什么重要： 这种指纹是无法复制的。它就像一把只有用你的那片雪花才能打开的锁。他们构建了一个名为 SiMRA-PUF 的系统，该系统比以往的方法更快、更可靠地创建这些指纹，甚至可以在标准的、现成的内存芯片上实现。
真随机数生成器（TRNG）：
计算机需要随机数来进行加密（例如创建密钥）。通常，计算机只是根据公式来“猜测”数字，这并不是真正的随机。研究人员发现了一种利用内存本身生成真随机性的方法。
- 它是如何工作的： 他们同时激活许多行内存。这些行的电信号会相互碰撞和干扰，产生一种混乱且不可预测的效果（就像一群人在同时大声喧哗）。这种混乱被用来采集并创造出一种真正随机的数字流。
- 结果： 他们的系统 SiMRA-TRNG 速度极快（高达每秒 160 亿比特），并且可以在不需要特殊硬件的情况下在普通内存芯片上运行。

2. Bad News：新的入侵方式

正如新的厨房让烹饪变得更快一样，它也为窃贼制造麻烦或窃取秘密创造了新的机会。

“锤击”效应（读干扰）：
在过去，如果你敲门太用力，邻居可能会感到恼火。但在这种新系统中，研究人员发现，如果你同时“敲击”（激活）多行内存，你可能会意外地破坏相邻行的数据。
- 发现： 他们发现，使用这种新的“多行”烹饪技术，会让内存芯片比以前更容易受到这种意外破坏的影响——其脆弱程度增加了 158 倍。这就像是一个轻微的敲击，以前可能毫无影响，现在却能震碎旁边的玻璃。这是一个重大的可靠性风险，需要新的防御措施。
秘密窃听通道（计时攻击）：
在普通的计算机中，如果你想发送一条秘密信息，你必须经过一条漫长且嘈杂的走廊（缓存）才能到达主内存。新的 PiD 系统允许应用程序直接进入内存，跳过了走廊。
- 风险： 由于路径如此直接且快速，同时运行的两个不同程序可以互相“监听”。一个程序可以通过稍微延迟或加速其对内存的访问来发送秘密信息。另一个程序通过测量获取响应的具体时间来解码这条信息。
- 结果： 研究人员构建了一个名为 IMPACT 的工具，它利用这种技巧以极高的速度（14.8 Mb/s）发送秘密信息，或者仅仅通过观察内存响应的时间来窃取私人数据（例如用户的 DNA 序列）。

大局观

论文的结论是，我们不能再仅仅把计算机内存看作一个被动的存储盒，而应该开始将其视为一个集工作空间、储藏室和安全保险库于一体的综合体。

虽然这种新的计算方式有望让速度更快、能效更高，但研究人员警告说，我们不能直接按下开关就完事了。我们需要精心设计这些系统，以处理新的“噪音”（锤击效应）并阻断新的“窃听”（计时攻击）。如果我们能解开这些谜题，我们就能构建出不仅更快，而且在根本上更加安全的计算机。

技术摘要：以内存为中心的计算：处理在 DRAM 中（Processing-in-DRAM）带来的安全收益与挑战

1. 问题陈述

现代计算系统主要以处理器为中心，将主内存（DRAM）视为被动的存储基质。这种架构导致数据必须在处理单元（CPU、GPU 等）与内存之间频繁移动，从而在性能、能效和带宽方面产生了显著的瓶颈。随着生成式 AI 和大规模机器学习等数据密集型应用的发展，这些瓶颈变得愈发关键。

虽然以内存为中心的计算（MCC）范式，特别是处理在 DRAM 中（Processing-in-DRAM, PiD），通过将计算向数据移动提供了一种解决方案，但其安全性影响仍未得到充分探索。将 DRAM 从一个不活跃的存储器转变为一个活跃的计算基质，引入了双重性质：它既可以提供新的安全原语并减少数据暴露，同时也创造了新的攻击面，并加剧了现有的可靠性问题。本文研究了这些安全收益与挑战，重点关注未经修改的商用现货（COTS）DRAM 芯片。

2. 研究方法

作者采用了一种基于 FPGA 基础设施（构建于 SoftMC 和 DRAM Bender 之上）的严谨实验表征方法来测试真实的 DRAM 硬件。该方法包括：

硬件测试： 对来自主要制造商的数百个 COTS DDR4 和 LPDDR4 芯片进行广泛测试。
时序违规利用： 故意违反制造商推荐的 DRAM 访问时序参数（例如，降低激活延迟）以诱导 DRAM 单元产生非确定性行为。
同时行激活： 利用多行激活（SiMRA）和连续多行激活（CoMRA）技术来触发 DRAM 阵列内的电荷共享和模拟效应。
攻击模拟： 实现特定的攻击向量（如 RowHammer 变体、时序信道）以衡量其对系统鲁棒性和机密性的影响。
统计分析： 评估用于安全原语的熵、唯一性、稳定性及吞吐量指标，并测量位翻转率和通信吞消化。

3. 核心贡献

A. 安全收益：DRAM 内安全原语

本文证明了 DRAM 可以在不需要硬件修改的情况下，作为两种关键安全原语的高性能基质：

SiMRA-TRNG（真随机数生成器）：
- 机制： 利用在同时激活持有相反数据模式的多行（最多 32 行）时的电荷共享过程。通过降低激活时序，位线电压会在参考电压（ $V_{DD}/2$ ）附近发生随机扰动，随后感测放大器采样一个随机值。
- 性能： 实现高达 16.05 Gb/s 的吞吐量，显著优于以往最先进的基于 DRAM 的 TRNG（例如 QUAC-TRNG）。
- 质量： 生成的比特流通过了所有 NIST STS 测试。熵随同时激活行数的增加而增加，但存在延迟权衡。
SiMRA-PUF（物理不可克隆函数）：
- 机制： 与 TRNG 类似，它使用带有降低时序的同时多行激活，根据制造差异生成设备特定签名。稳定的位构成签名，而随机位被过滤掉。
- 性能： 提供高重复性（intra-Jaccard 指数 >94%）和唯一性（inter-Jaccard 指数 <4%）。
- 优势： 与之前的最先进技术（基于 Frac 的 PUF）相比，2 行激活变体实现了 5.75% 更低的评估延迟，使其适用于运行时可访问的身份验证。

B. 安全挑战：新的攻击面

本文识别了 PiD 操作引入的两个关键风险：

放大的读干扰（PuDHammer）：
- 发现： PiD 操作依赖于同时或快速连续激活多行，这极大地加剧了 DRAM 读干扰漏洞。
- 影响： 与传统的 RowHammer 相比，使用同时多行激活（SiMRA）时，诱发首次位翻转所需的最小激活次数（ $HC_{first}$ ）减少了高达 158.58 倍。连续多行激活（CoMRA）也将 $HC_{first}$ 减少了高达 13.98 倍。
- 缓解成本： 使现有的防御机制（如每行激活计数 PRAC）覆盖 PiD 操作会带来显著的系统性能开销（平均 48.26%），表明需要新的解决方案。
高吞吐量时序信道（IMPACT）：
- 发现： PiD 允许用户空间应用程序绕过缓存层级直接访问主内存。这使得通过共享的 DRAM 行缓冲区实现高吞量隐蔽通道和侧信道成为可能。
- 机制： 攻击者利用行缓冲区冲突（其耗时比命中更长）来编码数据。
- 影响： IMPACT-PuM 隐蔽信道的通信吞吐量达到 14.8 Mb/s，比目前最先进的基于主内存的隐蔽信道高出 6.5 倍。针对基因组读取映射的侧信道攻击以 7.6 Mb/s 的速率实现了 96% 的查询特征泄露准确率。
- 缓解： 消除这些时序信道的现有防御机制会产生高昂的性能开销，表明低开销的解决方案仍是一个开放的研究课题。

4. 结果

TRNG： SiMRA-TRNG 在各种 DRAM 容量和晶圆版本中都能生成高质量的随机数，吞吐量可扩展至 16.05 Gb/s。
PUF： SiMRA-PUF 生成独特且可重复的签名，具有比以往方法更低的延迟，验证了其用于运行时身份验证的可行性。
脆弱性： PiD 操作使 DRAM 芯片比标准访问模式更容易发生数据损坏（位翻转），其中“双侧”SiMRA 攻击最具破坏力。
泄露： PiD 系统中的直接内存访问使得时序攻击的吞吐量比传统的基于缓存的攻击高出数个数量级，对数据机密性构成了严重威胁。

5. 意义与展望

本文认为，计算的未来在于将内存视为一种结合了计算、存储和安全基质的综合体。

范式转变： 作者断言，现在是时候在设计和编程 DRAM 时，将安全作为与计算能力和存储密度同等重要的目标了。
双重性质： 虽然 PiD 提供了一条通过消除跨主内存总线的数据移动（一个主要的攻击向量）并实现内存内安全原语来构建从根本上更安全的系统的路径，但它同时也放大了鲁棒性和机密性的风险。
行动呼吁： 本文总结道，尽管内存计算系统的潜力巨大，但其广泛应用需要解决整个计算栈中的重大挑战。具体而言，管理这些新安全权衡所需的思维方式和基础设施转变是最大的障碍。作者强调，实现安全、高效且高性能的 PiD 系统是一个关键但尚未解决的研究方向。