INTERFACE: An Indirect, Partitioned, Random, Fully-Associative Cache to Avoid Shared Last-Level Cache Attacks
Notice bibliographique
Résumé
Shared Last-level caches are increasingly facing severe security risks from occupancy attacks and set-conflict-based side-channel attacks, e.g., Prime+Probe, Attackers use unrestricted cache occupancy, or use conflicts in limited-size cache sets, to observe access patterns of a victim process which can leak a victim's secret data. To eliminate shared LLC attacks, an ideal solution is to use a partitioned fully-associative cache design with random replacement so attackers cannot observe a victim's access patterns. Prior work proposed mechanisms that approximate such design at non-trivial power, area, performance and complexity costs. In this paper, we propose a practical INdirect, parTitionEd, Random, Fully-Associative CachE (INTERFACE) design which consists of a fully-associative data store and a skewed set-associative tag store. Each set in the primary tag store is linked to two sets, one from each extra (secondary) tag store. Each entry in the fully-associative data store is indexed by a valid entry from the tag store. We use a novel architecture to manage free data blocks without modifying the data store. We isolate processes by partitioning the cache to prevent occupancy attacks. Compared to prior work, we show that INTERFACE provides strong security guarantees by eliminating occupancy and conflict-based attacks with lower area and power overheads, lower complexity, and with a similar performance overhead compared to prior work.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».