QPRAC: Towards Secure and Practical PRAC-based Rowhammer Mitigation using Priority Queues
Notice bibliographique
Résumé
JEDEC has introduced the Per Row Activation Counting (PRAC) framework for DDR5 and future DRAMs to enable precise counting of DRAM row activations. PRAC enables a holistic mitigation of Rowhammer attacks even at ultra-low Rowhammer thresholds. PRAC uses an Alert Back-Off (ABO) protocol to request the memory controller to issue Rowhammer mitigation requests. However, recent PRAC implementations are either insecure or impractical. For example, Panopticon, the inspiration for PRAC, is rendered insecure if implemented per JEDEC’s PRAC specification. On the other hand, the recent UPRAC proposal is impractical since it needs oracular knowledge of the ‘top- N ‘ activated DRAM rows that require mitigation.This paper provides the first secure, scalable, and practical RowHammer solution using the PRAC framework. The crux of our proposal is the design of a priority-based service queue (PSQ) for mitigations that prioritizes pending mitigations based on activation counts to avoid the security risks of prior solutions. This provides principled security using the reactive ABO protocol. Furthermore, we co-design our PSQ, with opportunistic mitigation on Refresh Management (RFM) operations and proactive mitigation during refresh (REF), to limit the performance impact of ABO-based mitigations. QPRAC provides secure and practical RowHammer mitigation that scales to Rowhammer thresholds as low as 71 while incurring a $0.8 \%$ slowdown for benign workloads, which further reduces to $0 \%$ with proactive mitigations.
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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,003 |
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 ».