研究者らは、正規のGPUワークロードを電力インフラ妨害の手段に変える、サイバー・フィジカル攻撃のコンセプト「Bit2Watt」を公表しました。
この手法はGPUの消費電力を高い頻度で操作するもので、再生可能エネルギーへの依存度が高い電力網に接続されたデータセンターの電力品質を低下させる可能性があります。
産業制御システムに対する従来型の攻撃とは異なり、Bit2Wattでは電力網の機器や電力コントローラー、通信ネットワークを侵害する必要がありません。
その代わりに、悪意を持った正規のクラウドテナントが、通常のアクセス権限だけでGPUインスタンスとワークロードスケジューリングの制御機能を利用し、協調的かつ急激な電力需要の変動を発生させることが可能だとされています。
GPUは元来、ワークロードの負荷強度に応じて消費電力を変化させる性質を持っています。
計算負荷の高いタスクでは、GPUコアやメモリコントローラーなどのハードウェアコンポーネントの稼働率が上がるため電力需要が増加し、逆にアイドル状態や軽量なタスクでは消費電力が低下します。
Bit2Wattは、この通常の挙動を悪用し、高負荷フェーズと低負荷フェーズを繰り返し切り替えることで攻撃を成立させます。
研究者らは、2つの概念実証(PoC)アプローチを示しています。「合成ワークロード変調攻撃(SWMA)」は、カスタムCUDAワークロードを用いて、集中的な計算処理とほぼアイドル状態の動作を交互に切り替えます。
「LLMトレーニング変調攻撃(LTMA)」は、こうした変化を一見正規の大規模言語モデルのトレーニングパイプラインに直接組み込むもので、トレーニングの挙動を変更したり補助的な処理を追加したりすることで、計算需要を変動させます。
LTMAが特に懸念される理由は、一般的なAI開発フレームワークやワークフローに紛れ込ませることができる点にあります。
ファームウェアやハイパーバイザー、電力管理システムへの特権アクセスも不要で、攻撃者はAIジョブを実行するテナントに通常付与される権限さえあれば実行可能です。
複数のNVIDIA製GPUモデルを対象としたテストの結果、ワークロード主導の電力変調は、およそ1.5kHzから6kHzの周波数に達することが判明しました。論文の実験では、RTX 4090が合成手法(SWMA)の下で6,000Hzに達しています。
一方で、LLMトレーニングを利用した変調は、周波数こそやや低いものの依然として無視できない水準であり、電力振幅の変化はより大きくなる可能性があるとされています。この攻撃は、多数のGPUを同期させることで一層危険性が高まります。
協調的なワークロード変動は急速な電流変動を生み出し、無停電電源装置(UPS)や配電盤(PDU)、スイッチング電源、さらには太陽光発電システムのようなインバータ方式の分散型エネルギー資源と相互作用する可能性があります。
90基の分散型エネルギー資源を備えた1MW規模のローカル電力システムを想定したシミュレーションでは、1,000基のGPUを協調的に操作した結果、電流の全高調波歪率(THD)が46.8%まで上昇し、モデル化された減衰比は-0.27まで低下して不安定な挙動を示しました。
これらの数値は、実際に確認された停電事例ではなく、同期させた最悪ケースのシナリオを反映したものです。とはいえ、高度に協調された計算負荷が及ぼしうる影響の大きさを示すものだと、arxivは指摘しています。
研究者らはまた、GPU6基、ワークステーション、UPS、蓄電池、系統連系型太陽光インバータ、電力網シミュレーターで構成された制御可能なテストベッドも構築しました。
その測定結果によると、悪意あるワークロード変調は電力供給チェーン全体で電流波形を変化させ、UPS入力段における高調波の影響を増大させることが確認されています。
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翻訳元: https://cyberpress.org/bit2watt-threatens-power-grids/
