GPU虚拟化技术及其安全问题综述

摘要

人工智能与各行业全面融合的浪潮方兴未艾,促使传统云平台拥抱以图形处理器(GPU)为代表的众核体系架构。为满足不同租户对于机器学习、深度学习等高密度计算的需求,使得传统云平台大力发展GPU虚拟化技术。安全作为云平台GPU虚拟化应用的关键环节,目前鲜有系统性的论述。因此,本文围绕云平台GPU虚拟化安全基本问题——典型GPU虚拟化技术给云平台引入的潜在安全威胁和GPU虚拟化的安全需求及安全防护技术演进趋势——展开。首先,深入分析了典型GPU虚拟化方法及其安全机制,并介绍了针对现有GPU虚拟化方法的侧信道、隐秘信道与内存溢出等攻击方法;其次,深入剖析了云平台GPU虚拟化所带来的潜在安全威胁,并总结了相应的安全需求;最后,提出了GPU上计算与内存资源协同隔离以确保多租户任务间的性能隔离、GPU任务行为特征感知以发现恶意程序、GPU任务安全调度、多层联合攻击阻断、GPU伴生信息脱敏等五大安全技术研究方向。本文希望为云平台GPU虚拟化安全技术发展与应用提供有益的参考。