Исследователи описали атаку на электросеть через синхронную нагрузку GPU-кластера

Исследователи представили модель атаки Bit2Watt, в которой нагрузку на GPU-кластер используют для создания колебаний в локальной электросети. Как пишет SecurityLab (by Positive Technologies), для такого сценария не нужен взлом дата-центра, облачной платформы или систем управления энергосетью. Предполагается, что злоумышленник просто арендует крупный пул GPU и запускает ИИ-задачи либо высокопроизводительные вычисления.

Авторы описали два подхода. Первый использует CUDA-код, который переключает ускорители между максимальной и минимальной нагрузкой с частотой до 6 кГц. Во втором случае управление энергопотреблением встраивается прямо в процесс обучения нейросети: через размер пакетов данных, дополнительные операции и параметры модели. По данным исследователей, этот метод работает медленнее, зато создаёт более сильные колебания и лучше маскируется под обычную работу ИИ-кластера.

Измерения на кластере примерно из 100 GPU показали, что резкие изменения нагрузки передаются в систему электропитания. В симуляции локальной сети мощностью 1 МВт синхронная работа нескольких сотен или тысячи GPU выводила показатели за допустимые пределы. При доле распределённых источников энергии в 90% и одновременной нагрузке 1000 ускорителей искажение тока достигало 46,8%.

Авторы также описали обратный эффект Watt2Bit. В этом сценарии возмущения в сети могут возвращаться в дата-центр, перегревать блоки питания и останавливать вычисления.