Affrontare le vulnerabilità di timing nei processori

I problemi di temporizzazione nei processori sono una preoccupazione crescente. Questi difetti possono portare a rischi di sicurezza, visto che i processori sono parti vitali di qualsiasi sistema informatico. Nuovi metodi, come il fuzzing, che un tempo erano usati principalmente per il software, vengono ora applicati per trovare problemi nei progetti hardware come i processori.

La maggior parte dei metodi attuali per trovare problemi di temporizzazione riesce a individuarli, ma ha difficoltà a capire da dove provengano o come risolverli. Per affrontare queste problematiche, è stato sviluppato un nuovo tipo di fuzzer chiamato white-box fuzzer. Questo strumento utilizza l'analisi statica per individuare e localizzare i problemi di temporizzazione nei processori e valutare quanto bene sta funzionando la microarchitettura.

#Contesto

Il campo della progettazione hardware è diventato sempre più complesso. I processori moderni includono molte caratteristiche che li rendono più potenti ma anche più difficili da verificare in termini di sicurezza. Con l'emergere di nuove tecnologie, il rischio di vulnerabilità-particolarmente quelle legate alla temporizzazione-è aumentato in modo significativo.

Le vulnerabilità di temporizzazione possono rivelare informazioni sensibili, il che rappresenta un rischio per l'integrità complessiva dei sistemi informatici. Attacchi notevoli che sfruttano questi problemi di temporizzazione includono Spectre e Meltdown, che possono eludere misure di sicurezza e accedere a dati sensibili. Identificare queste vulnerabilità prima che l'hardware venga prodotto è fondamentale, poiché risolverle dopo la produzione di solito non è un'opzione.

Le strategie attuali per identificare le vulnerabilità di temporizzazione spesso si basano su metodi formali o tecniche di fuzzing. Sebbene i metodi formali siano approfonditi, possono risultare lenti e inefficaci per progetti hardware complessi. Man mano che i processori moderni diventano più intricati, questi metodi spesso diventano meno efficaci.

D'altra parte, il fuzzing, pur essendo più flessibile e in grado di gestire progetti più grandi, di solito non riesce a fornire feedback dettagliati su dove si trovano le vulnerabilità. Questo può portare a ritardi nella mitigazione dei rischi e a un aumento della possibilità di trascurare vulnerabilità critiche.

#Obiettivi e Contributi

Per superare i limiti dei metodi esistenti, è stato introdotto un approccio innovativo che combina strategie di fuzzing con analisi statica. Questo nuovo metodo non solo rileva le vulnerabilità temporali ma identifica anche le loro fonti.

I principali contributi di questa ricerca includono la creazione di un white-box fuzzer che può operare a livello di trasferimento di registri (RTL), estraendo e monitorando le transizioni di stato microarchitetturale e misurando i comportamenti di temporizzazione per identificare vulnerabilità.

Questo nuovo approccio naviga in modo efficiente nello spazio di progettazione, trova problemi di temporizzazione e fornisce informazioni sulle loro cause radice, dando ai progettisti la fiducia necessaria per migliorare la sicurezza prima della produzione dell'hardware.

#Metodologia

#Transizioni Microarchitetturali e Comportamenti di Temporizzazione

Capire come i comportamenti di temporizzazione si relazionano alle transizioni nei circuiti digitali è essenziale per identificare vulnerabilità. Ogni stato in un sistema digitale può essere paragonato a una macchina a stati finiti (FSM). Quando riceve un input, il dispositivo passa attraverso diversi stati per generare un output. Il tempo necessario per produrre quell'output dipende dalla sequenza delle transizioni di stato.

Ad esempio, considera un sistema di cache. Ha più stati e, a seconda che i dati si trovino nella cache (cache hit) o meno (cache miss), i percorsi diversi impiegano tempi diversi per completare l'operazione. Questa variazione può portare a vulnerabilità di temporizzazione se non analizzata e considerata correttamente.

Per analizzare queste transizioni di stato in modo più efficace, sono stati sviluppati i Micro-Event Graphs (MEG). Questi grafici forniscono una rappresentazione più granulare degli eventi microarchitetturali che si verificano in un circuito digitale. Ogni nodo rappresenta un evento e gli archi diretti illustrano come questi eventi interagiscono.

Applicando i MEG, è possibile tracciare i Percorsi di Esecuzione che rivelano differenze di temporizzazione causate da diversi valori di input. Questa tecnica consente una rilevazione delle vulnerabilità più accurata e una comprensione più chiara di come si sviluppano i comportamenti di temporizzazione nel silicio.

#Rilevazione delle Vulnerabilità di Temporizzazione

L'obiettivo principale di questa ricerca è rilevare le vulnerabilità di temporizzazione e anche localizzare le loro fonti all'interno di un design di processore. Viene impiegata una tecnica di fuzzing che genera sequenze di istruzioni e relativi input di dati che mostrano differenze di temporizzazione.

Per ogni input, il percorso di esecuzione viene tracciato nel MEG, e il primo punto in cui i percorsi differiscono può indicare una potenziale vulnerabilità di temporizzazione. L'identificazione della causa radice avviene attraverso una combinazione di simulazione dinamica e analisi statica, permettendo una rilevazione più rapida ed efficiente.

#Analisi Gerarchica delle Perdite

Poiché i processori moderni hanno generalmente più istanze di moduli con molte interdipendenze, analizzarli può diventare complicato. Per rimediare a questo, un Approccio Gerarchico dà priorità ai moduli in base alle loro dipendenze, consentendo un'identificazione più rapida dei problemi di temporizzazione.

Il focus inizia dai livelli più bassi dei moduli, dove si possono identificare per primi le discrepanze nei tempi di esecuzione. Questo metodo assicura che le eventuali vulnerabilità di temporizzazione presenti a livelli inferiori vengano rilevate prima di passare a moduli più complessi.

#Localizzazione della Fonte delle Vulnerabilità di Temporizzazione

Una volta che sono state localizzate le differenze di temporizzazione, il passo successivo è individuare la fonte esatta di queste vulnerabilità all'interno del codice RTL. Questo implica confrontare le tracce di simulazione generate da diverse coppie di input per trovare eventuali discrepanze.

L'analisi identifica quali segnali specifici sono cambiati per primi e utilizza queste informazioni per risalire alla fonte del problema di temporizzazione. Comprendendo le dipendenze tra i vari elementi, l'analisi può fornire indicazioni su come affrontare e mitigare al meglio queste vulnerabilità.

#Valutazione

Per convalidare l'efficacia del nuovo fuzzer, sono state effettuate valutazioni su diversi processori open-source. L'obiettivo era dimostrare la capacità di identificare sia nuove che precedentemente conosciute vulnerabilità di temporizzazione.

Il processo di fuzzing ha generato numerosi input, con un notevole focus sui comportamenti di temporizzazione, portando alla scoperta di molte vulnerabilità. I risultati hanno messo in evidenza debolezze critiche in vari moduli, consentendo sforzi di remediation mirati.

#Analisi della Copertura della Temporizzazione

L'analisi della copertura ha giocato un ruolo cruciale nella valutazione di quanto fosse efficace il fuzzing nell'esplorare i comportamenti di temporizzazione. Convertendo i percorsi nel MEG in proprietà che possono essere monitorate, l'analisi fornisce una misura quantitativa di quanto bene sono stati testati i vari moduli.

I risultati dell'analisi della copertura hanno indicato che porzioni significative dello spazio di progettazione sono state esplorate, evidenziando le aree più vulnerabili a problemi di temporizzazione. Questo feedback è essenziale per garantire che nessuna area critica venga trascurata prima di finalizzare un design.

#Sfruttabilità delle Vulnerabilità Rilevate

Le vulnerabilità identificate tramite questo processo presentano potenziali rischi di sfruttamento in vari scenari. I canali di temporizzazione possono rompere l'isolamento tra i processi e consentire a un attaccante di estrarre informazioni sensibili.

Ad esempio, sfruttando le differenze di temporizzazione, un attaccante potrebbe costruire canali covert che potrebbero comunicare bit di informazione tra i processi senza alcuna interazione osservabile. Questo può portare a significativi rischi per la privacy e la sicurezza.

In generale, la capacità di identificare e affrontare queste vulnerabilità di temporizzazione prima che l'hardware venga deployato è cruciale per mantenere l'integrità dei sistemi di computing moderni.

#Conclusione

La combinazione di analisi statica con tecniche di fuzzing offre un framework più robusto per rilevare e localizzare le vulnerabilità di temporizzazione nei processori. Sfruttando i punti di forza di ciascun metodo, questo approccio migliora significativamente la capacità di identificare potenziali minacce prima che possano essere sfruttate.

Man mano che i progetti hardware continuano a evolversi, i metodi sviluppati in questa ricerca saranno essenziali per garantire che le vulnerabilità vengano rilevate precocemente e mitigate in modo efficace. Mantenendo un forte focus sui comportamenti di temporizzazione, i progettisti possono garantire che i sistemi moderni rimangano sicuri in un panorama in continua evoluzione.