重大漏洞影響NVIDIA GPU 多租戶雲端環境風險更高

編譯/Cynthia

2024年CVE-2024-013重大漏洞被揭露,影響超過35%使用NVIDIA GPU的全球雲端AI系統。該漏洞主要針對NVIDIA Container Toolkit和GPU Operator,這兩個工具在管理AI工作負載上非常重要。由於NVIDIA GPU具備強大的運算效能,許多行業依賴這些工具來加速AI模型的運行,特別是在處理大量數據時更顯重要。這個漏洞帶來極大的安全風險,尤其是對於醫療、金融和自動駕駛等依賴雲端服務的產業,影響非常嚴重。

NVIDIA GPU具備強大的運算效能,許多行業依賴這些工具來加速AI模型的運行,特別是在處理大量數據時更顯重要。
NVIDIA GPU具備強大的運算效能,許多行業依賴這些工具來加速AI模型的運行,特別是在處理大量數據時更顯重要。(圖/取自NVIDIA官網)

重大漏洞受影響的關鍵工具

NVIDIA Container Toolkit是一套專門用來加速GPU工作的工具,能幫助使用者在Docker中充分運用NVIDIA GPU來進行AI模型的訓練和推理運算。由於GPU能大幅縮短AI模型處理龐大數據的時間,這套工具在雲端AI環境中非常重要。GPU Operator則簡化Kubernetes環境中GPU的部署和管理,確保AI工作能在正確配置的硬體上順利運行。這些重要工具現在成為攻擊目標,可能造成系統運行中斷或安全風險,影響整體平台的運行效率。

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CVE-2024-0132漏洞詳情與風險

CVE-2024-0132能讓攻擊者能利用GPU資源提升系統權限,影響雲端AI工作負載的正常運行。透過此漏洞,攻擊者可能利用容器逃逸技術,繞過容器的安全防護,進入主機系統或其他容器,進一步進行更大規模的攻擊,甚至掌控GPU資源或整個主機系統。攻擊者還能發動DoS攻擊,耗盡GPU資源,導致AI工作無法運行,或篡改AI模型數據,使推理結果不準確。為應對這些威脅,NVIDIA已發布安全修補,建議用戶立即更新工具並加強系統安全。

多租戶雲端環境下的高風險

在多租戶架構的雲端環境中,CVE-2024-0132漏洞帶來的風險更為顯著。由於多個用戶共享相同的GPU資源,攻擊者一旦成功利用此漏洞,可能突破自身容器,侵入其他用戶的工作負載,導致資料外洩或AI模型被篡改。這對依賴AI的高風險行業如自動駕駛、醫療和金融影響巨大,可能造成錯誤診斷或財務損失,甚至危及生命與財產安全,因此各行業必須正視這項漏洞的威脅。

提升雲端AI安全的重要性

CVE-2024-0132的發現再次顯示雲端AI環境中安全防護的必要性,隨著愈來愈多企業依賴雲端GPU運行AI模型,安全漏洞帶來的風險也日益嚴重。面對這個重大漏洞,企業必須立即行動,包括安裝安全修補、更新工具,並加強系統安全措施,以防止攻擊者利用漏洞,並持續監控AI工作負載,即時偵測潛在攻擊行為,唯有從技術與管理雙方面落實防護,才能保障雲端AI系統的穩定與安全,並保護企業的核心資產。

資料來源:InformationSecurityNewspaper

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