近日，安全专家Trail of Bits发现了一个潜在的漏洞，该漏洞可能会导致消费者应用程序从GPU内存中窃取“关键数据”。据悉，这个名为"LeftoverLocals"的漏洞影响范围广泛，包括英伟达、苹果、AMD和高通等多个型号的消费性GPU。
这一漏洞并非针对消费者应用程序，而是通过入侵大语言模型（LLM）和机器学习（ML）模型中使用的GPU来实现目的。由于模型训练涉及敏感数据使用，因此提取数据的风险也相应增加。
卡内基梅隆大学（Carnegie Mellon University）的研究人员正在关注这个名为"LeftoverLocals"的漏洞，并且据称主要GPU供应商已经共享了相关信息，包括英伟达、苹果、AMD、Arm、英特尔、高通和Imagination等公司。
当在AMD Radeon RX 7900 XT上运行一个拥有70亿参数量的模型时，在每次调用GPU数据时可能会泄漏约5.5MB数据；而在"llama.cpp"上运行一个拥有7B参数量的模型时，每次LLM查询会泄漏约181MB数据。这些信息足以对大语言模型的响应进行精确重建。
"LeftoverLocals"对GPU如何隔离其内存非常依赖，这与CPU框架不同。因此，如果攻击者能够获得对GPU共享访问权限，则可以窃取其中的数据。这种行为可能导致多种安全后果。
尽管对于普通消费者来说，“LeftoverLocals”可能并不值得担忧，但在云端运算或推理等领域相关从业人员中引起了大语言模型（LLM）和机器学习（ML）框架安全性方面的疑虑。
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