重大漏洞影響NVIDIA GPU 多租戶雲端環境風險更高
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。
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。
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。
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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