[论文解读] SoK: On the Security Challenges and Risks of Multi-Tenant FPGAs in the Cloud

Shaza Zeitouni, Ghada Dessouky+1 more|arXiv (Cornell University)|Sep 29, 2020

Physical Unclonable Functions (PUFs) and Hardware Security参考文献 62被引用 6

一句话总结

本文研究了在云环境中部署的多租户FPGA所面临的安 全与隐私挑战，重点关注通过部分重配置实现的空 间多租户场景，即多个不可信客户共享同一FPGA硬件。研究指出，由于共享物理资源，远程可利用的物理攻击（如侧信道攻击、故障注入攻击和拒绝服务攻击）是可能的，并认为这些攻击仅是更广泛未解决安全挑战中的一维，包括IP保护、安全位流传输和密钥管理等，呼吁开展整体性、协作性的研究，以解决基于FPGA的云计算中的端到端信任问题。

ABSTRACT

In their continuous growth and penetration into new markets, Field Programmable Gate Arrays (FPGAs) have recently made their way into hardware acceleration of machine learning among other specialized compute-intensive services in cloud data centers, such as Amazon and Microsoft. To further maximize their utilization in the cloud, several academic works propose the spatial multi-tenant deployment model, where the FPGA fabric is simultaneously shared among mutually mistrusting clients. This is enabled by leveraging the partial reconfiguration property of FPGAs, which allows to split the FPGA fabric into several logically isolated regions and reconfigure the functionality of each region independently at runtime. In this paper, we survey industrial and academic deployment models of multi-tenant FPGAs in the cloud computing settings, and highlight their different adversary models and security guarantees, while shedding light on their fundamental shortcomings from a security standpoint. We further survey and classify existing academic works that demonstrate a new class of remotely exploitable physical attacks on multi-tenant FPGA devices, where these attacks are launched remotely by malicious clients sharing physical resources with victim users. Through investigating the problem of end-to-end multi-tenant FPGA deployment more comprehensively, we reveal how these attacks actually represent only one dimension of the problem, while various open security and privacy challenges remain unaddressed. We conclude with our insights and a call for future research to tackle these challenges.

研究动机与目标

• 分析并比较工业界与学术界在云环境中多租户FPGA的部署模式。
• 识别并分类空间多租户FPGA上的远程可利用物理攻击，如侧信道攻击、故障注入攻击和拒绝服务攻击。
• 强调物理攻击仅是端到端FPGA多租户中更广泛未解决的安全与隐私挑战的一个方面。
• 研究多租户FPGA环境中知识产权保护、安全位流传输和密钥管理等基本问题。
• 呼吁开展协作性、基于标准的研究，以应对基于FPGA的云加速中尚未解决的挑战。

提出的方法

• 调研了工业界与学术界多租户FPGA的部署模式，区分了时间共享与空间共享。
• 基于威胁模型与攻击向量（如侧信道、故障注入）对现有学术研究中的远程物理攻击进行了分类。
• 分析了攻击的根本原因，强调了电源供应和互连等共享物理资源的存在，即使存在逻辑分区也缺乏硬件隔离。
• 评估了现有缓解技术的局限性，如位流验证与运行时监控，这些技术通常针对特定攻击类型，不具备未来适应性。
• 研究了FPGA SDK与云服务提供商工具链中的信任假设，类比CPU可信执行环境（TEE）如SGX中的漏洞。
• 提出呼吁制定开放标准、公开安全假设文档，并允许客户选择FPGA共享模式，以提升透明度与信任。

实验结果

研究问题

• RQ1 在云数据中心中，空间多租户FPGA的端到端部署面临哪些基本安全与隐私挑战？
• RQ2 远程可利用的物理攻击（如侧信道、故障注入和拒绝服务攻击）如何利用多租户FPGA中的共享物理资源？
• RQ3 为何现有物理攻击缓解技术不足以保障未来基于FPGA的云工作负载安全？
• RQ4 在多租户FPGA环境中，保护客户知识产权、保障位流传输安全与密钥管理方面仍存在哪些未解决的挑战？
• RQ5 开放标准与透明的安全文档如何提升FPGA即服务（FPGA-as-a-Service）部署中的信任与客户选择能力？

主要发现

• FPGA中的空间多租户虽然能实现高资源利用率，但由于共享电源与互连等物理资源，即使存在逻辑隔离，仍会引入严重安全风险。
• 多租户FPGA上的远程物理攻击是可行的，并已有实际演示，包括泄露密钥的侧信道攻击、改变行为的故障注入攻击以及中断服务的拒绝服务攻击。
• 现有物理攻击缓解技术通常仅针对特定攻击类型，无法防范零日攻击或新型攻击，尤其当恶意逻辑嵌入位流时更为明显。
• 位流验证在本质上存在局限，因为恶意电路可通过混淆或设计规避检测，且尚无万无一失的方法可验证所有潜在硬件后门。
• FPGA SDK与云服务提供商工具链本身也是攻击面，如TEE类系统中的漏洞所示，需进行严格的安全加固。
• 缺乏开放标准与透明的安全文档削弱了客户信任，阻碍了客户在敏感工作负载下对FPGA共享模式的知情决策。