【摘 要】
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目前GPGPU编程技术在人工智能、深度学习等领域取得了广泛的应用,以NVIDIA公司推出的CUDA框架为代表的GPGPU编程框架可将GPU强大的并行运算能力应用于非图形任务,而GPU逐渐开放的计算能力在众多领域中的应用也随之带来了相关安全隐患,但业界目前仍主要关注如何挖掘GPU潜在安全问题,对已知问题的防护研究较少。本文提出了一种针对GPU端PTX指令代码死循环结构的检测评估方法,并编程实现了方法
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目前GPGPU编程技术在人工智能、深度学习等领域取得了广泛的应用,以NVIDIA公司推出的CUDA框架为代表的GPGPU编程框架可将GPU强大的并行运算能力应用于非图形任务,而GPU逐渐开放的计算能力在众多领域中的应用也随之带来了相关安全隐患,但业界目前仍主要关注如何挖掘GPU潜在安全问题,对已知问题的防护研究较少。本文提出了一种针对GPU端PTX指令代码死循环结构的检测评估方法,并编程实现了方法原型工具,用于探测基于CUDA框架编写的GPU代码是否存在死循环结构进而引发操作系统失去响应的风险。此外,在研究过程中还针对GPU端内存数据残留问题,本文设计了一种对API调用特征的检测方法用以评估代码中是否存在此类问题,作为死循环结构检测的先行研究工作而推出并取得了较好的成果。两种检测方法的工具原型均采用了LLVM编译器项目提供的Pass模块开发能力进行实现,经测试本文方法具有较好的准确性与有效性,可为后续GPU代码安全研究提供基础。
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