star-laboratory/prismPrISM: Una mitigación probabilística escalable de RowHammer (ISCA 2026). Código fuente de Ramulator2 y scripts de evaluación.
Aparecerá en el 53.º Simposio Internacional de Arquitectura de Computadores (ISCA), 2026.
Jeonghyun Woo1*, Junsu Kim1*, Aamer Jaleel2, Prashant J. Nair1
1 Universidad de Columbia Británica 2 NVIDIA * Contribución igualitaria
El escalado de DRAM ha exacerbado la vulnerabilidad RowHammer. Para contrarrestar esto, JEDEC introdujo recientemente el Conteo de Activaciones por Fila (PRAC) con el protocolo Alert Back-Off como una característica opcional de DDR5. Aunque prometedor, PRAC requiere celdas de contador por fila que conllevan sobrecarga de área, y actualizarlas en cada activación alarga los parámetros de temporización de la DRAM, degradando el rendimiento. Las mitigaciones probabilísticas como MINT ofrecen una alternativa de menor costo al seleccionar y mitigar filas aleatoriamente dentro de ventanas de mitigación periódicas. MINT es efectivo en umbrales más altos (≥ 1000), pero en umbrales más bajos debe aumentar su tasa de mitigación para superar el problema de no selección, donde las filas fuertemente golpeadas pueden escapar repetidamente del muestreo. Este escalado de tasa fija reduce el ancho de banda efectivo de la memoria incluso cuando no hay ningún ataque presente.
Para superar esta limitación, proponemos PrISM, una mitigación probabilística basada en intersección que correlaciona filas muestreadas entre ventanas mediante una Cola de Historial Muestreado (SHQ). PrISM muestrea unos pocos espacios de activación por ventana, almacena las filas muestreadas pero no mitigadas en la SHQ, y solicita una mitigación adicional a través del protocolo Alert Back-Off existente cuando una fila muestreada reaparece en este historial. Esto permite a PrISM aumentar la mitigación solo cuando se observa actividad persistente de filas, sin incrementar globalmente la tasa de mitigación fija. En el umbral de 500, PrISM incurre en una ralentización promedio insignificante del 0.2% en comparación con el 14% de PRAC, sin cambios en la matriz de DRAM ni contadores por fila, y con solo 625B de SRAM por banco — uno a dos órdenes de magnitud menos que las defensas previas seguras en DRAM basadas en contadores. En comparación con MINT, PrISM proporciona una mejor escalabilidad en umbrales bajos, reduciendo la ralentización promedio del 10.7% al 1.5% en un umbral de 250, una reducción de 7.1×.
prism/
├── perf_analysis/ # Ramulator2 simulations (Figures 7, 8, 9; Table VI)
├── security_analysis/ # Analytical model + MC validation (Figures 5, 6)
├── LICENSE
└── README.md # This file
Cada subdirectorio tiene su propio README con instrucciones detalladas de reproducción:
perf_analysis/ — Infraestructura de Ramulator2 para los resultados de rendimiento. Soporta ejecución tanto con SLURM como en una sola máquina.security_analysis/ — Modelo analítico en Python puro y validación Monte-Carlo para las afirmaciones de seguridad.Clone el repositorio y elija un subdirectorio:
git clone https://github.com/STAR-Laboratory/prism.git
cd prism
Para reproducir los resultados de rendimiento (Figuras 7, 8, 9; Tabla VI):
cd perf_analysis
./run_artifact.sh --method slurm --artifact all # or --method personal
Para reproducir el análisis de seguridad (Figuras 5, 6):
cd security_analysis
python3 prism_circular_security_analysis.py figure8 --w 72 \
--output-dir ./results --mc-windows 1000000 --mc-seeds 5
python3 plot_scripts/plot_figure5.py
Consulte los README de los subdirectorios para obtener todos los detalles.
@inproceedings{prism_isca2026,
title = {Loaded Dice: Solving the Non-Selection Problem for Scalable Probabilistic RowHammer Defense},
author = {Jeonghyun Woo and Junsu Kim and Aamer Jaleel and Prashant J. Nair},
booktitle = {53rd Annual International Symposium on Computer Architecture (ISCA)},
year = {2026},
series = {ISCA'26},
}
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