Zhejiang Üniversitesi araştırmacıları tarafından ortaya konan Bit2Watt saldırısı, bulut bilişim kiracılarının sıradan GPU erişimini kullanarak elektrik şebekelerinin güç çekişini hızla değiştirerek potansiyel olarak istikrarsızlaştırabileceğini gösteriyor. Bu yöntem, herhangi bir güvenlik açığı veya sisteme sızma gerektirmeksizin, meşru hesaplama iş yüklerini bir silah olarak kullanıyor.

Saldırı iki ana yöntemle gerçekleştirilebilir: SWMA, yüksek yoğunluklu ve boşta çalışma modları arasında geçiş yapan özel bir CUDA çekirdeği kullanır. LTMA ise, gerçek bir büyük dil modeli (LLM) eğitim sürecine gömülerek, eğitim parametrelerini ayarlayarak güç tüketimini dalgalandırır. LTMA, normal eğitim gürültüsüyle karıştığı için tespit edilmesi daha zordur ve daha büyük genliklere ulaşabilir.

Simülasyonlar, binlerce GPU'nun senkronize bir şekilde çalışması durumunda yerel elektrik şebekelerinde ciddi istikrarsızlıklar yaratabileceğini gösteriyor. Bu durum, şebekenin harmonik bozulma oranlarını tehlikeli seviyelere çıkarabilir ve kararlılık oranını negatif değerlere düşürebilir. Ancak, gerçek bir bulut ortamında bu kadar sıkı bir senkronizasyon sağlamanın zorlukları da belirtiliyor.

Mevcut izleme sistemleri, bu yüksek frekanslı güç dalgalanmalarını tespit etmekte yetersiz kalıyor. Sorun, bir ürün hatasından ziyade, değişken GPU yükü ile inverter ağırlıklı şebeke arasındaki mimari bağlantıdan kaynaklanıyor. Savunma mekanizmaları arasında güç tarafında filtreleme ve hesaplama tarafında anomali tespiti öneriliyor. Ayrıca, bu dalgalanmaların bir veri sızdırma kanalı olarak da kullanılabileceği belirtiliyor.