چکش ردیفی
بهره‌برداری

تحقیقات اولیه در مورد اثر چکش ردیفی، که در ژوئن سال ۲۰۱۴ منتشر شد، ماهیت خطاهای مزاحم را تشریح کرد و پتانسیل ساخت حمله را نشان داد، اما هیچ نمونه ای از سوء استفاده از امنیت کاری ارائه نکرد. مقاله تحقیقاتی بعدی در اکتبر ۲۰۱۴ به وجود هر گونه مسایل مربوط به امنیت ناشی از اثر چکش ردیفی هیچ اشاره ای نکرد.
در تاریخ ۹ مارس ۲۰۱۵، پروژه Zero گوگل دو بهره‌برداری از امتیازات کاری را براساس اثر چکش ردیفی را با ایجاد ماهیت بهره‌برداری خود در معماری x86-64 فاش کرد. یکی از استفاده‌های آشکار کننده مکانیسم گوگل (NaCl)گوگل (NaCl)را برای اجرای یک زیرمجموعه محدود از دستورالعمل ماشین ۶۴–۶۴ درون یک sandboxهدف قرار می‌دهد که از تأثیر چکش ردیفی برای فرار از sandbox استفاده کرده و توانایی فراخوانی سیستم به‌طور مستقیم را بدست آورد. این آسیب‌پذیری NaCl، به عنوان CVE-2015-0565 ردیابی شده‌است، با تغییر NaCl کاهش یافته‌است بنابراین اجازه اجرای دستورالعمل ماشین (Clflush(cache line flush را نمی‌دهد، که قبلاً تصور می‌شد برای ساختن یک حمله چکش ردیفی مؤثر لازم است.
دومین بهره‌برداری که توسط پروژه صفر عرضه شد، به عنوان یک فرایند لینوکس بر روی معماری x۸۶–۶۴ اجرا می‌شود و اثر چکش ردیف را برای دستیابی نامحدود به تمام حافظه فیزیکی نصب‌شده در یک کامپیوتر، بهره‌برداری می‌کند. با استفاده از خطاهای مزاحم با پاشش حافظه، این بهره‌برداری قادر به تغییر ورودی‌های جدول صفحه (PTE) است که توسط سیستم حافظه مجازی برای نقشه‌برداری آدرس‌های مجازی به آدرس‌های فیزیکی مورد استفاده قرار می‌گیرد، که نتیجه آن سوءاستفاده از دسترسی نامحدود حافظه می‌باشد. با توجه به ماهیت آن و عدم توانایی معماری x86-64 در ایجاد clflush یک دستورالعمل ماشین ممتاز، این بهره‌برداری به سختی قابل استفاده در رایانه‌هایی است که از مکانیزم‌های جلوگیری از چکش ردیفی داخلی استفاده نمی‌کنند. Project Zero هنگام آزمایش قابلیت استفاده از سوء استفاده، متوجه شد که حدود نیمی از ۲۹ لپ تاپ آزمایش شده دارای خطاهای مزاحم هستند، در حالی که برخی از آنها در کمتر از پنج دقیقه کپی کردن با چکش ردیفی در لپ تاپ‌های آسیب‌پذیر رخ می‌دهند. لپ تاپ‌های آزمایش شده بین سال‌های ۲۰۱۰ و ۲۰۱۴ ساخته شده‌اند و از حافظه غیر ECC DDR3 استفاده می‌کنند.
code1a:
 mov (X), %eax  // read from address X
 mov (Y), %ebx  // read from address Y
 clflush (X)    // flush cache for address X
 clflush (Y)    // flush cache for address Y
 mfence
 jmp code1a
در ژولای ۲۰۱۵، گروهی از محققان امنیتی مقاله‌ای منتشر کردند که یک روش مبتنی بر معماری و راه مستقل برای بهره‌برداری از اثر چکش ردیفی را توصیف می‌کند. به جای تکیه بر دستورالعمل clflush برای انجام فلاش‌های حافظه نهان، این روش با ایجاد سرعت بسیار بالایی از تخلیه حافظه نهان با استفاده از الگوهای دسترسی دقیق به حافظه، به حافظه غیرمشخص می‌رسد. اگرچه سیاست‌های جایگزینی حافظه پنهان بین پردازنده‌ها متفاوت است، این رویکرد با بکارگیری الگوریتم استراتژی تخلیه حافظه پنهان تطبیقی بر اختلافات معماری غلبه می‌کند. اثبات مفهوم این رویکرد هم به عنوان اجرای کد بومی و هم به عنوان اجرای جاوا اسکریپت محض که در فایرفاکس ۳۹ اجرا می‌شود، ارایه شده‌است. اجرای جاوا اسکریپت به نام Rowhammer.js از آرایه‌های وارد شده بزرگ استفاده می‌کند و به تخصیص داخلی آن‌ها با استفاده از صفحات بزرگ تکیه دارد؛ در نتیجه، یک سوءاستفاده سطح بسیار بالا از یک آسیب‌پذیری در سطح پایین را نشان می‌دهد.
در اکتبر ۲۰۱۶، محققان در سیستم‌های VUSec و گروه امنیت شبکه در vu آمستردام DRAMMER را منتشر کردند که یک برنامه اندروید است که از rowhammer با روش‌های دیگر استفاده می‌کند تا به‌طور قابل‌اطمینان دسترسی ریشه‌ای به چند مدل محبوب از گوشی هوشمند را به دست آورند. این آسیب‌پذیری به عنوان CVE-2016-6728 اذعان شد و وصله ای در مدت یک ماه توسط گوگل منتشر شد تا اثر خود را کاهش دهد، اما به دلیل ماهیت کلی اجرای‌های احتمالی حمله، وصله نرم‌افزاری کارآمد دشوار است که بتواند با اطمینان آن را پیاده‌سازی کند. در حقیقت، تا ژوئن ۲۰۱۸، اغلب پیشنهادهای ارائه‌شده توسط دانشگاهیان و صنعت برای متوقف ساختن تمام حملات، غیر عملی یا ناکافی بود. برای کاهش این حملات، محققان VUSec Systems یک دفاع سبک را ارائه دادند که با جداسازی بافرهای DMA با ردیف‌های محافظ، از حملات مستقر در DMA جلوگیری می‌کند.
همه حالات نرم‌افزاری در برابر حملات rowhammer آسیب‌پذیر نیستند. در نتیجه یک مهاجم نیاز به پیدا کردن حالات هدف درست به منظور استفاده از خطاهای rowhammer دارد. در عمل، یکی از چالش‌های اصلی شناسایی حالت‌های هدف است. این کار به‌طور معمول توسط متخصصان حوزه انجام شده‌است. جامعه تحمل نقص اصلی به حملات rowhammer با یک روش اصولی واکنش نشان داد که می‌تواند برای شناسایی، اعتبارسنجی، و ارزیابی وضعیت هدف حمله rowhammer و بهره‌برداری استفاده شود. این کار مبتنی بر روش تجربی مبتنی بر تزریق خطا است، و به حالت‌های هدف حمله عمومی تعمیم داده شد و چند حالت هدف کاربردی پیدا کرد که قبلاً ناشناخته بودند.