RK3568 NPU 전원에 결함 주입, 엣지AI 인식 하드웨어 취약점

반도체 백서가 엣지 AI 인식 파이프라인의 위험한 결함 사례를 분석했다. 연구진은 Rockchip RK3568 플랫폼에서 YOLOv5s_ReLU 객체 탐지 모델을 구동하는 상용 엣지 AI 시스템을 대상으로 NPU 전원 공급 라인에 짧고 정밀한 전압 글리치를 주입하는 결함 주입 공격을 시도했다. 펌웨어나 소프트웨어, 모델 가중치, 입력 이미지를 변경하지 않고도 전자기 측정을 통해 모델 실행 타임라인을 분석했으며, 신경망의 넥(neck)과 헤드(head) 단계가 공격에 가장 취약한 구간으로 나타났다. 이 경우 시스템은 정상 작동하는 것처럼 보이면서도 잘못된 인식 결과를 조용히 수용할 수 있다고 설명했다.
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