Ultra-lightweight Secure Memory Protection Across the Unified Memory Architecture of Physical AI SoC
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(기본연구A)
2026년
2710114215
과학기술정보통신부
한국연구재단
국립목포대학교
김제성
1명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2029.08.31
4,358만원
4,358만원
기초연구
대학
전라남도 무안군
정보/통신 > 정보이론 > 컴퓨터 이론
... 물리적으로 접근 가능한 엣지 환경에 배치되어 하드웨어 기반 메모리 공격 위협에 직접 노출된다. DNN/LLM 모델은 이 환경에서 세 계층에 걸친 위협을 동시에 받는다. 첫째, 온칩 메타데이터 캐시에서 우주선·전자기 간섭으로 발생하는 일시적 에러(Transient Error)는 무결성 트리 노드 손상을 통해 해당 노드가 인증하는 광범위한 DNN 데이터 접근을 불가능하게 만든다. ...
본 연구는 피지컬 AI SoC의 메모리 계층을 온칩 메타데이터 캐시, 오프칩 DRAM, 통합 메모리 GPU·NPU 접근 영역으로 구분하고 각 계층의 위협에 특화된 원천 기술을 단계적으로 개발하여 최종적으로 통합 보안 아키텍처를 완성한다.1차년도에서는 시큐어 메모리 무결성 트리의 온칩 메타데이터 캐시에 발생하는 일시적 에러 위협을 분석한다. 트리 상위 노드에 에러가 ...
... 기반이 될 문제 정의와 평가 방법론을 제시한다. 시뮬레이터 기반 평가 코드와 워크로드 트레이스 데이터셋을 공개하여 후속 연구자들의 재현·확장을 지원하고, 국내 컴퓨터 아키텍처 보안 연구의 국제 ... 보안 확장 기술은 NVIDIA Jetson Thor·Apple M-시리즈 등 피지컬 AI 플랫폼에서 GPU·NPU 연산 보호 범위를 산업적으로 확장하고, 향후 대용량 LLM의 온디바이스 신뢰 ...