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Pesquisadores demonstram um ataque "hardware-aware" que explora os bit-flips do Rowhammer em DRAM DDR4 real para injetar backdoors em redes neurais durante a inferência, atingindo cerca de 90% de taxa de sucesso mantendo mais de 83% de acurácia normal, adaptando o ataque ao padrão específico de cada chip.
Fonte ↗Pesquisadores mostram que reduzir a tensão de alimentação da GPU durante o treinamento de redes convolucionais (LeNet, VGG-6, MobileNetV3) introduz perturbações estocásticas que atuam como regularização implícita, aumentando a acurácia adversarial tanto em treino padrão quanto em treino adversarial, sem qualquer mudança de algoritmo. Como potência dinâmica escala quadraticamente com a tensão, o ganho de robustez vem acompanhado de economia de energia relevante para borda.
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