Stealthium, CUDA 커널 연동으로 GPU 메모리 ROME 공격 탐지

Stealthium 런타임 센서는 CUDA 커널 실행을 Python 코드 호출 스택과 연결해 Rank-One Model Editing(ROME) 공격을 탐지하며, 추론 및 편집 커널이 공존하는 이상 징후를 식별함
기존 EDR/ADR 도구는 표준 python3 프로세스 내에서 정상 CUDA 커널을 사용하고 파일 접근이나 네트워크 활동이 없어 프로세스 레벨 모니터링을 우회하는 ROME 공격을 놓침
탐지는 CudaLibraryLoad와 CudaKernelLaunches의 하이퍼프린트를 기반으로 하며, 편집 경로에는 나타나지만 합법적 추론에는 없는 ampere_sgemm_32x128_nt, getrf_pivot 같은 커널을 플래그함
프레임워크 레벨 모니터링은 in-place 텐서 변경을 추적하여 calibration.py::_calibrate와 같은 로더 외 코드 경로에서 가중치가 수정될 때 경고를 발동함
현재 한계는 커널 인자에 포함된 원시 디바이스 포인터로 인해 프레임워크 레벨 컨텍스트 없이 특정 수정된 텐서를 직접 식별할 수 없는 점임
이 접근법은 CVE-2026-44484 및 악성 PyPI 패키지 같은 공급망 위험에 대응하여 AI 워크로드 내부 및 가중치 변조 이벤트에 대한 가시성을 제공함

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