근사 회로(Approximate circuits)는 종종 계산 정확도와 하드웨어 효율성 사이에서 탁월한 트레이드오프(trade-off)를 달성하며, 이는 재사용 가능한 지적 재산(Intellectual Property, IP) 코어로 배포하기에 매력적인 요소가 됩니다. 그러나 근사 컴퓨팅(approximate computing)의 지속 가능한 상용화를 위해서는 이러한 회로를 복제(piracy)로부터 보호하는 것이 매우 중요합니다. 본 연구는 근사 하드웨어 맥락에서 발생하는 IP 보호 및 복제 탐지라는 새로운 과제를 다룹니다. 우리는 새로운 적대적 위협 모델인 근사 난독화(approximate obfuscation)를 소개합니다. 이 모델에서 공격자는 구조적 난독화(structural obfuscation)를 통해 설계를 숨길 뿐만 아니라, 결과물인 회로가 원본 IP와 거의 동일한 오류 특성(error characteristics) 및 하드웨어 지표(hardware metrics)를 나타내도록 기능적 수정(functional modifications)을 가합니다. 이러한 위협에 대응하기 위해, 우리는 보호된 IP 코어와 의심스러운 회로의 통계적 오류 프로파일(statistical error profiles)을 추출하고 비교하여 잠재적인 IP 도용을 체계적으로 탐지할 수 있는 자동화된 프레임워크를 제안합니다. 다양한 근사 곱셈기(approximate multipliers) 세트를 대상으로 한 광범위한 실험을 통해, 우리는 근사 난독화에 대한 다양한 근사 곱셈기의 회복력(resilience)을 분석합니다. 우리의 결과는 난독화(obfuscation), 근사(approximation), 그리고 IP 보호 사이의 상호작용에 대한 새로운 통찰을 제공합니다.