스토리

데이터 프라이버시 보장하는 고정밀 암호화 기술 공동 개발

 

조선대학교 정보통신공학부 김영식 교수가 서울대학교 연구팀과 함께 고정밀 암호화 기술을 개발하고 암호 분야 세계 최고 양대 학회 중 하나인 ‘유로크립트 2021(Eurocrypt 2021)’에 ’ 논문을 발표했다.

 

유로크립트는 한국연구재단에서 지정한 최우수학회 중 하나로 올해 한국에서는 김 교수가 참여한 해당 논문이 유일하게 발표됐다. 발표된 논문은 암호화된 상태로 연산을 수행할 수 있는 CKKS 동형암호를 인공지능에 적용하기 위한 핵심 기술인 고정밀 부트스트래핑에 대해 다뤘다. 해당 기술이 활용되면 부트스트래핑 기법의 정확도를 천 배 이상 높여주게 돼 동형암호를 실용화하고 데이터 프라이버시를 보장하는 인공지능 기술이 마련될 것으로 기대되고 있다.

 

현재 인공지능 기술 개발을 위해서는 양질의 데이터가 필요하지만 데이터에는 개인정보 등 민감한 정보가 많아 프라이버시 문제 및 법적 규제로 인한 제약이 많은 상황이다. 

 


 

하지만 동형암호를 사용하면 민감한 정보를 암호화된 상태로 만들어 암호 해독 없이 그 상태로 인공지능 연산을 수행해 프라이버시를 보호하면서도 원하는 결과를 얻을 수 있어 해당 문제에 대한 근본적인 해결책을 제시할 수 있다.

 

오늘날 인공지능 혁신의 중심에 있는 심층신경망은 많은 연산을 수반하고 있어 기존에는 인공지능 연산에 동형암호 적용이 불가능했지만, 이번 결과를 통해 심층신경망 연산에도 동형암호 적용이 가능해졌다. 또한 본 연구팀은 해당 기술을 실제로 구현해 표준 심층신경망 인공지능 모델인 ResNet-20에서 동형 암호화된 이미지를 인공지능에 의해 성공적으로 분류할 수 있음을 삼성종합기술원과 협업으로 세계 최초로 시연했다. 

 

또한 암호화된 인공지능 모델 학습에 관한 연구도 진행하고 있다. 본 논문은 삼성전자종합기술원 지원을 받아 서울대학교 노종선 교수와 함께 이준우 연구원, 이은상 연구원, 이용우 연구원(현 삼성전자종합기술원 소속)과 조선대학교의 김영식 교수가 함께 공동연구에 참여했다.

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