[Private AI]동형암호 기술과 HEaaN 알고리즘에 대해 알아보자!(1)

안녕하세요, 이번에는 Private AI에 대해 알아보고자 합니다!

 

 

0. Private AI란?

  최근 AI 기술이 광범위하게 상용화되면서 많은 분야에서 활용되고 있습니다. 하지만 AI의 핵심인 데이터셋의 수집과 사용에 대한 우려도 이와 비례하여 늘어나고 있습니다. 이용자 입장에서는 자신이 제공한 데이터가 자신도 모르게 학습될 수 있다는 것에 대해 불안감을 느끼고, 개발자 입장에서는 의료 기록이나 금융 거래 내역, 개인정보 등과 같이 민감한 데이터를 윤리적으로 수집하고 학습시키는 데 어려움을 겪고 있습니다. 이러한 문제들에 대한 해결책 중 하나로 떠오르는 것이 바로 동형암호기술을 통하여 데이터셋을 암호화한 뒤 학습시키는 방법입니다. 동형암호기술을 통하여 암호화된 데이터셋을 학습시킬 경우, Raw Data에 비해 Accuracy는 어느 정도 떨어지고 학습 속도도 기존보다 느리지만, 꽤 괜찮은 결과를 낸다고 알려져 있습니다. 이러한 가능성을 바탕으로, 미국의 가트너(Gartenr)사에서 2022년에 가장 주목해야 할 핵심 기술 5개 중 하나로 동형암호를 내세웠고, 마이크로소프트와 IBM 등 해외 대기업과 MIT, 서울대학교 등 학계에서도 해당 기술을 계속해서 발전시켜 나가고 있습니다. 이에 이번 포스팅을 시작으로, 동형암호기술에 대해 알아보고, 국내에서 이 분야에 대해 가장 활발히 연구된 HEaaN 알고리즘과 실제 AI 학습에서의 적용 현황까지 알아보도록 하겠습니다.

 

 

1. 동형 암호 기술이란?

  대수학에서 '동형'이라는 단어는, 연산의 구조가 유지되는 함수를 지칭하는데요, 동형암호(Homomorphic Encryption)은 평문과 암호문의 동형(Homomorphic) 성질로 인해 암호문 상태에서도 연산 구조가 유지되어, 암호화된 상태에서 덧셈, 곱셈 등의 다양한 연산을 이용해 도 평문에 대한 연산의 수행 결과가 같은 암호화 방식을 뜻합니다. 데이터를 처리하는 기술로 데이터 유출 위험을 원천적으로 차단하여 사용시 보호(Data in Use Protection)에 가장 효과적입니다.

 

크립토랩 - 동형암호의 원리 (https://www.cryptolab.co.kr/products/homomorphic-encryption/)

 

위의 예시를 통해 동형암호기술의 원리에 대해 알아봅시다. 10 + 15라는 기존의 연산 데이터에 비밀키로 암호화를 진행한 뒤, 암호화된 암호문으로 연산을 수행합니다. 이때 임의로 부여된 수를 통하여, 비밀키를 알고 있는 소유자만이 연산 결과, 즉 정답을 알 수 있게 됩니다. 이처럼 동형암호기술을 사용하게 되면 사용자는 데이터를 안전하게 제공할 수 있고, 데이터 이용자는 사용자의 정보로부터 사생활을 침해하지 않은 채로 연산 작업을 진행할 수 있습니다.

 

2. 실제 AI에서의 적용.. 가능할까?

  그러나 앞선 예시에서도 확인할 수 있듯, 두 정수의 합과 같은 간단한 연산에서조차 비밀키 생성, 암호화를 위한 난수 생성 및 복호화까지 많은 연산을 거쳐야 하는 것을 알 수 있습니다. 학습 및 연산 속도가 매우 중요한 AI학습에 있어서, 이와 같은 연산량 부담은 매우 불리한 요소로 작용할 수밖에 없습니다.

  이를 극복하기 위해 많은 연구들과 노력이 있었는데요, 특히 국내 서울대학교 대학원에서 '근사 동형암호 기술'을 개발함으로써 효율성을 대폭 증가시킨 사례가 있습니다. 다음 포스팅에서는 어떤 식으로 이 알고리즘이 발전하게 되었는지 알아보도록 하겠습니다! 감사합니다~