AI에서 데이터 프라이버시 지키는 고정밀 암호화 기술 개발
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국내 연구팀이 인공지능(AI)에서 데이터 프라이버시 보장을 위한 고정밀 암호화 기술을 개발했다.
노종선 서울대 전기정보공학부 교수팀은 18일(한국시간) 세계암호학회 학술대회 '유로크립트 2021'에서 완전동형암호에서 임의 횟수의 동형연산이 가능하도록 만들어주는 고정밀 부트스트래핑 알고리즘을 공개했다고 25일 밝혔다.
노 교수팀은 삼성종합기술원과 함께 이 연구결과를 적용해 레스넷-20에서 동형암호화된 이미지를 대상으로 AI 분류 작업에 세계 최초로 성공했다.
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국내 연구팀이 인공지능(AI)에서 데이터 프라이버시 보장을 위한 고정밀 암호화 기술을 개발했다.
노종선 서울대 전기정보공학부 교수팀은 18일(한국시간) 세계암호학회 학술대회 '유로크립트 2021'에서 완전동형암호에서 임의 횟수의 동형연산이 가능하도록 만들어주는 고정밀 부트스트래핑 알고리즘을 공개했다고 25일 밝혔다.
유로크립트는 크립토, 아시아크립트와 함께 세계 3대 암호학회로 꼽힌다. 지난해까지 최근 5년간 국내 연구팀의 논문이 3편 발표됐다. 올해 유로크립트 2021에서는 노종선 교수팀이 국내 유일하게 논문을 발표했다.
이미 사용하고 있는 AI 시스템에 이 기술을 적용하면 데이터의 프라이버시가 보장될 수 있을 것으로 전망된다.
연구팀은 이번 연구에서 CKKS라는 알고리즘의 연산 정확도를 높였다. CKKS는 알고리즘을 개발한 천정희 서울대 수리과학부 교수를 비롯한 개발자들의 성에서 가져온 이름이다. 이 알고리즘은 암호화된 상태로 연산을 수행할 수 있는 동형암호로, 실수연산을 지원해 AI를 위한 기계학습에 활용된다.알고리즘의 핵심 기술인 부트스트래핑 기법의 정확도가 떨어져 심층신경망 연산을 처리하는 정확도 역시 떨어지는 한계가 있었다. 연구팀은 이번 연구를 통해 CKKS 알고리즘의 연산 정확도를 최대 1000배 이상 높였다.
또 표준 심층신경망 AI 모델인 레스넷(ResNet)과 VGG넷의 연산을 데이터가 암호화된 상태로 수행하는 일이 가능해졌다. 노 교수팀은 삼성종합기술원과 함께 이 연구결과를 적용해 레스넷-20에서 동형암호화된 이미지를 대상으로 AI 분류 작업에 세계 최초로 성공했다. 현재 암호화된 AI 모델 학습에 관한 연구를 진행하고 있다.
이 기술을 활용하면 매우 민감한 개인 정보가 담긴 데이터를 암호화된 상태로 AI 서버에 전송해 개인정보 노출을 원천 차단하면서도 AI 서비스를 새롭게 개발하거나 이용하는 것이 가능할 전망이다.
이번 연구에는 노 교수를 비롯해 서울대 소속인 이준우 연구원, 이은상 연구원, 이용우 삼성전자종합기술원 연구원, 김영식 조선대 IT융합대학 정보통신공학부 교수가 공동 참여했다.
[이정아 기자 zzunga@donga.com]
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