동형암호화 기술의 발전 현황 및 응용 사례

1. 요약

• 본 리포트는 동형암호화 기술의 정의, 역사 및 주요 알고리즘을 설명하며, 이 기술이 의료 데이터 보호와 영상 편집 등의 주요 응용 분야에서 활용될 수 있는 가능성을 다룹니다. 크립토랩과 서울아산병원의 연구와 Microsoft SEAL 라이브러리를 활용한 동형암호화 기술의 구현 방법 또한 소개합니다. 동형암호화는 데이터를 암호화된 상태에서 연산할 수 있게 하여, 정보 보호와 프라이버시 보장에 매우 유리한 기술임을 강조합니다.

2. 동형암호화 기술 개요

• 2-1. 동형암호화의 정의

• 동형암호화(同型暗號, Homomorphic Encryption, HE)는 데이터를 암호화된 상태에서 연산할 수 있는 암호화 방법입니다. 암호문들을 이용한 연산의 결과는 새로운 암호문이 되며, 이를 복호화하여 얻은 평문은 암호화하기 전 원래 데이터의 연산 결과와 같습니다. 이로 인해 동형암호화는 개인정보를 안전하게 보호한 채로 외부 매체에 저장 및 계산하는 목적으로 활용될 수 있습니다.

• 2-2. 동형암호화의 역사 및 발전 과정

• 동형암호라는 개념은 1978년 Rivest, Adleman, MIT의 Laboratory for Computer Science (LCS)의 Director였던 Dertouzos가 공동 저술한 논문에서 처음 제안되었습니다. 이 논문에서 세 저자는 동형암호의 개념을 소개하고 몇 가지 후보 스킴과 한 가지의 응용을 제시하였습니다. 최초의 정수 덧셈을 보존하는 암호는 1998년 발표된 Okamoto-Uchiyama 스킴이 있으며, 이를 개선한 Paillier 스킴이 1999년에 발표되었습니다. RSA 암호와 유한체 상의 엘가말 암호도 곱셈을 보존하는 곱셈동형암호로 간주될 수 있습니다.

• 2-3. 주요 동형암호화 알고리즘

• 동형암호화 알고리즘은 대칭키 암호와 공개키 암호의 확장된 형태로 이해할 수 있습니다. 최초의 동형암호 예로는 Okamoto-Uchiyama 스킴과 Paillier 스킴이 있으며, RSA와 엘가말 암호 역시 곱셈을 보존하는 곱셈동형암호의 예입니다. 이러한 알고리즘은 모두 복호화나 비밀키 접근 없이 암호화된 상태의 데이터를 이용해 연산할 수 있는 기능을 제공합니다.

3. 동형암호화 기술의 주요 응용 분야

• 3-1. 의료 데이터 보호를 위한 동형암호화 기술

• 크립토랩과 서울아산병원 연구진이 공동으로 수행한 '동형암호 기반 프라이버시 보호 다기관 예측 모델 실증' 연구는 동형암호화 기술을 통해 다기관 환자 개인정보 보호와 AI 예측 모델 정확도 향상을 동시에 실현할 수 있음을 입증했습니다. 연구진은 다수 의료기관의 임상 데이터를 안전하게 통합하고 분석하는 방법론을 제시했으며, 특히 수술 후 30일 내 사망률 예측에서 다기관 병원 데이터를 통합해 활용한 모델이 더 높은 정확도를 나타냈습니다. 이는 데이터가 부족한 중소병원이나 희귀질환 연구에 유용할 것으로 기대됩니다. (참고: go-public-web-kor-6607556714833040438-0-0, go-public-web-kor-5486929200865976464-0-0)

• 3-2. 영상 편집에서의 동형암호화 기술 활용 가능성

• 디지털 시네마의 진화 과정에서 동형암호화 기술은 디지털 촬영 과정에서 수집된 데이터의 안전성을 확보하는데 중요한 역할을 합니다. 디지털 제작부터 후반 작업 및 배급까지의 과정에서 동형암호화 기술을 적용하여 데이터를 보호할 수 있습니다. 이는 영화 제작자들이 창의적 비전을 추구하고 매체 융합 환경에서 디지털 도구를 활용하는 데 도움을 줄 수 있습니다. (참고: go-public-web-eng-9080583630996358100-0-0)

4. 동형암호화 기술의 샘플 구현

• 4-1. 동형암호화 기술의 구현 방법

• 동형암호화는 데이터가 암호화된 상태에서도 연산을 수행할 수 있는 혁신적인 암호 기술입니다. 이 기술은 최근 개인정보 유출 문제와 병원 데이터에 대한 규제가 강화되는 상황에서 주목받고 있습니다. 동형암호화 기술을 적절히 구현하면, 여러 병원과 기관의 데이터를 안전하게 통합하여 연구를 수행할 수 있습니다. 특히, 크립토랩과 서울아산병원은 동형암호 기반 프라이버시 보호 다기관 예측 모델을 실증한 연구를 통해 이를 입증했습니다.

• 4-2. Python을 이용한 Microsoft SEAL 라이브러리를 통한 동형암호화 샘플 코드

• Microsoft SEAL(이전에는 Simple Encrypted Arithmetic Library)은 동형암호화를 구현하는 데 사용되는 오픈 소스 라이브러리입니다. Python에서 이 라이브러리를 사용하여 동형암호화를 구현할 수 있습니다. 다음은 Python을 이용한 간단한 Microsoft SEAL 샘플 코드 예제입니다: ```python # Microsoft SEAL 라이브러리 가져오기 import seal # Encryption parameters 설정 parms = seal.EncryptionParameters(seal.scheme_type.BFV) parms.set_poly_modulus_degree(4096) parms.set_coeff_modulus(seal.CoeffModulus.BFVDefault(4096)) parms.set_plain_modulus(seal.PlainModulus.Batching(4096, 20)) # Context 생성 context = seal.SEALContext(parms) # Key generator 생성 keygen = seal.KeyGenerator(context) secret_key = keygen.secret_key() public_key = keygen.public_key() relin_keys = keygen.relin_keys() # Encryptor, Decryptor, Evaluator 생성 encryptor = seal.Encryptor(context, public_key) decryptor = seal.Decryptor(context, secret_key) evaluator = seal.Evaluator(context) # Encrypt plain = seal.Plaintext('3x^2 + 5') ciphertext = seal.Ciphertext() encryptor.encrypt(plain, ciphertext) # Evaluate (동형 상태에서 암호화된 연산) evaluator.square_inplace(ciphertext) evaluator.relinearize_inplace(ciphertext, relin_keys) evaluator.rescale_to_next_inplace(ciphertext) # Decrypt decryptor.decrypt(ciphertext, plain) print(f'Decrypted result: {plain}') ``` 이 코드는 간단한 동형암호화를 구현하는 예제입니다. 더 복잡한 연산이나 대규모 데이터에 대한 처리는 추가 설정과 최적화가 필요할 수 있습니다.

5. 동형암호화 기술의 장점과 한계

• 5-1. 동형암호화의 주요 장점

• 동형암호화(同型暗號, Homomorphic Encryption, HE)는 데이터를 암호화된 상태에서 연산할 수 있는 암호화 방법입니다. 암호문들을 이용한 연산의 결과는 새로운 암호문이 되며, 이를 복호화하여 얻은 평문은 암호화하기 전 원래 데이터의 연산 결과와 같습니다. 동형암호를 이용하면 데이터를 암호화한 채로 상업용 클라우드 서비스에 외주를 맡겨 암호화된 채로 데이터 처리를 할 수 있습니다. 이는 개인정보를 안전하게 보호하면서도 외부 매체에 데이터를 저장하고 계산할 수 있는 목적으로 사용될 수 있습니다.

• 5-2. 현재 기술의 한계 및 해결 방안 연구

• 동형암호 기술의 한계로는 현재 성능과 효율성 측면에서의 어려움이 있습니다. 이를 해결하기 위한 연구도 지속적으로 이루어지고 있습니다. 예를 들어, 크립토랩과 서울아산병원의 연구진이 진행한 '동형암호 기반 프라이버시 보호 다기관 예측 모델 실증' 연구는 AI 예측 모델의 정확도 향상과 환자 개인정보 보호를 동시에 실현할 수 있음을 입증했습니다. 동형암호를 활용한 다기관 예측 모델이 단일 기관 데이터 기반 모델보다 우수한 성능을 보였으며, 특히 수술 후 30일 내 사망률 예측에서 다기관 병원 데이터를 통합해 활용함으로써 더 높은 정확도를 나타냈습니다. 이는 희귀 질환 연구나 데이터가 부족한 중소병원에 유용할 것으로 기대됩니다.

6. 결론

• 동형암호화 기술은 데이터 보안을 유지하면서도 암호화된 데이터에 대한 연산을 가능하게 하는 혁신적인 기술로, 특히 클라우드 컴퓨팅과 데이터 프라이버시가 중요한 분야에서 큰 잠재력을 가지고 있습니다. 의료 분야에서는 크립토랩과 서울아산병원의 연구를 통해 다기관 예측 모델 실증으로 높은 정확도를 입증했으며, 영상 편집에서는 디지털 데이터의 안전성을 확보하는 데 활용될 수 있습니다. 그러나 동형암호화의 성능과 효율성 문제는 여전히 해결해야 할 과제로 남아 있습니다. 앞으로 성능 개선에 대한 지속적인 연구와 더불어, 동형암호화 기술은 다양한 실질적 응용 분야에서 중요한 역할을 할 것으로 기대됩니다.

7. 용어집

• 7-1. 동형암호 [기술]

• 동형암호(Homomorphic Encryption)는 데이터를 암호화된 상태에서도 연산할 수 있는 암호화 기술입니다. 이 기술은 데이터 프라이버시와 보안성을 유지하면서도 클라우드 컴퓨팅 및 인공지능 모델 학습 등에 사용할 수 있습니다.

• 7-2. Microsoft SEAL [소프트웨어 라이브러리]

• Microsoft SEAL(Standard Encryption Algorithm Library)은 Microsoft에서 개발한 동형암호화를 위한 라이브러리로, 연구 및 상업적 용도로 자유롭게 사용할 수 있습니다.

• 7-3. 크립토랩 [회사]

• 크립토랩은 동형암호화 기술을 활용해 다양한 보안 솔루션을 제공하는 기업으로, 최근 아산병원과의 공동 연구를 통해 의료 데이터 보호에 대한 실증 연구를 진행하였습니다.

• 7-4. 서울아산병원 [의료 기관]

• 서울아산병원은 한국의 대표적인 의료 기관으로, 최근 동형암호화 기술을 활용한 의료 데이터 보호 연구를 활발히 진행하고 있습니다.

8. 출처 문서

• 동형암호 - 위키백과, 우리 모두의 백과사전https://ko.wikipedia.org/wiki/동형암호
• 통합과 전환기술을 통해 바라본 디지털 시네마의 진화 - of DSpacehttps://dspace.kci.go.kr/handle/kci/1150421
• 크립토랩-아산병원, 논문 ‘지미르 메디컬 인포매틱스’ 실려https://www.hellot.net/news/article.html?no=92311
• 크립토랩-서울아산병원, 국제 의료지에 동형암호 예측 모델 연구 논문 게재https://www.gttkorea.com/news/articleView.html?idxno=12573