동형암호란 무엇입니까?

동형 암호화

정의 및 기본 개념

동형 암호화는 암호화된 데이터에 직접 계산을 수행할 수 있게 해주는 암호화의 혁신적인 발전 입니다 . 데이터를 사용하기 위해 암호를 해독해야 하는 기존 방식과 달리, 동형 암호화는 처리의 모든 단계에서 정보가 보호되도록 보장합니다.

이 과정은 완전한 기밀성을 보장합니다. 즉, 암호 해독 키를 보유한 사람만 결과에 접근할 수 있습니다. 이는 데이터 보호가 가장 중요한 의료 , 금융 서비스 , 클라우드 컴퓨팅 과 같은 민감한 부문에 특히 귀중합니다 .

간단히 말해, 이 기술은 첨단 보안 과 편의성을 결합하여 개인정보 보호와 기능성 중 어느 것을 희생할 필요성을 없애줍니다.

역사와 진화

동형 암호화라는 개념은 로널드 리베스트, 레너드 애들 먼 , 마이클 데르토우조스 와 같은 선견지명이 있는 연구자들 덕분에 1978년에 처음 등장했습니다 . 그러나 크레이그 젠트리가 암호화 격자를 기반으로 한 방식을 최초로 구현한 것은 2009년이 되어서였다 .

그 이후로 상당한 진전이 이루어졌습니다.

• 암호화 노이즈 감소 로 계산의 정확도가 향상되었습니다.
• 알고리즘을 최적화하여 처리를 더 빠르게 합니다.
• HElib (IBM), SEAL (Microsoft)과 같은 오픈소스 라이브러리를 개발하여 더 폭넓은 채택을 촉진합니다.

다른 암호화 접근 방식과의 비교

처리 중에 데이터의 기밀성을 유지하는 고유한 기능을 갖추고 있어 대칭 알고리즘 이나 영지식 (ZK) 증명 등의 다른 암호화 방법과 구별됩니다 .

대칭 암호화 와 달리 FHE( Fully 준동형 암호화 )를 통해 처리 중에도 보안이 보장됩니다. 준동형 암호화는 ZK 와 기밀 유지 목표를 공유하지만 중앙화된 증명자가 필요하지 않습니다.

동형암호의 원리와 알고리즘

일반 작업

동형 암호화는 민감한 데이터의 사용 방식에 혁명을 일으키고 있습니다 . 처리를 수행하기 위해 데이터 암호 해독이 필요한 기존 방법과 달리 FHE( Fully 준동형 암호화 )를 사용하면 암호화된 데이터에 대한 직접 계산이 가능하며 , 데이터의 내용은 전혀 공개되지 않습니다.

기본 원칙 : 암호화된 데이터에 대한 계산 결과는 일반 데이터에서 얻은 결과와 동일하지만 영구 암호화로 보호 됩니다 .

예 : 회사는 클라우드 공급업체 등 외부 서비스 공급업체에 데이터를 전송하기 전에 내부적으로 데이터를 암호화할 수 있습니다. 후자는 일반 텍스트 데이터에 접근하지 않고도 필요한 계산을 수행합니다. 결과는 여전히 암호화되어 회사로 반환되고, 회사에서는 이를 로컬에서 해독합니다.

효과적인 암호화를 위한 조건

완벽하게 기능하려면 동형 암호화 시스템이 여러 조건을 충족해야 합니다.

• 수정 : 암호화된 작업의 결과는 복호화되면 암호화되지 않은 데이터로 얻은 결과와 동일해야 합니다.
• 오류 처리 : 암호화된 데이터에 대한 계산은 종종 암호화 노이즈를 생성합니다 . 결과의 정확성과 신뢰성을 보장하려면 이러한 노이즈를 제한해야 합니다.

동형 암호화의 유형

1. 부분적 준동형 암호화(PHE)
   암호화된 데이터에 대해 단일 연산 (덧셈 또는 곱셈)을 수행 할 수 있습니다 . 이 유형의 암호화는 가볍고 빠르기 때문에 간단한 사용 사례 에 이상적입니다 .
   
   
• 예 : 은행은 각 입금을 해독하지 않고도 고객의 암호화된 입금을 합산하여 총액을 계산할 수 있습니다 .
2. 완전 동형 암호화(FHE)는
   무제한의 산술 연산 시퀀스를 지원하여 완전한 유연성을 제공합니다 . 하지만 이 방법은 더 복잡하고 많은 자원이 필요합니다.
   
   
• 예 : 암호화된 데이터로 모델의 기밀성을 손상시키지 않고 학습할 수 있는 안전한 머신 러닝입니다 .

수학적 속성

선형대수학 과 수론 의 견고한 기초를 바탕으로 합니다 . 주요 특징은 다음과 같습니다.

• 준동형 덧셈 : 복호화 없이 암호화된 두 데이터를 더하는 기능.
• 준동형 곱셈 : 암호화된 데이터를 곱하는 기능.
• 연산 결합 : 여러 유형의 연산을 결합하여 복잡한 계산을 수행합니다.

FHE는 양자 컴퓨터 의 위협에 직면하더라도 강력한 보안을 보장하기 위해 암호 격자 (수학적 네트워크)와 같은 도구를 사용합니다.

인기 있는 알고리즘의 예

• 젠트리의 FHE : 2009년에 제안된 최초의 완전 준동형 알고리즘.
• BGV : 복잡한 계산에 최적화된 방식으로 처리 시간을 단축합니다.
• CKKS : 대략적인 계산을 위해 설계되었으며, 머신 러닝 과 같은 애플리케이션에서 자주 사용됩니다 .

동형 암호화의 실제 응용

블록체인의 개인 정보 보호

동형 암호화는 기존의 투명하고 공개적인 블록체인 에 새로운 차원의 개인정보 보호 기능을 제공합니다 . 암호화된 블록체인을 사용하면 스마트 계약 도 기밀로 유지되고 권한이 있는 사용자만 접근할 수 있습니다. 검증자는 민감한 데이터에 접근할 수 없으므로 높은 수준의 보호가 보장됩니다 .

컴퓨팅 보안

클라우드 컴퓨팅 분야에서 동형 암호화는 컴퓨팅 공간을 진정으로 안전한 환경으로 바꿔줍니다 . 이를 통해 데이터가 복호화되지 않고도 복잡한 계산을 수행할 수 있습니다 .

예 : 회사는 클라우드 서비스를 통해 완전히 암호화된 고객 데이터베이스를 분석할 수 있습니다. 따라서 공급업체는 민감한 정보에 접근할 수 없으므로 유럽의 GDPR 과 같은 규정을 준수할 수 있습니다 .

의료 데이터 보호

민감한 데이터 의 기밀성을 보장하는 동시에 해당 데이터의 활용을 용이하게 함으로써 의료 분야의 중요한 요구 사항을 충족합니다 . GDPR ( 유럽연합) 및 HIPAA (미국) 와 같은 엄격한 규정을 준수합니다 .

예 : 연구자들은 환자의 개인 정보를 침해하지 않고 암호화된 의료 기록을 분석할 수 있습니다. 이 기술은 의료 기관 간의 안전한 협업을 촉진하는 동시에 민감한 데이터 침해 위험을 줄여줍니다.

안전한 금융 거래

은행 과 금융 기관은 매출이나 거래 내역과 같은 민감한 데이터를 보호하기 위해 동형 암호화를 채택하고 있습니다 . 이 기술을 사용하면 암호를 해독하지 않고도 분석을 수행할 수 있으므로 완전한 기밀성이 보장됩니다 .

예 : 은행은 정보의 기밀성을 유지하면서 고객의 신용도를 평가하거나 재정적 위험을 계산할 수 있습니다. 이는 또한 규제 데이터 표준을 충족하는 데 도움이 됩니다.

보안 검색 및 개인 정보 보호

동형 암호화는 쿼리와 데이터베이스 내용을 모두 보호하여 안전한 검색을 용이하게 합니다. 특히 국가 방위 나 첨단 기술 과 같은 민감한 분야에서는 매우 중요합니다 .

예 : 머신 러닝 모델은 암호화된 데이터에서 직접 학습할 수 있으므로 공유 또는 협업 환경에서도 완전한 기밀성이 보장됩니다.

정량화된 일상을 향하여

미래에는 동형 암호화가 인터넷의 HTTPS 연결만큼 흔한 기술이 될 수도 있습니다.

예 : ” httpz ” 와 유사한 개념이 등장하여 전송뿐만 아니라 데이터 처리 및 저장에 대해서도 종단 간 암호화를 보장할 수 있습니다. 이를 통해 의료부터 금융, 블록체인, 온라인 게임 등 다양한 분야에서 사이버 위협에 대한 포괄적인 보호가 제공됩니다 .

동형 암호화의 최근 발전

기술의 진화와 진보

1970년대 이래로, 준동형 암호화는 순전히 이론적인 개념에서 실용적인 기술 로 진화하면서 많은 발전을 이루었습니다 . 이러한 진화는 HElib (IBM) 및 SEAL (Microsoft) 과 같은 오픈 소스 도구의 개발을 통해 가능해졌습니다 . 이러한 도구 덕분에 클라우드 컴퓨팅 , 의료 , 금융 과 같은 전략적 분야에서 도입이 가능해졌습니다 .

상당한 진전:

• 암호화 노이즈 감소 : BGV 및 CKKS 와 같은 최신 방식은 연속적인 계산으로 인해 생성되는 노이즈의 축적을 제한했습니다. 이를 통해 작업 속도 와 안정성이 크게 향상되었습니다 .
• 알고리즘 최적화 : 계산의 정확도를 높이는 동시에 처리 시간이 단축되어 기술의 효율성이 높아졌습니다.
• 전용 하드웨어 지원 : 암호화 전용 프로세서는 계산을 가속화하여 리소스를 많이 사용하는 애플리케이션 에서도 동형 암호화를 더 쉽게 사용할 수 있도록 합니다 .

그러나 사물 인터넷(IoT) 과 같이 낮은 지연 시간이 요구되는 환경에서는 여전히 과제가 남아 있습니다 .

최근의 기술 혁신

• 동형 머신 러닝 : 이 혁신을 통해 암호화된 데이터에 대한 예측 모델을 학습하여 완전한 기밀성을 보장할 수 있습니다. 특히 의료와 금융 분야에서 민감한 데이터 의 안전한 분석에 혁명을 일으켰습니다 .
• 안전한 다자간 계산 : 이 접근 방식은 동형 암호화를 다른 암호화 기술과 결합하여 회사 간 협업을 용이하게 하는 동시에 교환되는 정보를 보호합니다.
• 양자 이후 회복력 : 현재 연구는 양자 컴퓨터 에 대한 공격에 저항할 수 있는 방안을 모색하는 방향으로 나아가고 있으며 , 이를 통해 미래에도 이 기술의 지속 가능성을 확보할 수 있을 것입니다.

입양을 위한 도구 및 라이브러리

러닝 , 상호 연결된 시스템과 같은 까다로운 환경에서 더 폭넓은 도입이 가능해졌습니다 .

동형 암호화의 장점

암호화 (FHE) 는 민감한 데이터 보호 에 있어 선도적인 혁신으로 , 전례 없는 수준의 보안 과 기밀성 보장을 제공합니다 . 이 기술은 특히 의료 , 금융 , 클라우드 컴퓨팅 분야에서 대량 의 중요 정보를 처리하는 회사와 기관에 필수적입니다 .

향상된 기밀성

처리 과정 전반에 걸쳐 데이터가 암호화되도록 하여 사고나 악의적인 노출 위험을 제거합니다. 민감한 데이터는 계산을 수행하는 시스템이나 제3자에 의해서도 항상 보호됩니다. 서비스 제공자와 기타 이해 관계자는 일반 텍스트 형태로 정보에 접근할 수 없으므로 기밀성이 강화됩니다.

안전한 아웃소싱

데이터 기밀성을 손상시키지 않고도 복잡한 처리를 클라우드 서비스 제공업체 나 다른 제3자 에게 아웃소싱할 수 있습니다 . 제공자는 데이터 내용을 전혀 보지 않고도 필요한 작업을 수행할 수 있습니다. 이 메커니즘은 데이터 보호가 중요한 회사 간 협업에 특히 유용합니다.

규정 준수

유럽의 GDPR 이나 미국의 CCPA 와 같은 엄격한 데이터 보호 규정을 준수하도록 돕습니다 . 기업은 개인정보의 보안을 보장함으로써 법적 제재에 대한 위험을 줄입니다. 사용자와 파트너는 엄격하고 투명한 데이터 관리를 통해 안심을 얻습니다.

다재다능함과 유연성

동형 암호화는 다른 암호화 방식에 비해 비교할 수 없을 만큼 유연성이 뛰어나 암호화된 데이터에 대해 복잡한 계산을 직접 수행 할 수 있습니다 .

균형 잡힌 추적성

익명성과 추적 성을 이상적으로 결합하여 블라인드 경매 (참가자는 익명을 유지하면서 프로세스의 무결성을 보장함)나 OTC 시장 거래 (민감한 데이터는 규정 준수 요구 사항을 충족하는 동시에 보호됨 ) 와 같은 민감한 상황에 적합합니다.

동형 암호화의 단점

많은 장점에도 불구하고 완전 동형 암호화(FHE)는 광범위한 채택을 방해하는 상당한 한계를 가지고 있습니다 . 사물인터넷 이나 실시간 처리 플랫폼 과 같은 분야에서는 속도와 전력 제한으로 인해 이 기술의 효율성이 떨어집니다.

높은 계산 복잡도

암호화된 데이터에 대해 수행되는 계산은 일반 텍스트 데이터에 대해 수행되는 계산보다 훨씬 더 많은 컴퓨팅 리소스가 필요합니다. 직접적인 결과는 속도 저하로, 클라우드 서비스나 IoT 기기 등 낮은 지연 시간 이나 실시간 처리가 필요한 애플리케이션의 경우 특히 문제가 됩니다.

암호화된 파일의 크기

준동형 알고리즘으로 암호화된 데이터는 평문으로 암호화된 데이터보다 훨씬 더 큽니다 . 크기가 커지면서 저장 공간이 제한적 이거나 비용이 많이 드는 환경에서는 사용하기가 더 어려워졌습니다. 결과적으로 , 이러한 물량을 수용할 수 있도록 인프라 규모를 조정해야 하며, 이는 운영 비용을 증가시킵니다.

복잡한 구현

동형 암호화를 구현하려면 고도의 기술적 전문성이 필요하므로 많은 조직에서 이를 구현하는 것이 복잡합니다. 따라서 개발자는 명확한 데이터에 액세스하지 않고도 작동하도록 알고리즘을 재설계해야 하는데 , 이는 주요 프로그래밍 과제입니다. 대규모 배포에 필요한 도구에는 상당한 투자가 필요하므로 FHE에 대한 접근은 충분한 자원을 갖춘 대기업과 기관으로 제한됩니다.

동형 암호화의 장단점 표

결론: 많은 과제에 직면한 유망한 기술

사이버 위협 과 민감한 데이터 보호의 필요성 에 대처하기 위해 완전 동형 암호화 (FHE) 가 필수적인 솔루션으로 떠오르고 있습니다 . 암호화된 데이터에 대한 직접 계산을 가능하게 함으로써 GDPR 이나 CCPA 와 같은 규정 준수 요구 사항을 충족하는 동시에 완전한 기밀성이 보장됩니다 .

그러나 이 기술은 계산상의 복잡성, 높은 비용, 구현의 어려움 등 주요 과제에 직면해 있습니다. 이러한 한계로 인해 대기업에서만 도입이 가능하며 접근성에 대한 의문이 제기됩니다.

FHE를 민주화하려면 오픈 소스 도구 개발, 감사 기준 수립 등의 이니셔티브가 필요합니다. 동시에, 특히 기밀 경매 , 안전한 거래 및 블록체인 애플리케이션 분야에서 유망한 전망이 열립니다 .

보안 , 유연성 , 기밀성을 결합하여 점점 디지털화되는 세상에서 데이터 보호의 기둥으로 자리매김하고 있습니다.

추천사항

동형 암호화를 효과적으로 통합하려면 구조화된 접근 방식을 채택하는 것이 필수적입니다.

• 요구 사항 평가 : 의료 또는 금융 데이터의 안전한 처리와 같은 우선적인 사용 사례를 식별합니다.
• 도구 선택 : Microsoft SEAL 이나 HElib 등 요구 사항에 맞는 라이브러리를 선택합니다 .
• 리소스 계획 : 구현, 인프라, 팀 교육과 관련된 비용을 고려하세요.
• 단계적 도입 : 기술적 또는 운영적 과제를 예상하고 해결하기 위해 FHE를 단계적으로 구축합니다.