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서울대 연구팀, 개인정보유출 우려 없는 AI 시스템 원천기술 개발
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서울대 연구팀, 개인정보유출 우려 없는 AI 시스템 원천기술 개발
  • 황민승 기자
  • 승인 2021.10.25 18:47
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완전동형암호의 고정밀 부트스트래핑 알고리즘 발표
동형암호 기반 개인정보보호 인공지능 기술 개념도 [이미지=서울대]
동형암호 기반 개인정보보호 AI 기술 개념도 [이미지=서울대]

국내 연구팀이 인공지능(AI)에서도 데이터의 프라이버시를 보장할 수 있는 획기적인 전기를 마련했다.

서울대학교 공과대학은 전기정보공학부 노종선 교수 연구팀이 AI에서 데이터 프라이버시 보장을 위한 고정밀 암호화 기술을 개발했다고 25일 밝혔다.

이와 관련 노 교수팀은 지난 18일(한국시간)에 진행된 암호학계 국제학술대회 ‘유로그립트(Eurocrypt) 2021’ 행사를 통해 완전동형암호에서 임의 횟수의 동형연산이 가능하도록 만들어주는 고정밀 부트스트래핑 알고리즘을 발표했다. 이 기술을 활용하면 암호화된 데이터를 상용 AI 시스템에 적용하는 방식으로 데이터의 프라이버시를 보장할 수 있다는 게 연구팀의 설명이다.

암호화된 상태로 연산을 수행할 수 있는 동형암호인 CKKS 알고리즘은 실수연산을 지원해 AI를 위한 기계학습에 활용되는 알고리즘으로 주목받았다. 그럼에도 지금까지 CKKS의 동형연산을 지속할 수 있도록 만들어주는 핵심 기술인 부트스트래핑 기법의 정확도가 충분하지 않아 심층신경망 연산을 처리할 정도의 많은 연산을 수행하는 것이 어려웠다.

하지만 이번 연구 성과를 바탕으로 기존 대비 최대 1000배 이상 암호문의 연산정확도를 높일 수 있으며, 임의의 횟수 만큼 CKKS 동형연산을 처리할 수 있게 됐다.

또한 이번에 소개된 기술을 통해 표준 심층신경망 AI 모델인 ResNets과 VGGNets의 연산을 데이터가 암호화된 상태로 수행하는 것이 가능해졌다. 실제 노 교수팀은 삼성종합기술원과의 함께 이번 연구결과를 적용해 ResNet-20에서 동형암호화된 이미지를 대상으로 AI에 의한 분류의 성공을 세계 최초로 시연했다. 여기에다 암호화된 AI 모델 학습에 관한 연구도 추가로 진행하고 있다.

노 교수는 “우수한 AI 학습 모델 개발을 위해서는 대량의 데이터가 필요한 데, 여기에는 개인에 관한 민감한 데이터가 다수 포함돼 있어 좋은 AI 서비스 개발에 큰 장애로 여겨졌다”며, “이번에 개발된 기술을 활용하여 매우 민감한 개인 정보가 담긴 데이터를 암호화된 상태로 AI 서버에 전송하면 개인정보 노출을 원천 차단하면서도 AI 서비스를 새로 개발·이용하는 것이 가능하다”고 밝혔다.



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