- 세계 최고 수준 동형암호와 인공지능 융합기술의 실용화 조기 확보 예정


▲ 서울대학교 전기정보공학부 노종선 교수

 
서울대학교 공과대학(학장 홍유석)은 전기정보공학부 노종선 교수 연구팀이 완전동형암호에 대한 고정밀 연산 기술을 새롭게 개발했다고 밝혔다.
 
이에 노종선 교수 연구팀은 지난해에 이어 암호분야의 최우수학술대회인 EUROCRYPT 2022에 2년 연속으로 논문이 채택되는 쾌거를 이루었다.
 
이번에 발표되는 논문은 지난해 EUROCRYPT 2021에서 발표한 결과 대비 1,000조 배(50비트) 이상으로 정밀도를 높일 수 있어, 동형암호에서도 일반 컴퓨터에서 널리 사용되는 배정밀도(double precision) 수준의 실수 연산을 효율적으로 구현할 수 있게 되었다.
 
새롭게 개발된 고정밀 동형암호 기술에 의해 실수 연산의 정밀도가 높아지면서 CKKS 동형암호가 어떠한 복잡한 응용서비스에서도 활용될 수 있게 되었다.
 
또한, 노종선 교수 연구팀에서는 자체 개발한 고정밀 동형암호 기술로 암호화한 데이터를 인공지능 모델에서 고속으로 처리하는 기술을 개발하였다.
 
인공지능 분야의 최우수학술대회인 ICML 2022에서 논문이 채택되어 발표하는 성과를 거두었으며, 이 연구에서 제안한 새로운 기술은 2021년 동 연구팀이 개발한 프라이버시 보장 인공지능 기술의 속도보다 134배 이상 향상된 것이다.
 
기존 20개 계층의 깊이를 갖는 인공지능망인 ResNet에 동형암호를 적용했던 것을 ResNet의 110개 계층의 깊이까지 적용 가능함을 세계 최초로 입증하였다. 이번에 EUROCRYPT 및 ICML에서 발표되는 두 가지 기술은 암호화된 데이터가 높은 성능의 실용적인 인공지능 딥러닝 모델에서 분석될 수 있어, 세계에서 가장 앞선 프라이버시 보장 인공지능(Privacy preserving machine learning: PPML) 기술을 보유하게 되었다.
 
오늘날 프라이버시의 중요성이 커지면서 미국에서는 데이터 프라이버시 법이 강화되었고, 우리나라에서도 데이터 3법 제정으로 데이터 보안의 중요성은 더욱 커졌다.
 

특히, 동형암호기반 인공지능 기술은 인공지능이나 공용데이터의 프라이버시를 완벽하게 보호하면서도 동시에 필요한 데이터분석 서비스를 제공할 수 있는 가장 궁극적인 해법으로 알려져 있었으나, 동형암호 연산 속도 및 정확도 문제로 실제 인공지능에 활용하는 것에는 한계가 있었다.
 
그러나 노종선 교수 연구팀이 개발한 기술을 이용하면 의료 영상이나 개인의 금융 정보 등을 암호화하고 이를 서버로 보내 데이터의 프라이버시를 보장하면서 인공지능을 활용하여 처리할 수 있게 되었다.
 
더욱이 2021년에 미국 Gartner에서는 미래의 5대 혁신 기술로 동형암호를 지목하고, 미국 국방성의 DARPA를 중심으로 2024년까지 인공지능을 위한 동형암호를 고속화하기 위한 기술개발에 들어가는 등 국제적으로 동형암호 실용화 경쟁이 점점 치열해지고 있었다.
 
이번에 개발된 완전동형암호 기반 프라이버시 보장 인공지능 보안 기술은 암호화 및 인공지능이 융합된 기술로, 두 분야의 최고 국제학술대회에 동시에 두 개의 논문이 채택되어 발표되면서 양쪽 학계에서 그 기술력을 동시에 인정받게 되었다.
 
특히, 기존 인공지능 모델을 그대로 사용하면서도 암호화된 데이터 처리의 정확도가 평문 데이터일 때와 동등한 수준을 보여줌과 동시에 기존 동형암호의 속도 및 정확도 문제까지 크게 개선함으로써 프라이버시 보장 인공지능 실용화 면의 국제적인 경쟁에서 가장 앞서게 되었다.
 
이번 EUROCRYPT 2022에서는 노종선 교수와 함께, 서울대학교 이준우 연구원, 조선대학교의 김영식 교수, 대구경북과학기술원(DGIST)의 김용준 교수, 그리고 삼성전자 종합기술원의 이용우 연구원(제1저자)과 강형철 연구원이 함께 참여하였다.
 
또한 ICML 2022에서는 서울대학교 노종선 교수와 함께 이은상 박사(제1저자), 이준우 연구원, 이정현 연구원, 대구경북과학기술원(DGIST)의 김용준 교수, 조선대학교의 김영식 교수, 그리고 삼성전자 종합기술원의 최우석 연구원이 함께 참여하였다.
 
본 연구팀에서는 향후 최적화된 병렬화 및 동형 연산 알고리즘 효율화를 통해 동형암호 기반의 프라이버시 보장 인공지능 기술의 성능을 개선하는 연구를 지속하여, 세계 최고 수준의 동형암호와 인공지능 융합기술을 조기에 실용화할 예정이다.