완전히 동질성 암호화 (FHE)와 잠재적 응용 분야는 무엇입니까?

FHE는 성능 및 복잡성과 같은 과제에도 불구하고 클라우드 컴퓨팅, 의료 및 금융의 개인 정보를 강화하지 않고 암호화 된 데이터에 대한 계산을 허용합니다.

2025/04/11 20:29

FHE (Homomorphic Encryption)는 먼저 해독하지 않고 암호화 된 데이터에서 계산을 수행 할 수있는 획기적인 암호화 기술입니다. 이는 데이터가 여전히 처리되는 동안 안전하고 비공개로 유지되며 다양한 응용 프로그램에서 데이터 개인 정보 및 보안에 중대한 영향을 미칩니다. FHE를 통해 사용자는 기본 데이터를 공개하지 않고 데이터 처리를 제 3 자에게 아웃소싱 할 수 있으므로 클라우드 컴퓨팅 시대와 빅 데이터 시대에 중요한 도구가됩니다.

완전 동질성 암호화 이해

FHE는 해독 될 때 결과가 일반 텍스트에 적용된 것과 동일하게 (암호화 된 데이터)와 동일하게 특정 수학 연산이 암호 텍스트 (암호화 된 데이터)에 적용될 수 있다는 원칙에 기초합니다. 이 속성은 동종 동질성 으로 알려져 있습니다. FHE의 맥락에서, 이것은 암호화 된 데이터에서 임의의 계산이 수행 될 수 있음을 의미합니다.

FHE의 개념은 2009 년 박사 학위 논문에서 크레이그 젠트리 (Craig Gentry) 에 의해 처음으로 이론화되었으며, 그는 이상적인 격자를 기반으로 실용적인 계획을 제안했다. 그 이후로 실제 응용 프로그램에 대해보다 효율적이고 실용적으로 만들기 위해 다양한 개선 및 최적화가 이루어졌습니다.

FHE의 작동 방식

FHE의 작동 방식을 이해하려면 프로세스를 핵심 구성 요소로 분류합시다.

• 암호화 : 데이터는 FHE 체계를 사용하여 암호화되어 안전하게 공유하거나 저장할 수있는 암호 텍스트로 변환합니다.
• 계산 : 암호화 된 데이터는 일련의 동종 연산을 사용하여 처리됩니다. 이 작업은 일반 텍스트에서 원하는 계산을 모방하도록 설계되었습니다.
• 암호 해독 : 마지막으로, 여전히 암호 텍스트 형태의 계산 결과는 해독되어 원래 데이터에서 계산이 수행 된 것처럼 결과를 나타냅니다.

예를 들어, 암호화 된 두 개의 숫자를 추가하려면 fHE를 사용하여 ciphertexts에 추가를 수행 할 수 있습니다. 결과를 해독하면 원래 숫자의 합이됩니다.

FHE의 잠재적 응용

FHE는 특히 데이터 개인 정보가 가장 중요한 영역에서 다양한 부문에서 광범위한 잠재적 응용 프로그램을 보유하고 있습니다. 다음은 FHE가 큰 영향을 줄 수있는 주요 영역입니다.

보안 클라우드 컴퓨팅

클라우드 컴퓨팅에서 데이터는 종종 원격 서버에 저장 및 처리됩니다. FHE를 사용하면 회사는 클라우드로 보내기 전에 데이터를 암호화 할 수있어 클라우드 제공 업체가 실제 데이터를 보지 않고 계산을 수행 할 수 있습니다. 민감한 정보는 전체 프로세스에서 보호되지 않으므로 데이터 보안 및 개인 정보를 크게 향상시킵니다.

의료 데이터 분석

의료 기관은 방대한 양의 민감한 환자 데이터를 처리합니다. FHE는 환자 프라이버시를 손상시키지 않고 분석을 위해 연구원 또는 다른 의료 서비스 제공자와 암호화 된 데이터를 공유 할 수 있습니다. 이로 인해보다 효과적인 의료 연구와 환자 치료가 향상 될 수 있습니다.

금융 서비스

금융 부문에서 FHE는 신용 카드 거래 또는 개인 재무 정보와 같은 암호화 된 재무 데이터를 안전하게 처리하는 데 사용될 수 있습니다. 은행과 금융 기관은 민감한 고객 데이터를 노출시키지 않고 복잡한 분석 및 사기 탐지를 수행하기 위해 FHE를 활용할 수 있습니다.

프라이버시 프레싱 머신 러닝

기계 학습 모델은 종종 교육을위한 큰 데이터 세트가 필요하지만 이러한 데이터를 공유하면 개인 정보 문제가 발생할 수 있습니다. FHE는 암호화 된 데이터에 대한 머신 러닝 모델을 교육 할 수 있도록하여 사용 된 데이터가 기밀로 유지되도록합니다. 이는 여러 조직의 협업 기계 학습 프로젝트를위한 새로운 가능성을 열어줍니다.

도전과 고려 사항

그 잠재력에도 불구하고, FHE는 광범위한 채택을 위해 해결해야 할 몇 가지 도전에 직면 해 있습니다.

• 성능 : FHE 운영은 계산 집중적이어서 일반 텍스트 데이터의 작업에 비해 처리 시간이 느려질 수 있습니다. 연구원들은 성능을 향상시키기 위해 FHE 체계를 최적화하기 위해 적극적으로 노력하고 있습니다.
• 복잡성 : FHE를 구현하려면 고급 암호화 기술에 대한 깊은 이해가 필요하며, 이는 전문화 된 전문 지식이없는 조직의 장벽이 될 수 있습니다.
• 키 관리 : 암호화 키 관리는 단단히 FHE 시스템의 무결성을 유지하는 데 중요합니다. 키 관리의 타협은 전체 암호화 체계를 훼손 할 수 있습니다.

FHE의 현재 상태

현재로서는 몇 가지 FHE 체계가 개발되었으며, 실제 사용을위한 지속적인 연구를 통해 실제 사용을 위해 더 실용적으로 만들었습니다. 주목할만한 계획에는 다음이 포함됩니다.

• Gentry의 계획 : 이상적인 격자를 기반으로 Craig Gentry가 제안한 원래 FHE 제도.
• Brakerski-Gentry-Vaikuntanathan (BGV) 체계 : 효율성을 향상시키는 Gentry의 체계의 최적화 된 버전.
• FAN-VERCAUTEREN (FV) 체계 : 연구 개발에 널리 사용되는 또 다른 효율적인 FHE 체계.

이러한 체계는 Microsoft 's Seal (간단한 암호화 된 산술 라이브러리) 및 IBM의 Helib 와 같은 다양한 소프트웨어 라이브러리 및 도구에서 구현되어 개발자에게 응용 프로그램에서 FHE를 실험하고 구현하는 데 필요한 도구를 제공합니다.

사용 사례 및 예제

실제로 FHE를 어떻게 적용 할 수 있는지 설명하기 위해 몇 가지 특정 사용 사례를 살펴 보겠습니다.

• 암호화 된 검색 : 사용자는 검색 쿼리를 암호화하여 검색 엔진으로 보낼 수 있습니다. 검색 엔진은 암호화 된 쿼리에서 검색을 수행하고 암호화 된 결과를 반환 할 수 있으며 사용자는 해독 할 수 있습니다. 이렇게하면 검색 엔진이 실제 쿼리 또는 결과를 볼 수 없습니다.
• 보안 투표 시스템 : 전자 투표에서 FHE는 개별 유권자 선택을 공개하지 않고 투표를 집계하는 데 사용될 수 있습니다. 암호화 된 투표는 암호화 된 집계를 생성하기 위해 처리 될 수 있으며, 이는 해독하여 최종 결과를 공개 할 수 있습니다.
• 암호화 된 데이터 공유 : 회사는 암호화 된 데이터를 파트너 또는 클라이언트와 분석하여 공유 할 수 있습니다. 수신자는 암호화 된 데이터에 대한 계산을 수행하고 실제 데이터를 보지 않고 결과를 반환 할 수 있습니다.

FHE 구현 : 단계별 안내서

FHE를 구현하려면 일련의 단계를 따라야합니다. 다음은 실제 시나리오에서 FHE를 설정하고 사용하는 방법에 대한 자세한 안내서입니다.

• FHE 체계를 선택하십시오 . 특정 요구 사항과 사용 가능한 리소스에 따라 적절한 FHE 체계를 선택하십시오. 인기있는 선택에는 BGV 및 FV 체계가 포함됩니다.
• 라이브러리 선택 : 선택한 체계를 지원하는 FHE 라이브러리를 선택하십시오. Seal 및 Helib와 같은 라이브러리는 좋은 옵션입니다.
• 라이브러리 설치 : 선택한 라이브러리의 설치 지침을 따르십시오. 예를 들어 SEAL을 설치하려면 다음 명령을 사용할 수 있습니다.
  • Github에서 SEAL 저장소를 다운로드하십시오.
  • 씰 라이브러리가 포함 된 디렉토리로 이동하십시오.
  • cmake . 그 다음에 make .
• 키 생성 : 라이브러리의 키 생성 기능을 사용하여 공개 키와 비밀 키를 만듭니다. 공개 키는 암호화에 사용되며 비밀 키는 암호 해독에 사용됩니다.
• 암호화 데이터 : 공개 키를 사용하여 데이터를 암호화하십시오. 이것은 일반 텍스트 데이터를 Ciphertext로 변환합니다.
• 계산 수행 : 라이브러리의 동종 연산을 사용하여 암호화 된 데이터에서 원하는 계산을 수행하십시오.
• 해독 결과 : 계산이 완료되면 비밀 키를 사용하여 결과를 해독하고 최종 결과를 얻으십시오.

자주 묻는 질문

Q : 기존 암호화 방법과 어떻게 다른가요?

A : 전통적인 암호화 방법을 사용하려면 처리되기 전에 데이터를 해독해야하므로 데이터 개인 정보를 손상시킬 수 있습니다. FHE를 사용하면 암호화 된 데이터에서 해독하지 않고 계산을 수행 할 수 있으므로 프로세스 전체에서 데이터가 안전하게 유지되도록합니다.

Q : 기존 암호화 시스템과 함께 사용할 수 있습니까?

A : FHE는 기존 암호화 시스템과 통합 될 수 있지만 전문 라이브러리 및 도구가 필요합니다. 전통적인 암호화 방법을 직접 대체하는 것이 아니라 데이터 개인 정보 및 보안을 향상시키는 보완 기술입니다.

Q : FHE 구현의 주요 과제는 무엇입니까?

A : FHE 구현의 주요 과제에는 계산 강도가 포함되어 있으며, 이는 처리 시간이 느리게, 기본 암호화 기술의 복잡성 및 암호화 체계의 보안을 보장하기 위해 강력한 키 관리의 필요성을 초래할 수 있습니다.

Q : FHE의 실제 구현이 있습니까?

A : 그렇습니다. 여러 조직과 연구 기관이 실제 시나리오에서 FHE를 구현하기 위해 적극적으로 노력하고 있습니다. 예를 들어, Microsoft와 IBM은 각각 다양한 응용 프로그램에서 FHE를 탐색하고 구현하는 데 사용되는 Seal 및 Helib와 같은 라이브러리를 개발했습니다.