4차 산업혁명과 더불어 빅데이터의 활용이 보편화되었고, 최근 생성형 AI를 기점으로 인류의 정보 활용은 매년 그 최대치를 갱신하고 있다. 이 과정에서 의도치 않은 개인정보 노출 및 프라이버시 침해 사례들이 발생하고 있다. 동형암호는 정보 활용과 보호가 동시에 필요한 이 시점에서 주목할만한 기술이다. 최근에는 국내·외 다양한 분야에서 동형암호 기술의 적용사례가 등장하고 있으며, 이는 동형암호 기술이 상용화 단계에 이르렀음을 보여 준다. 본 고에서는 동형암호 활용사례를 중심으로 동형암호 기술 동향을 살펴보고자 한다.
최근 개인 정보 보호를 위해 주목 받고 있는 동형암호 알고리즘은 암호화된 상태로 덧셈과 곱셈 연산이 가능하여, 연산을 위한 복호화 과정 없이 데이터에 대한 가공이 가능하다. 따라서 이러한 동형암호 알고리즘이 개인 정보 보호를 위한 방법으로 떠오르고 있으며, 특히 완전동형암호 알고리즘의 경우 덧셈과 곱셈 연산을 모두 지원하며, 유효 연산 횟수에도 제한이 없어 응용 분야에서 널리 활용될 것으로 예상된다. 그러나, 완전동형암호 알고리즘의 경우 암호문의 크기가 평문대비 크게 증가하고, 다항식으로 구성된 암호문의 덧셈 및 곱셈 연산도 복잡하여 이에 대한 가속이 필요한 실정이다. 이에 FPGA 기반의 동형암호 가속기 개발이 많이 연구되고 있으며, 이를 통해 동형암호 연산의 특징을 이해하고 가속기 연구 동향을 알아보려 한다.
동형암호(homomorphic encryption)는 암호화된 데이터 사이에서 임의의 연산을 가능하게 하는 유망한 암호학적 스킴(scheme)이다. 이를 활용하면 암호화된 데이터를 복호화하지 않고, 암호화된 상태에서 임의의 연산을 수행 할 수 있을 뿐만아니라, 격자를 기반(lattice-based)으로 하여 양자 알고리즘에 내성(resistant)이 있어 안전하다. 하지만, 동형암호를 이해하기 위해서는 전문적인 암호 또는 계산적인 이론의 지식과 이해가 필요하다. 따라서 본 논문에서는 완전동형암호(fully homomorphic encryption)의 기저에 있는 LWE(learning with error) 문제에서부터 완전동형암호의 핵심인 NAND 게이트와 부트스트래핑(bootstrapping)까지의 과정을 어렵지 않게 설명하여 초보자들의 이해를 돕고자 한다.
암호학을 세대로 구분하면 단순 패스워드 인증을 1 세대, 송수신 및 데이터 저장 암호를 2 세대, 서명 및 키 공유에 활용하는 암호를 3세대, 키를 사용하지 않는 암호를 4 세대라고 분류 할 수 있다. 현재 암호는 3 세대에 있으며, 암호키를 많이 사용함으로 인하여, 키의 노출로 인한 안전성의 문제를 해결하고자 연구가 있었으며, 4세대 암호로 동형암호가 제시되고 있다. 동형암호는 종대종(End-to-End) 암호의 신뢰성을 보장하며, 중간 과정에서 데이터 처리를 위하여 복호하지 않고서도 가공이 가능하도록 가단성(Malleability)을 제공한다. 이러한 속성을 기반으로 비식별화 처리하지 않고서 원데이터를 처리할 수 있어서, 데이터의 가치가 보존되고, 신뢰성 있는 데이터를 체득할 수 있다. 더욱이 중간단계에서 복호하지 않고서 데이터를 처리는 개인정보보호를 원천적으로 제공할 수 있는 메커니즘으로 파악된다. 본 고에서 동형암호 관련 산업동향 및 국제표준화 동향을 살펴본다.
동형 암호 기술은 최근 널리 연구되고 있는 유망한 기술로서, 데이터를 암호화한 상태에서도 연산이 가능하게 하는 기술이다. 본 논문에서는 서지통계학적 분석을 통해 6,047개의 동형 암호 논문을 대상으로 연구 동향을 체계적으로 분석한다. 구체적으로 연도별 논문 수 분석, 키워드 상관관계, 주제 군집 분석, 동형 암호 관련 키워드의 연도별 변화 분석, 그리고 동형 암호 연구 수행 기관의 국가 분석을 통해 동형 암호 기술의 연구 동향을 객관적이고 정량적으로 분석한다. 이러한 분석 결과는 동형 암호를 연구하고 활용하는데 필요한 전략적인 방향성을 제공하며, 이는 후속 연구, 산업 응용 등에 큰 도움이 될 것이다.
동형암호는 암호화 상태에서도 연산이 가능하다는 특징을 지니고 있어 매우 유망한 프라이버시 보호 기술로 알려져 있다. 하지만 이런 장점에도 불구하고 아직 활발히 활용되지 못하고 있는데, 이는 매우 느린 연산 성능이라는 단점 때문이다. 이런 단점을 극복하기 위해서 동형암호 가속을 목표로 하는 많은 연구들이 수행되었으나, 아직 보편화 수준에 도달하지 못했으며, 특히 각 연구들이 독립적으로 산개되어 시너지효과를 누리지 못하고 있다는 특징을 보여주고 있다. 본 논문은 산업/학계의 다양한 동형암호 가속 연구들을 분류, 소개하며, 이들간의 관계를 분석하여 시너지 효과를 누릴 수 있는 가이드라인을 제시한다.
완전동형암호는 암호화된 자료를 복호화 하는 과정을 거치지 않고 원하는 자료를 검색 및 통계처리 할 수 있도록 하는 암호기반 기술이다. 완전동형암호는 암호화 및 복호화에 소요되는 시간을 줄여줌으로써 검색 속도를 향상시키고 통계 처리를 위해 복호화 된 자료의 유출로 인한 피해를 막을 수 있는 기술로 주목받고 있다. 또한 최근 보편화 되고 있는 클라우드 컴퓨팅 환경에서 개인 정보가 외부의 저장 공간에 저장됨으로써 발생할 수 있는 여러 가지 문제점을 해결해 줄 것으로 기대를 모으고 있다. 완전동형암호가 처음 제안된 70년대 이후 지금까지 효율성과 기능성을 만족시키는 알고리즘을 개발하기 위한 연구가 계속되어 왔다. 본 고에서는 최근 활발한 연구가 진행되고 있는 완전동형암호의 연구 방향에 대해서 살펴보고자 한다.
동형암호를 이용한 통계 분석은 기존의 개인정보보호 문제로 수행할 수 없었던 데이터에 대해서 통계분석이 가능하게 만든다. 본 논문에서는 대용량 데이터에 사용되는 대표적 통계 수치인 평균, 분산, 왜도, 첨도를 병렬처리를 사용하여 구하는 방법을 제안한다. 또한, 연산이 비교적 제한적인 동형암호에서도 통계적 수치를 구하기 위하여 동형암호문끼리의 뺄셈, 나눗셈, 제곱근 연산을 제안한다. 이를 통해, 분산된 대용량 데이터에 대해서도 동형암호를 통해 다양한 통계 연산이 가능할 것으로 기대된다.
As the demand for big data and big data-based artificial intelligence (AI) technology increases, the need for privacy preservations for sensitive information contained in big data and for high-speed encryption-based AI computation systems also increases. Fully homomorphic encryption (FHE) is a representative encryption technology that preserves the privacy of sensitive data. Therefore, FHE technology is being actively investigated primarily because, with FHE, decryption of the encrypted data is not required in the entire data flow. Data can be stored, transmitted, combined, and processed in an encrypted state. Moreover, FHE is based on an NP-hard problem (Lattice problem) that cannot be broken, even by a quantum computer, because of its high computational complexity and difficulty. FHE boasts a high-security level and therefore is receiving considerable attention as next-generation encryption technology. However, despite being able to process computations on encrypted data, the slow computation speed due to the high computational complexity of FHE technology is an obstacle to practical use. To address this problem, hardware technology that accelerates FHE operations is receiving extensive research attention. This article examines research trends associated with developments in hardware technology focused on accelerating the operations of representative FHE schemes. In addition, the detailed structures of hardware that accelerate the FHE operation are described.
동형암호는 서버에 암호화된 데이터를 통해 연산할 수 있다는 장점으로 대용량의 데이터를 암호화하여 처리하는 시스템에 사용될 수 있어 주목된다. 동형암호의 방법 중 효율성과 실용성을 지니는 장점으로 인해 연구되고 있는 Bilinear Pairing을 사용하는 서명 및 인증 방법들은 DDH와 CDH 문제에 기반을 둔 방법으로, 많은 연구가 진행되어 왔다. 본 논문은 동형암호에서 사용되는 Bilinear Pairing의 핵심인 GDH 그룹과 타원곡선암호, Weil Pairing, SDH 문제를 기반으로 하는 서명 방식과 그룹 서명 방식, 랜덤오라클을 제외한 서명을 소개한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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