• 정보보호학회논문지
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• 제33권6호
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• pp.861-868
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• 2023

보안을 유지하는 가운데 딥 러닝을 이용하여 데이터 분석 결과를 제공하는 서비스의 핵심적인 기술 중의 하나로 완전 동형 암호가 있다. 완전 동형 암호화된 데이터 간의 연산의 제약으로 인해 딥 러닝에 사용되는 비산술 함수를 다항식으로 근사해야 한다. 현재까지는 합성 미니맥스 다항식을 사용하여 비산술 함수를 근사한 다항식을 컨볼루션 뉴럴 네트워크에 적용했을 때 계층별로 같은 차수의 다항식만 적용하였는데, 이는 완전 동형 암호를 위한 효과적인 네트워크의 설계에 어려움을 준다. 본 연구는 합성 미니맥스 다항식으로 설계한 근사 다항식의 차수를 계층별로 서로 다르게 설정하여도 컨볼루션 뉴럴 네트워크에서 데이터의 분석에 문제가 없음을 이론적으로 증명하였다.