상세 설명

동형암호는 데이터 분석 및 기계학습 과정에서 민감한 개인정보를 보호할 수 있는 혁신적인 암호화 기술로, 최근 데이터 관련 법안의 개정과 함께 그 중요성이 더욱 부각되고 있습니다. 본 연구실에서는 동형암호를 활용하여 암호화된 상태에서도 데이터 분석과 기계학습이 가능하도록 하는 알고리즘을 개발하고 있습니다. 특히, 금융 분야의 민원자료와 같은 민감한 데이터를 대상으로, 암호문 상태에서 앙상블 학습 방법(랜덤 포레스트, XGBoost 등)의 추론이 평문과 동일한 결과를 도출함을 실증하였으며, 약 0.4초의 단위 추론 계산시간을 달성하는 등 실용적인 성능을 입증하였습니다. 이러한 연구는 개인정보 유출에 대한 사회적 우려를 해소하고, 데이터 결합 및 분석 과정에서 발생할 수 있는 보안 위험을 원천적으로 차단할 수 있다는 점에서 큰 의의를 가집니다. 동형암호 기반의 데이터 분석은 기존의 빅데이터 분석과 달리, 데이터 소유자가 자신의 정보를 노출하지 않고도 다양한 서비스와 분석 결과를 제공받을 수 있도록 하여, 초개인화 서비스 및 맞춤형 추천 시스템 등 다양한 분야에 적용이 가능합니다. 향후 본 연구실은 동형암호와 인공지능 기술의 융합을 통해, 더욱 안전하고 효율적인 데이터 분석 플랫폼을 구축하고자 합니다. 이를 통해 사회 각 분야에서 데이터 활용의 폭을 넓히고, 개인정보 보호와 데이터 가치 창출이라는 두 가지 목표를 동시에 달성하는 데 기여할 것입니다.

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