암호화 데이터에서의 순서 은닉 범위 질의 및 다중 사용자 유사도 검색 연구

Encrypted Cloud Queries: Order-Hiding Range Queries and Multi-User Similarity Search

연구 내용

암호화된 클라우드 데이터에 대해 정확도와 효율을 유지하면서 질의의 순서 및 구간 정보를 은닉하고, 다중 사용자 환경에서도 통신 부담을 최소화하는 보안 검색 기법을 설계하는 연구

클라우드 환경에서 데이터는 암호화되어 저장되며 질의자는 서버에 최소한의 정보만 노출해야 합니다. 연구실은 범위 질의에서 데이터의 순서 정보를 숨기면서도 오탐·미탐이 없는 정확도를 유지하도록 구성하며, 도메인 크기에 비례하는 비효율을 피하는 검색 성능을 목표로 합니다. 또한 데이터 재구성 공격을 완화하기 위해 질의 범위를 은닉하는 기만 질의(Deceptive Queries)를 포함하는 방식으로 보안성을 보강합니다. 유사도 검색에서는 다중 데이터 소유자(multiwriter)와 다중 질의자(multireader) 상황에서 사용자-소유자 간 상호작용 없이도 검색이 가능하도록 프로토콜을 설계하고, 표준 모델 기반의 개인정보 보안 증명을 제공합니다.

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연구 흐름

먼저 암호화 범위 질의에서 ‘순서 은닉’이 가져오는 정확도 및 효율 저하 문제를 정리하고, 순서를 노출하는 효율형 구조를 출발점으로 삼아 은닉형 구조로 확장했습니다. 이후 범위 은닉이 접근 패턴과 질의 볼륨 누출에 의해 무너질 수 있음을 고려해, 재구성 공격 완화 관점에서 기만 질의 구성을 도입하고 실험적 성능 가능성을 확인했습니다. 그 다음 단계로는 유사도 검색에서 사용자와 데이터 소유자의 상호작용을 줄이는 방향으로 연구를 확장하여 다중 사용자 환경에서 통신 비용을 최적화하는 프로토콜을 제안했습니다. 마지막으로, 표준 모델에서의 개인정보 보안 및 의미적 보안 관점을 연결하는 증명 전략을 정착시켰습니다.

활용 가능성

활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.

프라이버시 보장형 검색 API
암호화 데이터베이스 질의 최적화
다중 테넌트 협업 검색
유사도 기반 추천 서비스
이미지 및 특징 기반 검색
보안 데이터 분석 파이프라인
기업 간 안전한 검색 공유
접근 패턴 누출 완화
규제 준수형 데이터 조회
암호화 검색을 위한 프로토콜 검증