암호화폐 보안의 새로운 대안, FHE

오늘날의 데이터 중심 세상에서는 의학 연구나 인공지능 발전과 같은 가치 있는 목적을 위해 정보를 활용할 수 있는 능력과 데이터 프라이버시에 대한 중요한 요구가 끊임없이 충돌하고 있습니다. 기존의 암호화 방식은 민감한 정보를 보호하는 데는 문제가 없지만, 해독에 있어서는 많은 시간이 소요된다는 단점이 있습니다.

이러한 상황에서 Fully Homomorphic Encryption (FHE)가 등장하여 데이터 보안에 대한 혁신적인 접근 방식을 제공하고 있습니다. FHE는 암호화된 데이터에서 직접 복잡한 연산을 수행하여 복호화할 필요가 없고 전체 과정에서 개인정보를 보호할 수 있는 기능을 약속합니다. 이 글에서는 FHE의 다양한 형태와 다양한 분야에서의 잠재적 적용 가능성, 그리고 안전한 데이터 처리의 미래를 위한 흥미로운 가능성에 대해 알아보겠습니다.

하이라이트:

• 동형 암호화에는 4가지 단계가 있으며, FHE가 가장 이상적입니다.
• FHE는 개인 정보를 보호하면서 데이터를 분석할 수 있으며, 이는 의학 연구와 같은 일부 기준에서 필수적인 요소입니다.
• Zama와 Fhenix가 FHE의 대표적인 업체지만, 그 외에도 많은 업체가 있습니다.
• 컴퓨팅 요구 사항, 확장성, 효율성, 표준화는 FHE의 발전을 가로막는 장애물입니다.

FHE란 무엇인가? 암호화폐 보안으로의 도약

민감한 정보를 해독할 필요 없이 복잡한 계산을 수행할 수 있는 세상을 상상해 보십시오. 이것이 바로 동형 암호화의 개념입니다. 특수 자물쇠를 통해 계산을 수행하는 것과 같으며, 데이터는 내부에 안전하게 유지되지만 자물쇠를 통해 원하는 결과를 얻기 위해 특정 방식으로 데이터를 조작할 수 있습니다.

FHE는 암호화된 데이터에 대한 안전한 계산을 가능하게 하여 사용자의 개인 정보를 보호하고 신뢰할 수 있는 제3자의 필요성을 제거하여 암호화폐에서 신뢰 없는 거래의 핵심 원칙을 공고히 합니다.

하지만 먼저 동형 암호화가 무엇인지 알아야 합니다. 동형 암호화에는 다양한 수준의 기능이 있으며, 각 기능마다 다양한 기능을 제공합니다:

• Partially Homomorphic Encryption (PHE): 가장 간단한 형태로, 암호화된 데이터에서 덧셈이나 뺄셈과 같은 기본적인 연산을 할 수 있습니다. 제한적이긴 하지만 특정 시나리오에 유용합니다.
• Somewhat Homomorphic Encryption (SHE): SHE는 한 단계 더 나아간 암호화 방식입니다. 곱셈과 같은 더 복잡한 연산을 지원하지만 한 가지 단점이 있습니다. 데이터에 대해 수행할 수 있는 연산의 수가 제한되어 있습니다(깊이 제한). SHE는 초기 단계는 처리할 수 있지만 이후 단계에서는 어려움을 겪을 수 있습니다.
• Leveled Fully Homomorphic Encryption (L-FHE): L-FHE는 보다 다양한 솔루션을 제공합니다. 암호화된 데이터에 대한 계산을 얼마든지 할 수 있지만 단점이 있습니다. 이 프로세스는 다른 방식에 비해 계산 비용이 많이 들고 속도가 느릴 수 있습니다. 강력한 도구라고 생각하면 되지만 사용하는 데 시간이 조금 더 걸릴 수 있습니다.
• Fully Homomorphic Encryption (FHE): 동형 암호화의 성배라고 불리는 FHE는 암호화된 데이터에 대해 아무런 제한 없이 무제한으로 작업할 수 있습니다. 이는 모든 수준의 데이터 조작을 가능하게 하면서도 완벽한 프라이버시를 제공하는 이상적인 시나리오입니다. 하지만 진정한 FHE를 구현하는 것은 계산적으로 까다롭고 아직 개발 중입니다.

이러한 다양한 유형의 동형 암호화를 이해하면 이 기술이 제공하는 다양한 가능성을 이해할 수 있습니다. 더 자세히 살펴보면서 FHE가 어떻게 다양한 분야에서 획기적인 애플리케이션을 구현할 수 있는지 살펴보겠습니다.

FHE의 실제 사용처

암호화된 데이터를 처리하는 FHE의 능력은 다양한 분야에 걸쳐 무궁무진한 가능성을 열어줍니다. 그 잠재력을 보여주는 몇 가지 실제 사례를 살펴보겠습니다:

• 의료 데이터: 많은 병원에서 환자의 개인 기록을 데이터베이스에 저장하고 있으며, 윤리적 및 법적 이유로 이러한 기록은 기밀로 유지되어야 합니다. 그러나 이러한 정보는 데이터를 분석하여 질병과 잠재적 치료 방법에 대한 중요한 인사이트를 도출할 수 있는 외부 의료 연구자에게는 매우 중요한 정보입니다. 병원은 완전 동형 암호화(FHE)를 사용하여 환자 데이터를 동형 암호화함으로써 클라우드에서 환자 개인정보를 더 쉽게 보호할 수 있습니다.
• 오토파일럿의 AI, 보안이 강화된 개인화된 경험: YouTube와 같은 플랫폼은 사용자 데이터에 의존하여 추천을 맞춤화합니다. FHE를 사용하면 AI 모델을 암호화된 사용자 데이터로 직접 학습시킬 수 있으므로 사용자 정보를 손상시키지 않고 패턴을 식별하고 경험을 맞춤화할 수 있습니다. 이를 통해 사용자는 데이터를 안전하게 보호하면서 원하는 콘텐츠를 얻을 수 있습니다.
• 안전한 전략을 통한 DAO 민주주의: 탈중앙화 자율 조직(DAO)은 집단적 의사 결정에 의해 운영되는 인터넷 네이티브 커뮤니티입니다. FHE는 DAO 내에서 투표 프라이버시를 보호할 수 있습니다. 회원들은 제안에 대해 암호화된 투표를 할 수 있으며, 투표 과정의 무결성을 보장하는 동시에 개별 투표 전략은 기밀로 유지됩니다. 이는 DAO 내에서 안전하고 투명한 거버넌스를 촉진합니다.

FHE는 암호화 보안의 새로운 대안이며, 이는 FHE의 방대한 잠재력을 보여주는 몇 가지 예에 불과합니다. 

기술이 성숙함에 따라 더욱 혁신적인 애플리케이션이 등장하여 개인정보 보호에 민감한 세상에서 데이터와 상호 작용하고 활용하는 방식을 변화시킬 것으로 기대할 수 있습니다.

기타 FHE 애플리케이션 

• 온체인 블라인드 경매

두 단계: 입찰과 클레임 단계

입찰 단계는 사용자가 암호화된 ERC20 컨트랙트를 사용하여 암호화된 금액의 토큰을 입찰하는 것으로 구성됩니다.

• 경매가 종료되면 계약은 동형적으로 최고 입찰자를 결정합니다.
• 낙찰자만 공개하고 낙찰가와 비낙찰가는 비공개로 유지합니다.
• 매수 및 매도 주문이 체결되기 전에는 대중에게 공개되지 않는 마켓 플레이스
• 기밀 ERC-20 토큰
• 암호화된 키-값 데이터베이스
• 신뢰할 수 없는 브리지: 암호화된 키를 사용하여 브리지 거래를 동형적으로 서명합니다.
• 기밀 투표: 암호화된 선택 및 토큰 금액

FHE 환경

FHE는 단순한 이론적 개념이 아니라 여러 프로젝트에서 이 기술의 경계를 적극적으로 넓혀가고 있습니다. 대표적인 몇 가지 프로젝트를 소개합니다:

• Zama: Microsoft Research에서 개발한 Zama는 고성능 L-FHE 체계입니다. 기능과 효율성 간의 균형이 잘 잡혀 있어 다양한 실제 애플리케이션에 적합합니다.
• Fhenix: IBM Research의 이 오픈 소스 프로젝트는 사용자 친화적이고 접근하기 쉬운 FHE 라이브러리를 만드는 데 중점을 두고 있습니다. Fhenix는 연구자와 개발자가 이 혁신적인 플랫폼에서 애플리케이션을 더 쉽게 구축할 수 있도록 FHE 개발을 민주화하는 것을 목표로 합니다.

이 두 가지 외에도 주목할 만한 프로젝트가 있으며, 각 프로젝트는 FHE 기술의 지속적인 발전에 기여하고 있습니다. 이 분야의 경쟁과 협력이 증가함에 따라 더욱 강력하고 효율적인 FHE 솔루션이 등장할 것으로 예상됩니다.

기타 FHE 프로젝트

• Secret Network – 맞춤형 개인정보 보호 기능을 갖춘 블록체인
• Sunscreen – 완전 동형 암호화와 영지식 증명을 위한 컴파일러
• Ingonyama – 하드웨어 가속
• Cysic – 하드웨어 가속
• Mind Network – 비공개 롤업

FHE 도입에 대한 도전과 장애물

FHE는 엄청난 잠재력을 가지고 있지만 극복해야할 과제가 없는 것은 아닙니다. 현재 가장 큰 장애물은 계산 요구사항에 있습니다. 암호화된 데이터에 대해 복잡한 계산을 수행하려면 상당한 처리 능력과 리소스가 필요합니다.

이는 기존 암호화 방식에 비해 처리 시간이 느려지고 에너지 소비가 증가한다는 의미로 해석될 수 있습니다. 이는 작업을 쉽게 처리할 수 있지만 많은 연료를 필요로 하는 강력한 엔진과 같습니다.

하지만 연산 요구 사항만이 유일한 장애물은 아닙니다. 다음은 고려해야 할 몇 가지 다른 잠재적 과제입니다:

• 확장성: 처리되는 데이터의 양이 증가함에 따라 FHE 체계는 효율성을 유지하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. 대규모 데이터 세트를 처리할 수 있도록 FHE 솔루션을 확장하는 것은 여전히 진행 중인 작업입니다.
• 효율성: 발전이 이루어지고 있지만, FHE는 여전히 모든 시나리오에서 기존 암호화 방법만큼 효율적이지 않습니다. 더 나은 성능을 위해 FHE 알고리즘을 최적화하는 것은 현재 진행 중인 연구 분야입니다.
• 표준화: 다른 신기술과 마찬가지로 표준화된 FHE 체계가 부족하면 호환성 문제가 발생할 수 있습니다. 광범위한 도입을 위해서는 협업을 촉진하고 업계 전반의 표준을 확립하는 것이 중요합니다.

이러한 어려움에도 불구하고 연구자와 개발자들은 이를 극복하기 위해 적극적으로 노력하고 있습니다. 특수 프로세서와 같은 하드웨어의 발전과 보다 효율적인 FHE 알고리즘의 지속적인 개발은 이 기술의 보다 실용적인 미래를 위한 길을 열어가고 있습니다.

결론

FHE는 데이터 보안에 대한 혁신적인 비전을 제시합니다. 암호화된 데이터에서 직접 계산을 수행할 수 있게 함으로써 개인정보 보호와 데이터 분석이 공존할 수 있는 미래를 열어줍니다. 익명화된 데이터 세트를 활용하여 획기적인 의료 연구를 진행하거나 사용자 정보를 침해하지 않고도 AI 개인화를 실현할 수 있다고 상상해 보세요. 이는 FHE가 제공하는 가능성의 일부에 불과합니다.

FHE가 암호화 보안의 새로운 대안인 이유를 설명해드렸습니다. 하지만 컴퓨팅 요구 사항과 확장성 같은 과제는 지속적인 개발이 필요합니다. 또한 광범위한 채택을 위해서는 표준화가 필수적입니다. 이러한 장애물에도 불구하고 잠재력은 부인할 수 없습니다. 연구와 개발이 계속됨에 따라 FHE는 다양한 분야에서 판도를 바꿀 수 있을 것입니다. 데이터 처리의 미래는 보안과 활용이 함께 이루어지는 시대가 될 것이며, FHE는 이러한 미래를 만드는 데 핵심적인 역할을 할 것입니다.